中国大模型的落地DNA,写在这个双螺旋结构里

随着大模型的飞速发展,行业各界对大模型的核心疑问,已经从“有没有大模型”,转变为积极投入建设之后,中国AI产业如何实现大模型落地?巨大的建设投资应该如何获得确定性、可持续的回报?

事实上,中国AI最强的特征一直是落地。

技术落地的一个重要指标是技术密度,即一项技术在社会和经济中的普及程度和应用密度。过去几年里,AI技术已经在中国的农田、工厂、港口、矿山、校园、城市等遍地开花,是全球其他地区都极少见到的景象。

产业革命的发生不可能一蹴而就,拥有大量业务场景和AI落地经验的中国,也应该是大模型落地的前哨站。

果不其然,外界对中国AI和大模型落地的疑问与好奇,已经可以在文心的最新进展中,得到解答。

7月6日,在2023世界人工智能大会(WAIC)上,百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰,解读文心大模型3.5版核心技术,同时发布了飞桨生态最新进展,首次披露了飞桨深度学习平台最新数据,阐述人工智能产业模式。

文心和飞桨的协同发展,组成了一个双螺旋结构,读懂这个DNA 片段,可以更清晰地理解中国AI技术持续走向落地的方法与路径。

一、产业AI的无形之墙

一个技术走向产业,有三个因素构成了影响其市场格局的制约点:一是技术领先性,二是市场需求度,三是产品可靠与可用程度。

大模型技术的领先性和市场需求度,自然毋庸置疑,那么产品能否经受得住产业用户的考验呢?中国AI场景多、落地早、实践多,所以已经可以清晰地看到一堵产业AI的无形之墙,各行各业普遍存在的“三高”要求,是大模型落地所必须跨越的挑战:

能力要求高。一些IT基础好的产业会率先应用AI、落地大模型,但这些领域往往有着复杂的业务场景,以及使用多年的传统算法,因此产业对AI大模型的基础能力,要求会比较苛刻,超出现有技术手段,才有升级替换的必要性。

专业性要求高。通用大模型进入垂直细分的业务场景,会面临非常复杂的业务状况,要注意哪些问题和细节,需要哪些数据,目标是什么,需要大模型能够像行业专家一样,掌握专有知识和行业Know-How。

开发成本高。行业场景的庞杂和差异化广泛,大模型落地需要有针对性的训练、精调,而很多行业和企业缺乏充足的IT人才、算力资源等来进行定制开发,延缓了大模型落地的速度。

“三高”要求制约着AI技术落地,这也使得大模型走向产业,还处于初级阶段。

二、中国大模型的强落地范本

凿穿产业AI 的围墙,需要筑重器。在世界人工智能大会上,王海峰分享了文心大模型3.5的核心技术创新。

与文心大模型3.0版本相比,文心大模型3.5版本在效果、功能、性能上全面提升,实现了基础模型升级、精调技术创新、知识点增强、逻辑推理增强等能力升级。

更值得关注的是,文心大模型在应用层面,展现出了挣脱制约、指向落地的一系列方法,可以成为产业示范。

文心大模型3.5的几大技术创新,就满足了产业各界对大模型的三种强期待:

一是对先进生产力的期待。

归根结底,大模型要可靠、可用,为行业提质增效。文心大模型3.5的两大升级点,就着眼于此:

首先,基础模型升级,基于飞桨加快模型迭代,提升模型效果和安全性,模同时,百度文心大模型研发团队创新了多类型多阶段有监督精调、多层次多粒度奖励模型、多损失函数混合优化策略、双飞轮结合的模型优化等技术,使模型效果及场景适配能力进一步提升。

此外,文心大模型3.5的逻辑推理提升,在语义理解、数学计算、代码生成等领域表现更好,这些任务是实际业务中高频出现的。王海峰举了个例子,百度每天有大量工程师在写代码,文心一言发挥大模型的代码生成能力,可以更好地帮助工程师提升写代码的效率,切实提高生产力。

二是对行业专家的期待。

大模型需要与行业场景适配,解决业务中更具专业性的实际问题,已经成为共识。此次3.5版本,就通过“精调”+“知识点增强”两大技术创新,让大模型具备行业专家一样的专精能力。

有监督的精调技术,可以针对性地适配业务场景,让结果更加可靠,从而更好地满足业务场景对模型效果和安全性的需求。知识点增强技术,则在此前的知识增强和检索增强的基础上,为大模型注入更具体、更详细、更专业的知识点,显著提升大模型对世界知识的掌握和运用,更好地完成专业任务。比如在生成报告时,文心大模型就能够对用户输入的查询、问题等进行分析理解,并解析生成答案所需要的相关知识点,生成更匹配业务特点的内容。

三是对丰富应用的期待。

智能手机中丰富多彩的应用,是移动互联网产业繁荣的前提。用户使用大模型也需要多样、丰富、易用的各种应用工具,这就需要插件机制来满足。

文心大模型3.5新增的插件机制,可以扩展大模型的能力边界,细致高效地应用于各类场景。比如文心一言的长文本摘要和问答插件ChatFile,支持超长文本输入,可以在办公场景下,形成会议议题、摘要及总结等关键信息,帮助提升工作效率。

王海峰也表示,文心一言将发布更多优质的百度官方和第三方插件,让用户能够更好地应用文心大模型,同时也将逐步开放插件生态,帮助开发者基于文心大模型打造自己的应用。

随着大量优秀的开发者和软件工程师,基于文心大模型来打造专属插件,不仅大模型的可用性和产业适配性会进一步提高,所带来的应用市场空间也是巨大的。

文心大模型3.5的升级曲线,紧密贴合产业期待。从中可以看到,文心大模型时刻准备着落地千行百业。

三、大模型落地需要可持续动力

仅有大模型还不够,王海峰提出,在文心一言这类大模型产业落地的进程中,可以采用“集约化生产,平台化应用”的模式,即具有算法、算力和数据综合优势的企业将模型生产的复杂过程封装起来,通过低门槛、高效率的生产平台,为千行百业提供大模型服务。

文心大模型能够率先卡位在大模型落地的关键位置,离不开背后的另一条上升曲线:飞桨的联合优化。

飞桨对文心的全面赋能,有四个层面:

首先,飞桨支撑大模型开发、训练和推理部署,全面提升大模型落地效率。大模型的训练、迭代要消耗大量训练成本、训练时间,经过飞桨与文心大模的协同优化,最新升级的文心大模型3.5的模型效果提升50%,训练速度提升2倍,推理速度提升30倍。

其次,文心大模型成为飞桨模型库的重要组成部分,通过飞桨平台进行精调、推理部署,就可以有效支持千行百业的应用,降低行业获取大模型门槛。

再次,飞桨提供了全流程产业化工具与平台,解决大模型开发中的卡点、堵点,比如模型体积大、训练难度高、算力消耗大等,更好地满足企业开发应用大模型的需求。

此外,大模型落地产业离不开人才,飞桨已经凝聚了750万开发者,也支持了大量企业产生了大量的模型,为中国AI培养了大量新型人才,是大模型落地的有生力量。

可以看到,飞桨的技术和生态积累,正在为文心大模型走向产业,注入了源源不断的动力。

四、中国AI,凭借这样的DNA落地生根

在大会现场,王海峰也展现了文心一言在办公、会议、编码等场景的应用。可以说,文心一言已经有了丰富的新落地场景,这种强劲的落地表现,应该能够打消外界对中国大模型可持续发展的担忧。

从文心与飞桨组成了双螺旋结构的DNA,从中可以看出中国AI以实用为先,以产业为向的底色,中国大模型产业也开始呈现出这样的发展趋势:

1.低门槛。通过各个端口的技术创新,形成了AI技术全面低门槛化的特征,让模型的开发、获取和应用,都更加便捷、易得。

2.高效率。芯片、框架、模型、应用的全栈协同,带来了效率持续增长的乘法效应,大大加快了模型的落地速度。

3.通行业。AI开发、训练、部署、应用的全链路得到越来越饱满的支撑,“集约化生产,平台化应用”让大模型更适配产业和行业的现实需要,赋能产业智能化。

落地成为中国AI的DNA,大模型也不例外。以大模型为代表的AI技术和先进生产力在各行各业落地生根,这是为什么智能革命一定会发生在中国。

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2023-07-07
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