如果将模型比作一个人，优秀的模型就是天赋很高的天才。

可就算是顶级的天才，没有高质量的学习资料，能学到的东西也有限。

现在腾达的这个DH模型，缺乏的就是学习资料。

“我们现在的数据源有哪些？”

“就是各大平台上网友们交流的一些数据，比如短视频平台的评论区，直播平台的弹幕。不过这些数据的质量，实在是太低了。”

陈腾微微点头。

魏龙说的很有道理。

短视频平台的评论区，有相当多的一部分评论都是没什么意义的回复。

这个没意义，指的是对AI训练没意义。

比如颜值博主的评论区什么“好美”“好漂亮”的夸赞。

对于AI训练来说，意义不大。

经过筛选处理过后，能用的数据少得可怜。

陈腾又想到了GPT。

实际上第一代的GPT是在2018年推出的。

但是第一代的GPT在市场上，并没有搅动什么风云。

因为智能水平太低了，根本没有人乐意与这样的AI对话。

直到四年之后，足足喂了四年的数据，这才有了许多人愿意对话聊天的GPT。

可见AI的学习与发展，是一条十分漫长的路。

“如果按照现在的学习速度，你觉得我们的AI需要多长的时间，才能通过图灵测试？”

所谓图灵测试，就是让一个人去问AI问题。

看看这个人，能否发现正在与自己聊天对话的是AI。

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能发现是AI，则未通过图灵测试。

未能发现是AI，则通过图灵测试。

这个测试方法在学术界具备一定的争议。

有人觉得这是一个很好的测试手段，有人则觉得这种测试手段没什么必要。

但是不管怎么说，图灵测试都可以作为一个AI智能程度的一个指标。

能通过图灵测试的人工智能不一定特别有用，但至少具备一定的智能程度。

“如果按照现在的学习速度，通过图灵测试的话大概需要两年吧。如果数据的量充足且优质，也许两三个月甚至更短的时间就能通过图灵测试了。”

魏龙有些无奈地说道。

优化模型、输入数据。

他们搞人工智能的，无非就是在做这两件事情。

“我倒是有一个想法，可以试一试，我们可以在互联网上，将DH0.1伪装成普通的用户，让真人用户和DH0.1对话试试。”

“可是DH0.1现在的水准，恐怕和正常人聊上几句，就会让人觉得聊天内容牛头不对马嘴了。”

“那有什么关系？”陈腾反问，“你现在上网去和人讨论问题，牛头不对马嘴的情况难道遇到的少吗？”

魏龙：“……”

还真别说，他确实在互联网上见证过生物多样性。

“那我们就伪装成真人，去和用户聊天？”

“嗯，你去找蒋华，让他配合你们弄些人机账号出来吧。”

“好的。”

“什么时候你们觉得这个对话模型有资格被称之为DH1.0了，我们就向用户正式开放我们这个对话模型。”

“如果能和大量真人进行对话，我觉得一年以内，甚至半年的时间我们就能达到1.0版本。智力水平，应该有七八岁小孩子这么高。”

“那还不错。”

陈腾对七八岁小孩子的智力水平还是认可的。

至少能对话了。

如果在这个基础上再进步，那就真的可以商业化了。