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快速迭代是应用程序不是工程 在这个追求快速迭代、小步快跑的时代我们似乎总是被 “快” 的节奏裹挟着前进。但当我们静下心来审视 DeepSeek 的发展、饺子导演创作哪吒系列电影的历程以及数据库的版本发布会发现厚积薄发往往有着更为震撼人心的力量。
两年前chatgpt在春节前后出世而今年deepseek也是在春节前后火爆 其实无论chatgpt还是deepseek都是经历了很多年的积累。 OpenAI是一家位于美国旧金山的人工智能研究实验室由营利性公司OpenAI LP及非营利性母公司OpenAI Inc组成。OpenAI最早作为非营利组织于2015年底埃隆·马斯克、萨姆·奥尔特曼、伊尔亚·苏茨克维及其他投资者创立该公司致力于开发人工智能和自然语言工具。可以看到早在10年前我们还在互联网和万众创业的时候别人就在做这个事情了。
2016年微软Azure云服务为OpenAI提供了算力条件使得日后的ChatGPT要进行大规模深度学习、神经网络渲染等都成为可能。 2018年OpenAI发布了最早的一代大型模型GPT-1GPT-1运用几十亿文本档案的语言资料库进行训练模型的参数量为1.17亿个。 2019年GPT-2发布模型参数量提高到15亿个。 [110]该模型架构与GPT-1原理相同主要区别是GPT-2的规模更大10倍 2020年GPT-3诞生参数量达到了1750亿个其训练参数是GPT-2的10倍以上技术路线上则去掉了初代GPT的微调步骤直接输入自然语言当作指示给GPT训练读过文字和句子后可接续问题的能力。 2022年11月30日OpenAI正式发布了ChatGPT。 直到这时候我们普通人才知道了AI大模型。 这相当于玩游戏时候别人在家里一直发展科技树。最后升级到了顶级。每个兵种出来都是顶级的攻防然后出来大杀四方。 再看deepseek。全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司。DeepSeek成立于2023年7月17日由知名量化资管巨头幻方量化创立。成立好像看上去不长但是这之前积累有多少时间还不清楚。我个人感觉不会是从2023年才开始的。之前在量化上积累了很多年。根据查询到的资料显示2008年起梁文锋开始带领团队使用机器学习等技术探索全自动量化交易。2015年幻方量化正式成立。也就是说从差不多是从2015年开始积累。也差不多是10年。这个量化就是股市中的量化交易。我对量化交易对股市不懂所以从来不碰缅A。具体怎么回事也不知道。 现在可以推测大A的股民对面的就是这种超级人工智能你怎么能赢当然我是不懂是不是这么回事不知道。但是有可能就是这么回事
说回技术 2024年1月5日发布DeepSeek LLM这是深度求索的第一个大模型。DeepSeek LLM包含670亿参数从零开始在一个包含2万亿token的数据集上进行了训练数据集涵盖中英文。全部开源DeepSeek LLM 7B/67B Base和DeepSeek LLM 7B/67B Chat供研究社区使用。DeepSeek LLM 67B Base在推理、编码、数学和中文理解等方面超越了Llama2 70B Base。 经过多年的努力deepseek终于迎来了属于自己的高光时刻。也是这个春节IT人谈论最多的。 以上就是多年积累一朝出道。
春节另外的火爆 电影哪吒 2019年《哪吒之魔童降世》以 50 亿元的票房创造了中国动画电影的奇迹。但是这个不是2019年的才做的。 资料显示导演饺子在2015年与20多家特效团队、60多家制作公司一起开始制作《哪吒之魔童降世》也就是说做了5年。做出来了哪吒1。 而今年春节《哪吒之魔童闹海》再度火爆短短 6 天票房突破 40 亿。饺子导演为了这两部作品付出了大量的时间和心血。 从“我命由我不由天”到“你命由我不由天”我活不活无所谓,我只要你死。又用了5年。 《哪吒之魔童闹海》相比第一部制作时间更长特效制作团队更是追求极致一帧一帧精绘如陈塘关大战中锁链效果的制作耗时整整一年。饺子 用多年时间打磨作品不被短期利益诱惑不急于求成才为观众带来如此震撼的动画佳作。 以至于所有评价没看到一条负评价。敖光人形前不好判断对错敖光人形后大家觉得天庭应该权责。敖闰人性化大家觉得龙族无罪错在天庭。 成见是一座大山。这个放在那里都适用。
数据库产品 我本人不希望每周就都进行软件迭代我认为就没有那么多重要的功能需要每周改。小步快跑快速迭代的是业务模式。我们缺的是长期的产品。而且不少业务上就不适合敏捷开发的快速迭代。也许to c是的。但是to B和to G我觉得不是。 Oracle每5年发布一个大版本每次版本都是足够惊艳。2013年的12C 2019年的19C 和2024年的23AI。也是这样的。年前在参加一些国产数据库的活动时候原厂也说要放缓版本的节奏。我能理解之前是为了抢市场现在是为了做产品了。 有些产品比如数据库还是应该像AI和哪吒一样。积累几年绽放一下。别一出来问题一堆。
