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第4章原生鸿蒙的机遇
郝成又仔细确认了下,指缝流沙是他在大学的时候开发的。
后续AI训练等的各项升级,也全都是自己在家做的,没有用到任何一点公司的设备,也与公司的项目和业务毫不相关。
根据他与公司签的合同软件著作权和专利权的约定:
利用公司设备或资源以及完成工作需要所产生的技术成果归公司所有,公司根据成果的价值给予对应的奖励。
除此之外的成果,都是与公司无关的。
唯一麻烦的一点是竞业协议,不过刚刚发来的解除劳动合同通知中公司也明确告知了郝成:竞业协议不履行。
这样的话,等明天办完所有手续,郝成就彻底自由了。
“那就先研究研究这经验值升级究竟是怎么一个回事儿吧!”
基础能力知识增强型(法律服务)的威力郝成已经见识过了,由不得他不好奇这个东西究竟是怎么来的。
郝成翻遍了服务器的每一个角落,但是收效甚微。
能够确定的只有两点:
一、升级的过程是需要消耗算力的——服务器日志显示,给小沙投喂法规文件的那几分钟,服务器的GPU是满负荷运转的,100%的曲线。
二、升级的过程就是AI模型训练和进化的过程——原来郝成训练的所谓模型,实际它为了熟悉AI训练流程一个产物,就用自己电脑上的游戏显卡训练了一段时间,说它弱,那都算是抬举它了,就是一个玩具。
但是现在,这个模型,经过一次基础升级和一次能力增强训练,它变了,这是结果。
变得怎么样?这很难评!
从占用存储空间上来看,12个G,一张英伟达V100显卡就能部署流畅运行,这小的不能再小了。
这个空间占用的话,满打满算,7B(70亿)的模型参数?
比起几千亿参数的GPT4,文心一言等语言模型,动不动几千亿的参数,小沙大约只有它们的1%左右,甚至更少。
但是,从能力上看,郝成做了多轮次的测试,现在的小沙绝对比文小言之类的强太多了——尤其是能力增强过后的法律服务,更是与专业律师都不遑多让。
“或者,这东西跟现在的AI模型训练根本就是两码事儿?”
郝成琢磨了好久,但都不得其解。
“暂且搁置,先用再说!”
想不明白就先不想了,能用就行,至于怎么用这一块儿,郝成已经摸得门儿清了——
刚刚,通过与小沙的对话,郝成已经确认:凡是属于自己的科技成果,都是可以利用能量值进行升级的。
而能量值的获取,跟科技成果的转化、传播以及推动科技进程的进步等都有关系。
所谓传播,标准就是使用并认可的用户人数,比如:指缝流沙这个APP有郝成和宁荟两个人下载并使用,那就获得了2个能量值。
所谓反馈,就是成果的使用过程的反馈,比如刚刚,郝成就将与公司的这个劳动纠纷最终的处理结果同步给指缝流沙,就获得了2个成长值。
至于推动科技进步,这个如何去判断,郝成还不得而知。
这其中还有一个点,就是关键因子——小沙第一次升级的关键因子,就是自己记录进去的那句【AI的训练将会由数据驱动最终转变为知识驱动】,升级也与此强相关。
如果没有这个,第一次升级就需要10万能量值,有的话就只需要100。
第4章原生鸿蒙的机遇
“是不是大约就类似于人‘醍醐灌顶’这种效果?”
郝成琢磨着:“样例太少,无法断定。”
“那就先往下走,边走边看。”
虽然郝成一时间搞不懂模型究竟是通过什么手段、以怎么的方式训练而成的,但完整的模型此刻就在他自己的服务器里,部署了就能直接使用。
不过,除了服务端的模型部署之外,要想直面用户,还需要客户端的APP。
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