第8章 百分百的把握 (第1/2页)

“？”
　　
　　如果现实中对话能发表情的话，赵佩璇肯定得发个猫猫问号的表情过去。
　　
　　“你知道你在说什么吗？”赵佩璇反问道。
　　
　　前面排队的人群已经渐渐少了起来，他们边说边往前走，走了好大一截。
　　
　　“我当然知道我在说什么，我说他是我的心腹，我给他当领导。”陈曦强调道：“理科女，你是不是语文理解能力有问题？”
　　
　　不出意外地赵佩璇又气急败坏了，“我语文理解能力有问题？我高中语文常年一百三。”
　　
　　“那为什么会来江城科技大学，而不是上水木燕大？”陈曦补刀，和对方咬耳朵的过程中，陈曦慢慢体会到年轻的美好，法师老去的心好像也跟着年轻了起来。
　　
　　陈曦知道，这有肉体重新年轻的原因。
　　
　　“你以为江城科技大学的计算机系很好考吗？我在的图灵启明实验班在江北本省也要前八百名！”赵佩璇说：“可比江城大学的数学系要难考多了好吗！”
　　
　　陈曦：“哦但我能去硅谷。”
　　
　　赵佩璇咬牙切齿：“我也能！我去不了斯坦福念本科，我还去不了斯坦福念硕士吗？有钞能力在，这可比本科容易多了！”
　　
　　陈曦接着说：“所以刚才下车的时候，我说你会追来没错吧，你看，你都考虑了去斯坦福念硕士。”
　　
　　在赵佩璇要气死前，陈曦连忙切换回刚才的话题：“好了，因为我有这个自信，能完成一个比肩ChatGPT的产品，让它在推特快速落地。
　　
　　一旦落地，伊戈尔跳槽也得给我打下手。”
　　
　　生气的情绪被丢到了脑后，震惊重新占据大脑，赵佩璇下意识问道：“什么？ChatGPT？谷歌和META都没能跟上，你现在说你能做到？”
　　
　　越是内行越知道要做到这点有多难。
　　
　　赵佩璇可没少在课堂上听到教授在说ChatGPT有多了不起了不起，华国的人工智能和OpenAI起码有十年的差距。
　　
　　她的家学渊源也决定了，她清楚华国的互联网企业们有多想做出自己的大模型而不得。
　　
　　“当然。”
　　
　　“数据怎么解决？META在LLM方向上有研究，但RLHF的规模压根跟不上，谷歌倒是有PaLM，但他们的数据太差，用来进行大规模训练的数据太糟糕，他们也没有办法立刻赶上OpenAI的进度。
　　
　　毕竟大家都发现，LLM的训练要仰仗大量的高质量人类标注数据。
　　
　　所以你能看到Linkin上出现了大量对数据标注工程师的需求，做数据标注的公司大手笔大手笔地从大厂接订单。
　　
　　没人想错过这波浪潮。”
　　
　　PaLM是Gemini的前身，参数比GPT-3.5还要更大，但因为数据不行，使用起来非常糟糕，一度被诟病，认为谷歌不行了。
　　
　　“为什么要自己标注数据？直接拿GPT的数据来训练不就好了？GPT的API是对外开放的，直接拿来用不行吗？GPT3.5能直接生成高质量的指令回答对，质量远超人工数据。”
　　
　　正所谓真传一句话，假传万卷书。
　　
　　陈曦这句话，直接像是点醒了赵佩璇一样。
　　
　　对方急着拉起陈曦就要往外走，陈曦不走：“唉，你干嘛？”
　　
　　

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