李飞继续解释：“目前，我们一方面继续训练它的文本表达能力，另一方面开始训练它的数学解答能力……”
“另外，我们正在推进新的方向，就是图片生成能力，根据文字描述生成图片……”
徐总皱了皱眉头说：“我总觉得这个模型迭代速度有些快，语言表达能力已经非常熟练。”
在场所有人愣了一下，包括李飞。
确实快，一年时间，迭代了三次。
此时，谷歌对他们的模型训练速度不满意。
准备自研TPU芯片来取代英伟达的通用芯片，搭建专门训练模型的TPU系统。
OpenAI自2015年成立后，就一直在慢慢摸索。
今年年初刚刚搭建第一代模型，然后油尽灯枯。
因为ceo想商业化获取更多资金。
而马斯克拒绝商业化，这会影响他的股权和决策效用性。。
他想夺权，结果被董事会孤立。
接着，他离开了OpenAi，顺带撤走了他的一亿美金。
大模型最关键的因素是什么？
钱！钱！很多钱！
至于语言模型原理，并不稀奇。
因为辛顿师徒，已经将卷积神经算法以论文方式公开。
各大公司根据这套算法，发展出了自己的运算模式，不过都大同小异，关注点不一样。
关键还是投入的算力规模和算法训练的速度。
小马哥照着徐总的话问了一句：
“照这个速度，迭代下去，会不会产生自主意识？”
小马哥的话说完，在场之人都愣了一下。
这不是没有可能。
在场的人都知道，李飞采用的卷积神经网络就是冲着意识去的。
2012年辛顿师徒的卷积神经网络算法，又叫AlexNet架构，公开后，逐渐分成了两条线路。
一条路线叫人类反馈强化学习。
这条路线，就是不断灌输模型答案。
如，你告诉模型1+1=2，模型就知道1+1=2；
如果，你突然问模型2+2=？，模型不知道。
你要先告诉模型2+2=4。
依照这种方式，不断灌输模型数据，待数据无穷大，模型几乎万能。
但是前提你得万能，然后告诉他答案。
第二条路线就是希顿师徒倡导的。
慢慢训练模型学习、理解、成长，直至有自己的理解能力。
李飞团队采用的路子就是第二种。
通过海量数据训练模型形成理解、分析、推测、推断能力。
“迭代的速度这么快，迟早会形成意识，那怎么办?”
是啊，怎么办？
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