“我堅持讀下去，除了彌補自己高考成績一般的遺憾，也是為了鼓勵年輕人們讀下去。持續地鉆研新的技術，結識更多的同好，而不是因為一時的商業可能放棄了這條道路。”

    “對于普通人來說，讀完學位是最穩定的選擇。對于我來說呢，唯有將這條道路走到底，才能夠真的在這個領域中屹立不倒。”孟繁岐對自己目前的技術進展還是比較有危機感的。

    生成時代之后，直接復刻以前的技術，拿來主義已經沒那么好用了。

    孟繁岐與團隊開始越來越多地在研發過程中遇到各種他未曾遇見的技術問題，他也越發依賴其他技術人才的專業知識。

    資本或許是一種控制公司的手段，但失去了技術視野和判斷之后，就連公司本身都有可能直接消失隕落。

    即便全權掌控，又有什么意義呢？

    “還是給自己的調門起高了。”孟繁岐現在研究技術最大的動力是很怕自己再過幾年之后晚節不保，對于技術中真理的追求反而還在其次。

    “話不多說，我直接進入正題，我想在座的各位都是為了看ChatGPT模型和訓練的細節而來的，而不是為了跟我有關的瑣事。”媒體方面還有人想要繼續追問一些其他的什么，但孟繁岐選擇了直奔主題。

    “ChatGPT仍舊是基于我此前公布的GPT系列架構，只是層數更深，每一層的寬度也有了很大的提升。350億的巨額參數量使得它能夠處理更復雜、更具上下文的任務和問題。這種參數的規模對于知識的存儲是很有裨益的。”

    “模型支持多語言，盡管在某些語言上的表現可能會相對較差，這主要是因為訓練數據量的差異而導致性能有所不同。”孟繁岐此前在AI小鎮和直播當中只展示了ChatGPT在中英文方面的能力，這個消息的公布，無疑又是一枚重磅炸彈。

    “臥槽？單個模型就能做到多語言？？這也太快了吧？”坐在底下前幾排，最近在搞人工智能方面創業的公司老板們都聽懵了。

    “之前不都是中文版BERT，印尼語GPT之類的嗎？我沒聽錯吧？？”

    場中聽眾們的不解是有依據的。

    孟繁岐開源了初代BERT和GPT代碼以及參數模型之后，世界各地的的研究人員們為了研究又或者是其他用途，各自收集了自己的數據集。

    在過去的半年當中，基于孟繁岐模型參數做出的其他語言、其他任務版本的BERT和GPT數不勝數，人們的許多需求都得到了滿足。

    不少相應的公司應運而生，專為解決這些難題。

    與此同時，大家也已經熟悉了這種【每個任務每個語言都需要單獨一個AI模型】的模式。

    孟繁岐在ChatGPT的前瞻直播當中展示了其統一了多任務的模式，用戶可以自由地通過在對話中提供指令、問題或上下文來執行不同的任務，如翻譯文本、回答問題、寫作文章等。