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　　3月15日凌晨，OpenAI正式发布了大家期待已久的GPT-4，很快就在中外科技圈刷屏了。

　　这款新的AI大模型确实拿出了一些新东西，不但理解能力、可靠性、输入处理长度上都有显著提高，还有一个重大进化——拥有了多模态的能力，简单说就是不仅能看懂文字，也能看懂图片了。

　　在OpenAI的技术分享和视频演示中，展示了GPT-4在各种标准下的性能提升，比如实事求是回答问题的可能性提高了40%；律师模拟考试成绩从ChatGPT的后10%，直接冲进了前10%，超过了大多数人；看图表完成数据分析、找到搞笑图片中的笑点也不在话下。

　　不少媒体可能受发布会演示的影响，注意力都集中在这些直观的指标上，不停渲染GPT-4的各种能力多强。

　　在我看来，这些都是AI技术调优下正常的性能提升，真正值得关注的，是实现图片和文字同时处理的多模态能力，这个能力的底层预示着的其实是「一切数据Token化」的新变革。

　　为什么这么说呢？

　　首先，如果你了解AI技术的进步趋势，就会明白今天的这些性能提升是必然的事情。

　　虽然OpenAI以竞争和安全为由，没有公布GPT-4的任何技术细节，只发布了份手机测评一样的《技术报告》(GPT-4 Technical Report)。

　　但从模型性能提升的情况看，理解能力、可靠性这几个关键指标的提高，主要是来自于AI模型算法架构和数据集的改进，简单说就是AI的工程调优。

　　我跟大家谈过AI大模型的「伸缩法则」，当时就提到了OpenAI和谷歌的Deep mind关于AI参数和数据关系的研究，简单说AI大模型中参数规模也不是越大越好，必须和数据匹配才行。第二天，谈Bing上线ChatGPT的时候(点击跳转阅读)，继续和大家聊了，目前训练AI大模型的数据用到了1.4 万亿token，数据瓶颈摆在眼前，谷歌和OpenAI都在做算法架构上的优化。

　　了解这些，你就会明白为什么发布会前盛传，GPT-4参数超过100万亿的说法不靠谱，也就能理解性能提升是很正常的事情。

　　接着，我们就来聊聊为什么多模态技术底层是「一切数据Token化」的变革。

　　这里先要区分一下，「数据Token化」的概念其实很早就已经出现，最初是作为互联网上数据加密的一种思路，后来还被Web3领域借鉴过去，演化成通过Web3存储数据的方法。

　　不过我们今天要说的Token是AI大模型的数据单位，「一切数据Token化」指的是AI大模型加持下，文字、图片、声音所有数据都能被统一处理的新变革。

　　2022年6月，我在大数据专题和大家聊过互联网产业兴盛之后，人类社会中80%以上的数据都是图片、音频、视频等等非结构化的数据，这些数据不像文字、字符一样能被计算机处理，如何挖掘这些数据背后的价值成为大数据变革的一大方向。

　　当时我预测AI会是这轮变革中重要的颠覆力量，如今OpenAI用实际行动证明了这个趋势正在到来。

　　AI大模型能使用多种类型的数据训练，其实已经是非常常见的事了。

　　OpenAI自己的AI绘画软件Dall-E就是基于GPT-3，用图片数据训练出来的，他们之前还做过分享，一张图片最长会被转化为1024个Token，打个不准确的比方，相当于所有图片都会拉成一个长条，AI是通过这些长条上的数据掌握经验的。

　　谷歌去年5月在这方面做的更为极致，他们将图片、文字、机器坐标等数据全部Token化，AI经过训练后分类掌握各种经验，然后根据实际情况，匹配对应Token中的经验，一下就拥有了完成600多种任务的能力。

　　GPT-4这次实现的多模态进化则是再前进了一步，以前图片数据训练出的AI也就是用于生成图片，或者识别某些具体的物品，这次体现出对图片信息更强的理解能力，提供了图片数据处理的新方案，这背后潜在的价值难以估量。

　　由此我们也会看到，AI的数据需求同样还会继续爆发，在文字数据之后，各种图片数据的标注需求将是新的热点。

　　我可以这样说，未来所有的数据都会Token化，衡量数据质量的标准将不再是清晰、完整这些为人服务的指标，而是能拿来训练AI的数据才是好数据。

　　可以说，数据Token化，就相当于石油精炼成汽油的过程，会使得人工智能这个发动机得到广泛运用，最终无所不在。未来各个领域的人工智能水平，甚至能用Token化的数据量大小来做评估。

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（文章来源：第一财经）