随着ChatGPT的亮相已满四个月，基于大型语言模型技术的新产品如雨后春笋般涌现。例如，日前谷歌的Bard更新，增加了对20种编程语言的辅助功能。

尽管如此，大型模型技术的重要性也遭遇了质疑。不久前，吴军博士提出ChatGPT并非技术革命，也未能带来新的机遇。他认为大型模型仍有许多局限性，并非像人们追逐的那样诱人。尽管有关此议题的争议在网上此起彼伏，但我注意到一个关键问题尚未得到充分探讨：在大型模型赋予的新能力中，哪些是最关键、可能带来长远影响的？

在我看来，大型语言模型相较于之前的自然语言处理技术，至少有三大革命性新能力。学术界已对这些能力展开广泛讨论，但在产业界和产品团队中却鲜有关注。这些特点不仅改变了我们对业务和产品规划的思维方式，也将重塑众多产品的经济模型，因此产品经理和业务负责人需深入思考这些新能力的应用场景。

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首先是涌现能力（emergent abilities）。这种能力在小规模模型中并不存在，却在大型模型中“突然出现”，如常识推理、问答、翻译、数学、摘要等。OpenAI首席技术官Ilya Sutskever指出，当模型足够大，transformer技术的建模能力足够强时，基于内部表示的推理能力就会出现，展现出与规模小时完全不同的行为。

其次是基座模型支持多元应用的能力。斯坦福大学等机构的研究人员提出了基座模型的概念，即通过海量无标注数据的训练，获得适用于多种下游任务的大型模型。这种模式集中化了多模态数据，并能够适配多元化的下游任务，大幅提高研发效率。

最后是支持对话作为统一入口的能力。大型语言模型通过对话聊天形式提供了全新的交互模式，如微软的Jarvis项目，结合多模态任务，实现复杂AI任务的自动化。

随着大型语言模型技术的普及，我们有理由期待更多惊喜。考虑到这些新能力，语言智能黄金十年（2024-2030）很可能成为现实，我们正处在一个充满激动人心的时代。