自然语言理解数据与大语言模型的关系
自然语言理解数据在大语言模型中扮演着至关重要的角色。大语言模型是一种能够理解和生成自然语言的计算机程序，能够识别和学习语言中的规律和模式。自然语言理解数据是通过对自然语言进行标注和注释而生成的数据，其中包含了语法、语义、上下文、情感等信息。这些数据可以帮助大语言模型更好地理解和处理自然语言。
在自然语言理解中，语言的含义取决于上下文和语境，大语言模型需要对这些因素进行分析和理解。自然语言理解数据提供了大量的文本示例，让大语言模型能够从中学习上下文和语境的影响。例如，通过分析自然语言理解数据中的语法和词汇使用，大语言模型可以学习到语言的句法结构和语义含义，以及不同语境下单词的用法。
此外，自然语言理解数据还包含了自然语言中的情感信息。大语言模型可以通过分析情感标记和注释，了解语言中的情感和情感表达方式。这对于模型理解和生成更自然的语言是非常重要的。
在训练大语言模型时，使用大量的自然语言理解数据是至关重要的。更多的数据可以提高模型的准确性和性能，并提高其对不同语言和语境的适应能力。在选择自然语言理解数据时，应考虑数据来源和质量。最好选择来源广泛、多样化的数据集，并进行质量检查和数据清洗以确保数据的准确性和一致性。
总之，自然语言理解数据是大语言模型训练的关键因素之一。通过使用高质量的自然语言理解数据，大语言模型可以更好地理解和处理自然语言，从而实现更高的准确性和性能。
数据堂是一家专注于为计算机视觉、自然语言处理和机器学习等领域提供高质量数据集的公司。它为全球的人工智能研究机构、企业和开发者提供数据标注、数据清洗、数据采集等服务，为他们提供高质量的自然语言理解数据和其他领域的数据集。
在自然语言理解领域，数据堂提供了大量的数据集，如问答数据集、情感分析数据集、命名实体识别数据集等，这些数据集均经过专业的标注和质量控制，可用于训练和测试大语言模型。数据集不仅数据量大、多样化，而且还注重数据的质量和准确性。为确保数据的质量，数据堂采用了多种技术和方法，如人工审核、质量评估等，从而提供高质量的自然语言理解数据和其他领域的数据集。
因此，对于需要训练大语言模型的研究者和企业，数据堂提供了可靠的数据源和专业的数据服务，为他们提供高质量的自然语言理解数据，帮助他们训练更准确、更高性能的大语言模型。
人工智能和你聊天 成本有多高
图片来源视觉中国
中青报·中青网记者 袁 野
人工智能每次和你聊天，它背后的公司都会赔钱。
美国《华盛顿邮报》报道称，以ChatGPT为代表的大型语言模型的运维成本非常高，以至于推出它们的公司不愿向公众提供最好的版本。美国马里兰大学计算机科学教授汤姆·戈尔茨坦说：“目前正在部署的模型，看起来令人印象深刻，但并不是最好的。”他认为，如果完全不考虑成本因素，那么人工智能广遭诟病的缺点，比如倾向于给出有偏见的结果甚至撒谎，都是可以避免的。
人工智能需要密集的计算能力，这就是为什么ChatGPT的开发商OpenAI公司在其免费版中只运行能力较弱的GPT-3.5模型。即使是那些每月支付20美元使用GPT-4高级模型的用户，每3个小时也只能发送25条信息。背后的原因就是运营成本太高。
去年12月，ChatGPT发布后不久，OpenAI首席执行官萨姆·阿特曼估计其“每次聊天可能只需几美分”。这听起来似乎不贵，但考虑到其日活用户超过1000万人，整体成本依然高得吓人。今年2月，有研究机构称，即使只运行GPT-3.5，ChatGPT每天在计算方面的成本依然高达70万美元。
《华盛顿邮报》称，成本问题可能也是谷歌尚未在其搜索引擎中加入人工智能聊天机器人的原因之一，该搜索引擎每天要处理数百亿次查询。美国一家行业研究公司的首席分析师迪伦·帕特尔估计，对运维者来说，客户与ChatGPT进行一次聊天的成本，可能是进行一次谷歌搜索的1000倍。
人工智能的成本甚至惊动了白宫。英国路透社称，在最近发布的一份关于人工智能的报告中，拜登政府指出，生成式人工智能的计算成本是个“全国性问题”。白宫表示，这项技术预计将“大幅拉升计算需求和相关的环境影响”，“迫切需要”设计更可持续的系统。
路透社称，与其他形式的机器学习相比，生成式人工智能尤其依赖令人眼花缭乱的计算能力和专用计算机芯片，只有实力雄厚的公司才负担得起。5月，萨姆·阿特曼在出席美国国会参议院听证会时表示，“事实上，我们的芯片（GPU）非常短缺，所以，使用我们产品的人越少越好。”
5月23日，埃隆·马斯克在《华尔街日报》举办的峰会上表示，“目前，GPU比药物更抢手。”最近，马斯克为自己的人工智能初创公司购买了大约1万块GPU。
令人瞩目的新技术烧钱，对科技行业而言并非新鲜事。《华盛顿邮报》称，硅谷之所以能够主导互联网经济，部分原因就是它向全世界免费提供在线搜索、电子邮件和社交媒体等服务，这些业务起初都是亏损的，但后来，这些公司通过个性化广告获得了巨额利润。人工智能产业可能也会如法炮制，但分析人士表示，单靠广告可能不足以让尖端人工智能工具在短期内盈利。
因此，为消费者提供人工智能模型的公司必须在赢得市场份额的渴望与令人头痛的财务损失之间取得平衡。
《华盛顿邮报》指出，即使人工智能能够挣到钱，利润可能也会流向云计算巨头，以及运行模型所需硬件的芯片制造商。目前，开发出领先的人工智能语言模型的公司要么是最大的云计算提供商（如谷歌和微软），要么与它们有密切的合作关系（如OpenAI），这并非偶然。
对消费者来说，不受限制地使用强大的人工智能模型的日子，或许已经屈指可数。
路透社称，微软已开始尝试在人工智能搜索结果中植入广告。在听证会上，OpenAI的阿特曼表示不排除采取同样的做法，尽管他更喜欢付费订阅模式。两家公司都表示，相信人工智能有朝一日能够盈利。“它的价值如此之大，我无法想象……如何在它上面敲响收银机。”今年2月，阿特曼在接受媒体采访时表示。