這兩天AI圈最熱鬧的消息，應(yīng)該就OpenAI高層內(nèi)訌，標(biāo)志性人物、原CEO Sam Altman被董事會(huì)解雇，數(shù)位科學(xué)家和高層離職。

關(guān)于“政變”的原因，坊間有很多傳言，比如商業(yè)化和非營(yíng)利原則的矛盾?？傊录嚓P(guān)者在輿論場(chǎng)拉扯，吃瓜群眾則瞪大了眼睛看戲。這場(chǎng)風(fēng)波會(huì)給全球AI研發(fā)，尤其是大模型帶來什么影響，還是未知數(shù)。

有人做了一個(gè)梗圖，大模型廠商亂成一鍋粥，只有賣卡的英偉達(dá)穩(wěn)坐釣魚臺(tái)。

任它天邊云卷云舒，可以肯定的是，中國(guó)的AI大模型在取得廣泛成就的基礎(chǔ)上，會(huì)繼續(xù)向前發(fā)展，釋放產(chǎn)業(yè)價(jià)值，并且不會(huì)一味照搬海外，尤其是OpenAI的模式。

帶著這份淡定，我們將目光聚焦在國(guó)產(chǎn)大模型，會(huì)發(fā)現(xiàn)“百模大戰(zhàn)”熱潮中，還缺乏對(duì)各類大模型全面、分層、真實(shí)的能力評(píng)估。

通用大模型、行業(yè)大模型，都在比拼參數(shù)規(guī)模，但訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量不確定，僅憑參數(shù)，行業(yè)客戶和用戶也難以選對(duì)適合的大模型。

那么看榜單呢？基準(zhǔn)測(cè)試benchmark和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集，可以針對(duì)性調(diào)優(yōu)，榜單無法反映實(shí)際應(yīng)用效果差距。

而且大模型在不同任務(wù)場(chǎng)景下，表現(xiàn)的區(qū)分度很大。一位開發(fā)者說，“現(xiàn)在就是告訴你都有哪些大模型，實(shí)際效果還是得靠自己測(cè)測(cè)看”。

據(jù)中國(guó)信通院的數(shù)據(jù)顯示，目前的大模型測(cè)試方法和數(shù)據(jù)集已有200多個(gè)。想要一個(gè)個(gè)測(cè)過來，會(huì)給用戶帶來非常繁重的工作量。

“百模大戰(zhàn)”亂花漸欲迷人眼，那么，除了“跑分”打榜和參數(shù)“碾壓”，還有什么辦法來真實(shí)且有效地評(píng)判一個(gè)大模型的水平呢？

有必要來聊聊，“百模大戰(zhàn)”，不同賽道都在戰(zhàn)什么？

大模型，不看高分看高能

所謂“百模大戰(zhàn)”，并不是每個(gè)大模型都在做著同樣的事。其中，既有想做基座模型basemodle的通用大模型，如百度的文心、阿里的通義、騰訊的混元、華為的盤古、訊飛的星火、智譜的ChatGLM等，也有面向行業(yè)、場(chǎng)景的垂直大模型，目前在金融、教育、工業(yè)、傳媒、政務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域都大量涌現(xiàn)。

不同賽道的大模型，其核心競(jìng)爭(zhēng)力也不一樣。比如一味拼算法的打榜，對(duì)于行業(yè)大模型來說，可以作為一種宣傳手段和“炫技”，但實(shí)際效果才是用戶最關(guān)注的。

目前不少開發(fā)者反映，各類大模型都存在各自的問題。

1.基座模型，本身能力有限制。

提到通用大模型，大家可能第一時(shí)間想到的就是推理能力，這也是大模型基準(zhǔn)測(cè)試的主要指標(biāo)。但在實(shí)際應(yīng)用中，尤其是文科類型任務(wù)，大家不會(huì)沒事出“腦筋急轉(zhuǎn)彎”來測(cè)試通用大模型的邏輯推理能力，而是更希望大模型在復(fù)雜任務(wù)和上下文長(zhǎng)度上，有更可靠的表現(xiàn)。

比如寫一篇演講文稿，篇幅一長(zhǎng)就開始胡說八道或泛泛而談，文本的采用率下降；為AIGC配字幕，不能整篇生成，還需要人工將文案切割成片；編寫一個(gè)程序，半路開始network error……這些都是實(shí)際應(yīng)用中，大家比較關(guān)注的通用大模型的能力。

2.行業(yè)大模型，領(lǐng)域壁壘難翻越。

“百模大戰(zhàn)”進(jìn)行到當(dāng)下，很多行業(yè)開發(fā)者和企業(yè)都意識(shí)到，獨(dú)有的數(shù)據(jù)和場(chǎng)景，才是自己的護(hù)城河，開始打造定制化的大模型，而領(lǐng)域知識(shí)不夠，難以形成滿足某一領(lǐng)域需求的行業(yè)向產(chǎn)品。

比如大模型與行業(yè)知識(shí)不匹配、許多行業(yè)know-how還沒有知識(shí)化、傳統(tǒng)的知識(shí)圖譜與大模型的協(xié)同設(shè)計(jì)等，知識(shí)計(jì)算的能力不夠強(qiáng)，就無法真正撼動(dòng)領(lǐng)域壁壘，讓大模型解決實(shí)際的業(yè)務(wù)問題。

3.有用性，ROI是個(gè)謎。

大模型的實(shí)際應(yīng)用效果難以評(píng)估，其中一個(gè)主要原因，就是模型生成結(jié)果的有用性（采用率、可用率等指標(biāo)），涉及大量多模態(tài)數(shù)據(jù)。

金融、醫(yī)藥、交通、城市等產(chǎn)業(yè)中，存在著大量多模態(tài)信息，比如客服電話的語音、醫(yī)學(xué)影像圖片、傳感器數(shù)據(jù)等，大語言模型必須具備多模態(tài)理解能力，將多模態(tài)信息與語言進(jìn)行綜合分析處理，才能保證較高質(zhì)量的輸出。

在實(shí)際任務(wù)中，上述三種問題可能會(huì)同時(shí)存在，要同時(shí)解決。

一位醫(yī)藥專家告訴我，在研發(fā)醫(yī)學(xué)影像的算法時(shí)，就需要基座大模型在預(yù)訓(xùn)練階段就具備多模態(tài)理解能力、醫(yī)學(xué)影像知識(shí)，可以執(zhí)行通用任務(wù)。同時(shí)，行業(yè)側(cè)還需要根據(jù)知識(shí)設(shè)計(jì)目標(biāo)函數(shù)，在特征抽取、相似性度量、迭代優(yōu)化算法等，都要貢獻(xiàn)好各自的知識(shí)，才可能訓(xùn)練出一個(gè)對(duì)醫(yī)務(wù)工作者友好的領(lǐng)域大模型，不需要專業(yè)知識(shí)，也不需要建模，就能上手使用。

就像工業(yè)革命的開始，是因?yàn)橥咛馗牧剂苏羝麢C(jī)。在此之前，蒸汽機(jī)早已被發(fā)明出來了，但一直沒有解決大規(guī)模高可用的問題，大模型也是如此。

大模型產(chǎn)業(yè)化，必須從基準(zhǔn)測(cè)試的“跑高分”，向可信賴的“高能力”進(jìn)化。

百模大戰(zhàn)，究竟在戰(zhàn)哪些能力？

從高分到高能，讓大模型具有與行業(yè)結(jié)合的可行性，也讓“百模大戰(zhàn)”正在進(jìn)入新的階段。

從產(chǎn)業(yè)實(shí)際需求來看，可用且有效的大模型，至少應(yīng)該具備幾個(gè)核心能力：

1.長(zhǎng)文能力。

大語言模型的技術(shù)特點(diǎn)，被認(rèn)為是“鸚鵡學(xué)舌”，將輸入信號(hào)拼湊成有一定語法結(jié)構(gòu)的句子，也就是文本補(bǔ)全能力。而大模型都有“幻覺”，上下文窗口的長(zhǎng)度增加，邏輯幻覺就可能越嚴(yán)重，“鸚鵡學(xué)舌”開始變得吃力。

在很多垂直行業(yè)應(yīng)用中，如金融、法律、財(cái)務(wù)、營(yíng)銷等，長(zhǎng)文檔的分析處理和生成能力是剛需。

在長(zhǎng)文中保持邏輯的連貫性、合理性，考驗(yàn)著大模型的綜合能力，比如對(duì)復(fù)雜語句的理解及記憶能力，生成的可靠性，這也是大模型走向產(chǎn)業(yè)化的核心。

目前，無論開源、閉源大模型，都將長(zhǎng)文能力作為一個(gè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。比如流行的開源大模型Llama 2，就將上下文長(zhǎng)度擴(kuò)展至 128k，而基于LLaMA架構(gòu)的零一萬物的Yi系列大模型，此前曾宣稱拿下了全球最長(zhǎng)上下文窗口寶座，達(dá)到200K，可直接處理40萬漢字超長(zhǎng)文本輸入。閉源大模型中，GPT-4 Turbo支持了比ChatGPT更長(zhǎng)的上下文（128k tokens），百度的文心大模型通過對(duì)話增強(qiáng)，提升上下文理解能力。

2.知識(shí)能力。

大模型“大力出奇跡”的模式，忽略了模型準(zhǔn)確感知和理解注入知識(shí)的能力，目前已經(jīng)凸顯了很多問題。比如不理解領(lǐng)域知識(shí)，在實(shí)際業(yè)務(wù)中表現(xiàn)不佳，無法滿足ToB用戶的需求。因此，當(dāng)歐美科技公司依然在執(zhí)著追求更大參數(shù)時(shí)，百度、華為等國(guó)內(nèi)大模型廠商，開始轉(zhuǎn)向了行業(yè)場(chǎng)景，將強(qiáng)業(yè)務(wù)知識(shí)引入文心、盤古的行業(yè)大模型之中，來提升大模型在行業(yè)任務(wù)中的應(yīng)用效果。

具體是怎么做的呢？以“行業(yè)知識(shí)增強(qiáng)”為核心特色的文心，是在預(yù)訓(xùn)練大模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步融合大規(guī)模知識(shí)圖譜，挖掘行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景中大量存在的行業(yè)特色數(shù)據(jù)與知識(shí)，再結(jié)合行業(yè)專家的知識(shí)，從大規(guī)模知識(shí)和海量數(shù)據(jù)中融合學(xué)習(xí)，把知識(shí)內(nèi)化至模型參數(shù)中。

當(dāng)用戶輸入問題時(shí)，文心4.0會(huì)拆解回答問題所需的知識(shí)點(diǎn)，進(jìn)而在搜索引擎、知識(shí)圖譜、數(shù)據(jù)庫中查找準(zhǔn)確知識(shí)，再將知識(shí)組裝進(jìn)Prompt送入大模型。另一方面，大模型還將對(duì)輸出結(jié)果進(jìn)行反思，從生成結(jié)果總結(jié)知識(shí)點(diǎn)，進(jìn)而通過以上方式進(jìn)行確認(rèn)驗(yàn)證，對(duì)結(jié)果差錯(cuò)進(jìn)行修正。

目前來看，在同等參數(shù)規(guī)模下，知識(shí)增強(qiáng)的深度語意理解，效果大幅超越了純粹用深度學(xué)習(xí)的方法，推理效率更高，并且可解釋性更強(qiáng)，更符合產(chǎn)業(yè)對(duì)可信AI的需求。

目前，知識(shí)+大模型還有許多細(xì)節(jié)有待解決，比如知識(shí)體系的構(gòu)建，知識(shí)的持續(xù)獲取，知識(shí)應(yīng)用和推理等，這些問題的攻克都會(huì)給行業(yè)認(rèn)知智能帶來重大機(jī)會(huì)。

3.多模態(tài)能力。

2022年我參加華為云AI院長(zhǎng)峰會(huì)，一位科學(xué)家提到，大模型有一個(gè)問題，就是有很多符號(hào)領(lǐng)域，大模型根本就不理解。他認(rèn)為，大模型是數(shù)據(jù)與知識(shí)雙輪驅(qū)動(dòng)的，雙輪驅(qū)動(dòng)是未來人工智能發(fā)展的重要模式。

前面我們說了知識(shí)能力的重要性，那么“數(shù)據(jù)”究竟拼的是什么呢？就是多模態(tài)能力。

把大模型應(yīng)用到領(lǐng)域的時(shí)候，會(huì)發(fā)現(xiàn)問題非常多，根本達(dá)不到預(yù)期的效果。一個(gè)主要原因，大語言模型完全是基于語言的，而真實(shí)世界的復(fù)雜任務(wù)，有大量的數(shù)值、圖表、語音、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的多模態(tài)特性增加了模型處理、建模和推理的復(fù)雜性。

一位醫(yī)療模型的開發(fā)者告訴我，醫(yī)療任務(wù)分析非常繁雜，數(shù)量級(jí)很多，有不同模態(tài)、病種，每一種模態(tài)有不同的診療任務(wù)，要把文本、圖像等多模態(tài)包容過來，而醫(yī)療領(lǐng)域非常缺少多模態(tài)的預(yù)訓(xùn)練模型。

大模型要在實(shí)際業(yè)務(wù)中達(dá)到與人更接近的能力，也需要跨模態(tài)建立統(tǒng)一認(rèn)知。

舉個(gè)例子，AIGC生成營(yíng)銷活動(dòng)物料，根據(jù)文字描述生成圖像、視頻，既要精確理解提示詞的語義，還要符合領(lǐng)域規(guī)范，不能出現(xiàn)不合規(guī)的素材，同時(shí)要控制生成內(nèi)容的質(zhì)量，保持跨模態(tài)的語義一致性。

國(guó)產(chǎn)大模型在多模態(tài)領(lǐng)域也做了很多差異化探索，除了大家熟悉的以文生圖，在醫(yī)療影像、遙感、抗體藥物、交通等領(lǐng)域，跨模態(tài)技術(shù)融合也在快速開展，未來會(huì)是基座大模型和行業(yè)大模型的亮點(diǎn)。

從這些產(chǎn)業(yè)需要的能力來看，大模型的產(chǎn)業(yè)屬性和價(jià)值已經(jīng)清晰展露了出來。

大模型，絕不是聊聊天、搞怪圖片那么膚淺，技術(shù)覆蓋區(qū)域是很廣闊的，技術(shù)應(yīng)用價(jià)值已經(jīng)足夠具有說服力。

但也必須承認(rèn)，目前，絕大多數(shù)產(chǎn)業(yè)所獲取的技術(shù)能力和技術(shù)深度，都還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。一方面受限于上游的基座大模型能力，同時(shí)也缺乏深度定制化的中游服務(wù)商，導(dǎo)致用戶大多只能調(diào)用簡(jiǎn)單化、標(biāo)準(zhǔn)化的API，而難以將領(lǐng)域知識(shí)、多模態(tài)數(shù)據(jù)與大模型深度結(jié)合。

未來，從高分到高能，國(guó)產(chǎn)大模型一定會(huì)依靠自身的差異化技術(shù)路線，以及中國(guó)豐富多樣的產(chǎn)業(yè)需求，從懵懂走向成熟，甚至先于歐美，走向千行百業(yè)

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