引言
近年来，以生成式AI为代表的大模型技术正引发一场深刻的技术、商业与社会变革。这场变革不仅推动人类社会从信息社会向智能社会转变，更引发了全球范围内的广泛关注和讨论。清华大学基础科学讲席教授、心理与认知科学系主任刘嘉教授，以其深厚的学术背景和敏锐的洞察力，为我们深入解读了大模型革命的前沿科技。
大模型的创造力
刘嘉教授指出，大模型无疑已经具备了创造力。在人类历史上，生成式发明（generative Innovation）一直是推动社会进步的重要力量。大模型通过其attention（注意力）机制，在万事万物之间找到它们的关系，从而产生了生成式内容（generative content）。与之前的NLP等小模型相比，大模型不再是简单的基于统计的重复，而是开始拥有独立的思想和推理能力，这预示着它将具备前所未有的创造力。
代码示例
以下是一个简单的Python代码示例，展示如何使用一个基于神经网络的大模型生成文本：
import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
# 初始化模型和分词器
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
# 输入文本
input_text = "今天天气真好，适合出门散步。"
# 将文本转换为模型可处理的格式
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
# 生成文本
output_ids = model.generate(input_ids, max_length=50, num_beams=5, early_stopping=True)
# 将生成的文本转换为人类可读的格式
generated_text = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)
大模型对工作的影响
刘嘉教授认为，大模型将首先替代现在大家所认为的好工作。知识密集型行业，如律师、医生、教师等，将是大模型最先渗透并颠覆的行业。这可能导致原来依靠脑力职业的人面临失业或再就业的挑战。然而，以大模型为代表的这种知识密集型服务的出现，也将带来社会财富的急剧增加。
教育模式的转变
在刘嘉教授看来，大模型时代需要全新的教育模式。清华大学正在进行的书院式教育改革，旨在打破传统的专业界限，让学生在第一年接受通识教育，探索自己的兴趣和潜能，从而培养出更具创造力和适应力的未来人才。
总结
大模型革命正在深刻地改变着我们的世界。刘嘉教授的解读为我们揭示了这一变革背后的科技力量和深远影响。面对这一挑战与机遇并存的未来，我们需要不断学习和适应，以更好地拥抱智能化时代。