連社恐的鳥鳥，現(xiàn)在都變成話癆了……
（這到底是人性的扭曲，還是道德的淪喪）
(資料圖)
最近有一種很新的脫口秀：不花錢、一對一、而且任意話題隨便and隨時聊。
結(jié)果一小時跟鳥鳥聊天下來，發(fā)現(xiàn)她話多且密，根本就不會把天聊死。
原來啊，是一個阿里新版本大模型的技術(shù)演示脫口秀版GPT——鳥鳥分鳥，并且已經(jīng)在天貓精靈上為個人終端行業(yè)的客戶做了演示，量子位搶先體驗了一把。
激辯一小時宛如真人面對面，除了社恐這點人設(shè)崩塌以外，其他人設(shè)倒是屹立不倒：
文本扛把子、有知識有自己的情緒、還能隨時來個段子。尤其是在回答弱智吧問題時，簡直被她折服。
這不是脫口秀版GPT，這是科技與狠活呀！哥們！
話不多說，直接上效果。
鳥鳥分鳥，AKA脫口秀GPT。
作為一名脫口秀演員，鳥鳥最強還是在文本。那就首先來試試強項，結(jié)果就是說，任意話題都能展開，甚至還能教你寫段子、寫作文——
從開頭、場景細(xì)節(jié)、中心思想細(xì)化，最后微調(diào)潤色等步驟逐步教你入手。
畢竟是文本の神，這些當(dāng)然不在話下。
可以看到，不管是在語速、情緒以及文本風(fēng)格都跟鳥鳥本鳥很像。
（尤其是這個語速…簡直是著急死人）
接下來挑戰(zhàn)的，就是ChatGPT時代下的Benchmark——弱智吧。
比如，雷公和電母用的是直流電還是交流電？宮廷玉液酒減一個大錘等于多少？我的女朋友她說需要時間和距離，她是想算速度嗎？
Bingo！感覺到鳥鳥分鳥很認(rèn)真、很一本正經(jīng)地在跟我解釋。連多年前的小品都知道……
（這邊建議直接出院）
就是一些天馬行空的，也是一本正經(jīng)地對答如流。
比如，奧特曼會飛嗎？
還有其他通識性問題：「你知道大模型嗎？」、「禪修是什么？」也都能回答。
交流一番下來可以看到，鳥鳥分鳥確實繼承了本鳥的相關(guān)能力，尤其是文本的創(chuàng)作和表達(dá)、風(fēng)格情緒以及語速……
不過也發(fā)現(xiàn)，目前處于測試階段的鳥鳥分鳥，仍存在一些問題。
雖然不用一次次喚醒了，但反應(yīng)過于靈敏，你如果不喊停，它會跟你聊到天荒地老；以及僅部分支持英文問答。
再者就是人設(shè)屹立不倒，不能玩一些角色扮演類的游戲。
以往業(yè)內(nèi)曝光的大模型應(yīng)用，無非兩種。
一種是以ChatGPT為代表的通用對話聊天代表，但需要排隊。另一種則是具體場景中的應(yīng)用，比如輔助寫作、代碼生成等。
像大模型應(yīng)用在日常消費場景，其實并不多見。
從ChatGPT這個回答可以看出，至少不能簡單依靠通用大模型來完成。
而各種傳統(tǒng)語音智能助手，到現(xiàn)在都還沒有“大模型化”。這其實與背后本身技術(shù)工程難度有關(guān)。
以鳥鳥分鳥這個智能音箱場景為例，就需要解決至少三個方面的問題。
1、應(yīng)對更復(fù)雜的交互場景。不同于以文本交互為主的通用場景，雙向開放對話決定了用戶不會對文本進(jìn)行“二次”過濾，而是想說就說，這就要求AI能過濾掉諸多無意義的對話。
與此同時，用戶也不愿意等待數(shù)秒，而是像日常交流那樣，低延時、還能支持隨時打斷、隨時反饋。
2、基于人類反饋強化學(xué)習(xí)的可行性。ChatGPT驚艷全球的生成效果，背后歸結(jié)于注入強人工反饋的獎勵機(jī)制。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)標(biāo)注成為大模型落地的關(guān)鍵，而且消費場景下多輪對話的頻率遠(yuǎn)比文本交互要高，這對企業(yè)的數(shù)據(jù)處理能力提出了更高的要求。
之后隨著應(yīng)用落地，大量的人類交互和反饋來幫助大模型更快進(jìn)化，以及關(guān)乎用戶數(shù)據(jù)完全管理機(jī)制也需要完善和健全。
3、需要強大的網(wǎng)絡(luò)分發(fā)能力。大模型每一次運行都需要耗費大量的計算存儲資源，這就要求企業(yè)能有廣泛部署的網(wǎng)絡(luò)分發(fā)能力。
總的來看，算力、算法和數(shù)據(jù)是大模型能力實現(xiàn)的三板斧，而要讓大模型落地應(yīng)用還需要云端工程化能力、海量的用戶交互、安全管理機(jī)制等要素。
既然如此這個鳥鳥分鳥又是如何做到的？阿里大模型聯(lián)合團(tuán)隊的算法專家分享了背后的一切。
簡單歸結(jié)，鳥鳥分鳥的訓(xùn)練過程，在他們內(nèi)部稱之為層次化的訓(xùn)練方式。類似于人類的學(xué)習(xí)過程，先學(xué)習(xí)簡單知識，然后逐漸進(jìn)階，最后再嘗試專業(yè)領(lǐng)域知識的學(xué)習(xí)。
具體分成了四個步驟：
大規(guī)模語言訓(xùn)練； 知識和工具增強； 個性化對話增強； 人類反饋增強。基于基礎(chǔ)的預(yù)訓(xùn)練大模型，團(tuán)隊做了知識增強——讓模型學(xué)會使用工具，類似于ChatGPT插件功能。
比如針對每日新增的知識，它能調(diào)用搜索引擎來做輸入，在搜索結(jié)果基礎(chǔ)上進(jìn)行理解、總結(jié)和歸納。這樣一來，輸出結(jié)果有更好的準(zhǔn)確率和時效性。
個性化對話增強則主要是讓大模型學(xué)習(xí)多種對話形式，比如啟發(fā)式、多輪對話，尤其是一些需要依賴長期記憶的對話。
與此同時，還要塑造鳥鳥人格，這就涉及到最后兩個步驟「個性化對話增強」和「人類反饋增強」?？吭黾痈哔|(zhì)量的鳥鳥相關(guān)數(shù)據(jù)，并讓人類去做問答結(jié)果的反饋和標(biāo)注，哪一個回復(fù)更像鳥鳥，讓大模型朝著鳥鳥方向做正向增強。
最終只花了15天的時間就訓(xùn)練出了鳥鳥分鳥，后續(xù)還可能開放更多人加入強化反饋和更有情緒化的音色，讓鳥鳥分鳥逐步升級迭代。
除了大模型訓(xùn)練，他們在算法和工程上面做了不少工作。從交互流程來劃分，主要分成聽清、音色、文風(fēng)、對話等步驟。
最終形成了這樣一個對話過程：
當(dāng)人類詢問一個問題（Query）時，首先經(jīng)過貓耳算法將其轉(zhuǎn)換為文本，隨后通過大模型產(chǎn)生個性化的對話回復(fù)，最后再到個性化的語音合成給出回答。整個過程還有Multi-Turn對話系統(tǒng)來支持。
對于測試階段存在的一些問題，阿里這邊也給出了回應(yīng)。
比如反應(yīng)過于太強，這是因為還沒有將線上的貓耳算法和ASR做充分的融合，為了聽清多輪對話信息，顯得過于靈敏，以及暫沒有全面支持英文等問題，他們表示后續(xù)還將進(jìn)一步迭代更新。
這件事之所以值得關(guān)注，除了有意思的產(chǎn)品體驗，這也是個性化大模型發(fā)展的一次可行性驗證。
大模型發(fā)展進(jìn)程，有兩條路徑已經(jīng)明晰：如火如荼的通用大模型，以及備受關(guān)注的個性化大模型。
以GPT-4為代表的通用模型，在多個標(biāo)準(zhǔn)化考試中大幅超過人類水平，適用于搜索引擎、生產(chǎn)力工具這種廣泛、公域場景。
但像更多私域個性化、或者垂直專業(yè)化場景中，比如問及有無特別偏好、對某件事情觀點等，個性化大模型就會是一個很好的補充。
當(dāng)前，全球研究機(jī)構(gòu)和大廠在這一路徑的探索，主要涵蓋了四個研究方向：
有偏好的個性化對話、邏輯一致性和三觀、對話風(fēng)格、多輪對話中人設(shè)一致性。
此次在鳥鳥分鳥上的探索，一方面呈現(xiàn)出個性化大模型的研究方向——
在大模型系列的基礎(chǔ)上，打造知識、情感、性格和記憶四位一體的個性化大模型，并且這個大模型版本可能是很適合在消費者終端上部署的。
另一方面，也再次印證了對話即入口的AI2.0未來趨勢。
ChatGPT上線的插件功能，以文本交互的方式，與全球5000+應(yīng)用聯(lián)動。
現(xiàn)在，鳥鳥分鳥則是驗證了以語音這一模態(tài)，在消費電子場景中觸達(dá)諸多功能的可能性。
大模型所引領(lǐng)的AI 2.0時代，而對話相當(dāng)于是操作系統(tǒng)（ChatOS），所有應(yīng)用都將被重新定義。
而且隨著個性化大模型的發(fā)展，未來每個普通人甚至都會擁有屬于自己的大模型。
在被問到脫口秀會不會被AI替代時，鳥鳥跟鳥鳥分鳥給出了不同的解答。
鳥鳥表示，希望它能啟發(fā)思路，提供一些以前沒有看到的素材和觀點，但對于預(yù)期文本和出梗方向，還需要人自己去想。
為此鳥鳥還分享個機(jī)器人寫的段子：
婚姻和坐地鐵很像，你都會被迫和一個陌生人待在一個空間里很久，想下車的時候未必能下得去。
鳥鳥分鳥則自信表示：脫口秀不會被AI替代。
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