中新經緯7月7日電 （常濤）“剛開始用ChatGPT時，大家很震驚，覺得機器人不僅能理解人類語言還可以對話，甚至看不出是真人還是假人。但大家用過後很快發現，ChatGPT沒有幫助解決實際問題，所以熱情很快降下來了。”談及如何看待ChatGPT訪問量下滑，星環科技創始人、CEO孫元浩6日在2023世界人工智能大會（下稱大會）期間接受中新經緯採訪時說。

據分析公司Similarweb的數據，2022年11月發佈後火爆全球的ChatGPT在2023年6月出現了首次網站流量和獨立用戶訪問量的月度下滑。6月，ChatGPT全球桌面和移動設備流量較5月下降9.7%，其網站的獨立用戶訪問量下降5.78%。6月的訪客花在該網站上的時間也減少了8.5%。

“接下來應用要快速跟上纔行。”孫元浩認爲。

星環科技是一家大數據基礎軟件供應商，在本屆大會上展出了大模型應用開發全週期的技術和產品，其中包括星環分佈式向量數據庫Hippo。

在大模型賽道變熱後，向量數據庫也逐漸升溫。近日，騰訊雲發佈了AI原生向量數據庫Tencent Cloud VectorDB，能夠被廣泛應用於大模型的訓練、推理和知識庫補充等場景。如何理解向量數據庫對大模型的作用和意義？

孫元浩表示，向量數據庫有效地解決了大模型在知識時效性低、輸入能力有限、準確度低等問題，讓大模型更高效率地存儲和讀取知識庫，降低訓練和推理成本，激發更多的AI應用場景。“向量數據庫增強了大模型‘長期記憶’的能力，還有就是解決了業界擔心的大模型隱私泄露的問題，大模型是在安全機制下訪問向量數據庫中的數據。”孫元浩說。

本屆大會上，星環科技發佈了金融領域大模型“無涯”和大數據分析大模型“求索”。孫元浩表示，大模型的生產有三個步驟，第一個步驟是預訓練，第二個步驟可以理解爲微調，第三個步驟是強化，不斷加入人的反饋，使它產生的結果更加符合人們的預期。

“目前中國國內做大模型的企業主要是做第二、第三步，但這些大模型離行業應用還非常遠，以金融行業爲例，通用大模型沒有經過訓練的話根本無法理解金融的術語、公式等，也無法理解更爲複雜的投資決策。”孫元浩表示，做行業大模型，就是要將通用大模型這個“實習生”培養成“專家”，每個行業都有很多專家，所以未來會有成千上萬個行業大模型出來。

責任編輯：魏薇 羅琨