领导趋势和新兴技术2023年预测：大型语言模型是下一个变革性的  AI/ML 技术。 虽然 ML 将“无所不在”，但仍有一些突出的领域值得关注。我们所有的数据 科学家告诉我们，其中一个领域是大型语言模型。

“尝试生产大型机器学习语言模型将是未来几年 的一大关注领域。”Splunk 专注于机器学习的高 级应用科学家 Subho Majumdar 表示。“我们正 在 GitHub Copilot 上看到这一点，我们将看到更多 的情况，供应商将他们开发的专有模型的功能作 为服务提供给其他方。创业公司已经开始这样做了， 我认为我们会看到更多这样的公司。”

 “语言模型可以应用到的问题范围比我们现在想象 的要广。”Joe Ross 说，他和 Majumdar 一样指出  GitHub Copilot 就是一个最好的例子。它是一种语 言工具，可以将编码目标的简单英语描述翻译成实 际代码。许多安全研究人员和其他人指出，Copilot  不会产生想要直接用于生产的代码，但它可能是一 个很好的初稿。 “目标是，通过预测工程师想要编写的代码的第一个 版本，帮助他们更有效地编写代码。”Majumdar 说。

“我们的想法不是要开发生产级代码，而是让人们 入门。” 这也是扩展有限的人力资源的一种方式，如果不太 擅长编码的技术熟练员工可以使用 copilot 开始， 高级开发人员和质量保证人员跟进审查。无论如何， 在旅行时在手机上使用可靠的语言翻译器。 这是翻译工具理念的一个很好的应用，它已经让你 这些支持编码的工具会变得更好。

GitHub Copilot 构建于 Microsoft 支持的 OpenAI GPT-3 语言生成 算法之上，该算法催生了 OpenAI Codex。类似地， Google 的 DeepMind 开发了 AlphaCode，这是另一 种用于编写计算机程序的 ML 模型，在编码竞赛中 表现相当不错。（最终他们将一决雌雄，胜利者将 被加冕为 Skynet。）

当这些类型的语言模型没有帮助我们编写代码或在 海外订购午餐时，它们将为你实际上可以与之聊天 的聊天机器人提供动力，允许你与搜索引擎进行真 正的对话（并获得有意义的结果），个性化辅导计 划，纠正语法，以及编写基本的合同、新闻文章、 营销文案和类似这样的报告。 不管这让你担心还是让你渴望明天，这个会说话的 计算机未来不会在一夜之间出现。

 “这些大型语言模型的一个特点是，无论是在学术 领域还是工业领域，大多数组织都不可能自己训练 一个。”Joe Ross 说。很难获得正确的数据集，很难 管理和准备数据，而且开发模型的人工监督和原始 计算成本非常昂贵。“这种事情在大多数地方都不 能真正做到，但是可以提取一个模型作为工件， 然后在此基础上构建应用程序。”  这是下一个界限，机器学习模型即服务，我们即将 实现。

“ML 模型和（样本）精选和准备的数据集组 合现在通常被打包成一个东西。”Ross 说。“结果 更接近于成品，一个相对较小的工程团队可以对其 进行修补。” Ross 说，大型语言模型普及的结果将会产生巨大 的影响。“人们将能够更多地用英语与系统互动， 而不必处理潜在的复杂性。”他说。“口语对书面语 是一个已经解决的问题。无需亲自动手，直接将演 讲或文本转化为行动是下一个目标，我们将在三到 五年内看到这一点。”

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