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02. 大模型應(yīng)用拐點已至

圖靈獎獲得者Yann LeCun說過：AI大模型的技術(shù)都是公開的，算不上底層技術(shù)上的創(chuàng)新，如果你愿意一探究竟的話，可以發(fā)現(xiàn)它背后沒有任何秘密可言。

但借著這些“過時”的技術(shù)，在中國擁有龐大的人才基數(shù)和數(shù)據(jù)集的情況下，可以發(fā)展出更適合本土環(huán)境和語境的大模型。

那么如何形象理解大模型？前科技部長王志剛從高維度表示，大模型，就是大數(shù)據(jù)、大算力、強算法。形象一些：大模型事實上就是算法、數(shù)據(jù)、算力上的有效結(jié)合。傳統(tǒng)巨頭在大模型領(lǐng)域的技術(shù)投入普遍都是在積極防御，而中國企業(yè)在非常積極地推動向應(yīng)用中的落地。

目前，業(yè)界除了把AI大模型商業(yè)落地模式統(tǒng)分為 toB 和 toC之外，在市場劃分上則遵循通用與垂直兩大路徑，兩者在參數(shù)級別、應(yīng)用場景等方面差異正在顯性化。

通用大模型往往是指具備處理多種不同類型任務(wù)的AI模型，這些模型通常是通過大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成，能夠在多個領(lǐng)域和應(yīng)用中表現(xiàn)出良好的效能。大家耳熟能詳?shù)膸讉€通用大模型均來財力雄厚的企業(yè)：

1.書生浦語開源大模型：由上海人工智能實驗室研發(fā)，涵蓋 70 億參數(shù)的輕量級版本 InternLM-7B，以及 200 億參數(shù)的中量級版本和 InternLM-20B，以及完整的開源工具鏈體系。InternLM-7B 在包含 40 個評測集的全維度評測中展現(xiàn)出卓越且平衡的性能，它在兩個被廣泛采用的基準(zhǔn) MMLU 和 CEval 上分別取得了 50.8 和 52.8 的高分，開源一度刷新了 7B 量級模型的紀(jì)錄。

2.昆侖萬維天工大模型：“天工”是一個 AI 搜索引擎，一個對話式 AI 助手。“天工”擁有強大的自然語言處理和智能交互能力，能夠?qū)崿F(xiàn)個性化 AI 搜索、智能問答、聊天互動、文本生成、編寫代碼、語言翻譯等多種應(yīng)用場景并且具有豐富的知識儲備，涵蓋科學(xué)、技術(shù)、文化、藝術(shù)、歷史等領(lǐng)域。

3.通義千問 2.0：由阿里云研發(fā)的超大規(guī)模的語言模型，具備多輪對話、文案創(chuàng)作、邏輯推理、多模態(tài)理解、多語言支持等功能。通義千問 2.0 在復(fù)雜指令理解、文學(xué)創(chuàng)作、通用數(shù)學(xué)、知識記憶、幻覺抵御等能力上均比上代有顯著提升。

4.MiniMax-abab：由科技創(chuàng)業(yè)公司MiniMax研發(fā)。據(jù)悉，“Max-abab”是文本、語音、視覺三模態(tài)的千億參數(shù)大語言模型，在中、英文服務(wù)領(lǐng)域均已超過GPT-3.5 的水平。今年8月份，“MiniMax-abab”大模型通過了國家首批大模型服務(wù)備案，面向社會公眾提供服務(wù)。

5.言犀基礎(chǔ)大模型：由京東科技研發(fā)，該模型融合了70%的通用數(shù)據(jù)和30%的數(shù)智供應(yīng)鏈原生數(shù)據(jù)，具有更高的產(chǎn)業(yè)屬性。

6.百靈語言大模型：由螞蟻集團基于Transfromer架構(gòu)研發(fā)。該模型基于萬億級Token語料訓(xùn)練而成，支持窗口長度達32K，在主流推理類榜單中排名前列。據(jù)悉，螞蟻百靈大模型已完成備案，基于百靈大模型的多款產(chǎn)品已陸續(xù)完成內(nèi)測，正陸續(xù)向公眾開放。

通用大模型示例，數(shù)據(jù)來自：《2023大模型落地應(yīng)用案例集》

這些通用大模型包含千億甚至萬億參數(shù)，覆蓋自然語言處理、圖像識別、語音識別等方面的任務(wù)，已在知識問答、醫(yī)療咨詢、娛樂領(lǐng)域、視頻生成等數(shù)十個行業(yè)場景領(lǐng)域，展現(xiàn)出廣闊的落地應(yīng)用潛力。

與通用大模型相比，垂類大模型參數(shù)量相對較小。但是因為有一些行業(yè)的核心數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)系統(tǒng)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)參與，所以在相應(yīng)行業(yè)解決問題更為高效、直接。

從《案例集》來看，在金融、教育、醫(yī)療等領(lǐng)域，已經(jīng)有不少公司發(fā)布了相應(yīng)產(chǎn)品。

垂類大模型示例，數(shù)據(jù)來自：《2023大模型落地應(yīng)用案例集》

根據(jù)《案例集》入選案例的應(yīng)用場景，垂類大模型更針對于企業(yè)級應(yīng)用場景的垂直性和專業(yè)性要求，而在模型部署層面，更少的模型參數(shù)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)意味著更少的成本，因此垂直應(yīng)用領(lǐng)域有望實現(xiàn)“萬模齊發(fā)”。

《案例集》公布的名單，也恰恰驗證了目前垂類大模型發(fā)展的一些趨勢：

1. 加注端側(cè)、邊緣側(cè)應(yīng)用。輕量化參數(shù)能讓手機助手接入AI大模型能力。目前已有案例包括OPPO的小布助手、華為的智能助手小藝等等。

2. 更傾向于“解決方案”式的交付方式。由于垂類大模型接受了大量特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和知識，因此可以基于領(lǐng)域知識生成更具深度的解決方案。例如ChatDD 新一代對話式藥物研發(fā)助手，面向游戲行業(yè)的圖像內(nèi)容生成式大模型等等。

3. 大模型開始向多模態(tài)領(lǐng)域發(fā)展。多模態(tài)意味著豐富的數(shù)據(jù)形式，包含視覺、聽覺和時序信息。對于大模型模型來說，這意味著可以從多模態(tài)中提取和學(xué)習(xí)更多維度的信息。類似于《案例集》中的單晶爐自動化工藝識別多模態(tài)模型，相信未來將會出現(xiàn)更多。

4. “通用+垂直”模型互相融通的態(tài)勢。隨著AI技術(shù)的發(fā)展，不同類型的模型之間的界限變得越來越模糊。例如，一些通用模型開始整合垂直領(lǐng)域的知識，而一些垂直模型也開始利用通用模型的技術(shù)來增強其功能。例如百川大模型在娛樂領(lǐng)域的應(yīng)用。