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在被誉为“科技企业营销圣经”的《跨越鸿沟》一书中杰弗里·摩尔写道“高科技产品面世过程中最危险、最关键的一点就是由少数有远见者所主宰的早期市场向实用主义者占支配地位的主流市场过渡。”此刻狂飙突进已半年有余的国内生成式人工智能AIGC市场正面临着这个关键的过渡。
截至8月底首批8家AI大模型企业通过备案。与上半年“甚嚣尘上”的行业境况不同具备实力且具备满腔“产业抱负”的实力型玩家总是姗姗来迟但却总是能够一鸣惊人为产业的大规模应用创造机会。目前来看随着未来不断有新的企业通过备案“大模型”的应用拐点正在到来。
“大模型”应用拐点加速到来
8月份刚刚过去9月初百度就迫不及待地对外公布了文心一言大模型开源。与此同时“姗姗来迟”的腾讯混元大模型一亮相便“秀”起了“肌肉”科大讯飞与华为合作发布“星火一体机”进一步把大模型端侧应用摆在了台面上。一波接一波的行业浪潮席卷而来正推动整个“大模型”应用时代加速到来。
首先大模型从C端应用逐渐转向B端应用领域以“实用”为导向的大模型日渐成为行业趋势。自从去年12月ChatGPT在短短一个月之内实现月活破亿之后围绕整个C端市场的AI大模型玩家如百度等就开始大规模地涌入该领域一时之间C端大模型应用迎来了外界的一致关注。但进入下半年以后市面上越来越多的“面向B端”的应用开始出现更加“实用”的行业大模型也在成群结队地出现大大加速了生成式AI产业化的进程。比如京东发布了言犀大模型、京医千询大模型携程发布了携程问道大模型网易有道发布了基于教育的子曰大模型用友发布了用友GPT大模型等等。
相比通用大模型厂商而言垂直大模型厂商在相关行业深耕已久因而在寻找产业机会方面往往走得更加深入。以网易有道、京东两家为例网易有道在教育领域深耕已久它在长期深耕行业的过程中不仅积累了庞大的用户和教育行业数据还积累了相对应的高质量数据这使其在做教育大模型过程中拥有更多比较优势。无独有偶京东在零售、大健康领域广有布局这使其在构建产业大模型和京医大模型方面拥有坚实根基而携程则在文旅行业深耕已久积累了广泛的文旅产业链数据和资源。
显然相比通用大模型厂商而言围绕垂直领域的行业大模型不仅可以依靠专业数据让大模型更加“实用”还可以在特定领域发挥独特作用帮助行业尽快完成数字化转型。
其次具备通用能力的大型云服务企业正在加速与各路行业大模型企业展开合作新的大模型生产机制正在成型。目前业内包括百度、腾讯、阿里、华为等主要云厂商都纷纷依托自身的技术优势、团队优势和资金支持在通用大模型领域实现抢跑。除此之外各主要厂商还联合行业头部企业推出行业大模型解决方案。
比如腾讯云联合行业头部企业已为文旅、政务、金融等10余个行业提供了50多个大模型行业解决方案。华为旗下盘古大模型更是可以提供5个基础大模型N个行业大模型X个场景模型的三层解耦架构目前已经应用到了铁路、矿山、能源、气象、政务等诸多领域。阿里云更是对外开放了“通义千问”的全部能力帮助企业结合自身的行业知识和应用场景训练自己的企业大模型加上目前已经开源的文心一言由大的云平台提供包括云服务、算力、通用大模型工具支持等基础设施各行业头部企业提供专业经验和数据训练的大模型生产机制已经基本成型。
志在必得的腾讯
对于大模型的发展腾讯高层显然很早之前就已经定下了调子但其推出的时间却在一众巨头中最晚。在上半年如火如荼的大模型混战中腾讯的大模型在业内一直是“只闻其声、不见其名”的存在。但从9月其正式面世之后的外界反应来看此前“默默无闻”的腾讯大模型更多是在“厚积薄发”。
9月7日腾讯正式对外发布了腾讯混元大模型据了解该模型拥有超千亿参数规模预训练语料超过2万亿Tokens并已接入腾讯云、腾讯广告、腾讯游戏、腾讯金融科技、腾讯会议、腾讯文档等50多个腾讯业务。而且在国家公布的首批大模型厂商中腾讯混元大模型赫然在列。同时腾讯混元大模型还宣布对外开放千行百业的人都可以通过API调用混元或者将其作为产业底座为不同产业场景构建大模型应用不难看出腾讯对大模型的“志在必得”。
首先腾讯构建了“更强”的“探真”技术方法这使其具备更强的信息可信度极大增强了大模型自身的实用性。基于全网的数据检索和生成是大模型的核心能力之一。值得一提的是无论是基于GPT-3.5还是国内其他大模型源于错误信息带来的错误答案依然不可避免。但腾讯混元大模型却基于自身的技术能力保证正确答案的输出。
与业界消除“幻觉”的通用做法不同混元大模型并没有为大模型增加搜索或者知识图谱等外挂而是从源头上解决问题。具体来说混元大模型从第一行代码开始就采用了预训练阶段优化目标函数的“探真”技术方法。据业内专业人士介绍该方法与常见的开源大模型相比能有效降低幻觉30%到50%。
除了“探真”能力优秀之外腾讯混元的另一大超强能力在于其支持超长文本输出。尽管目前多模态正在成为主流大模型演进方向但在文本输出方面包括GPT-3.5和GPT-4在内的大模型都很难支持1000字以上的文本输出但腾讯混元通过位置编码优化提高了超长文的处理效果和性能已经具备输出4000多字的完整答案的能力。
其次腾讯构建了从软到硬的全流程基础设施这让腾讯具备了更强的“全局优化”能力。从自研的星星海服务器到新一代HCC高性能计算集群再到自研的星脉高速网络腾讯已经为自己打造了一整套面向AIGC的高性能智算网络。据腾讯内部负责人介绍目前腾讯云已经可支持超过10万张卡并行计算的大规模训练集群万亿参数大模型可以在四天之内完成。
目前腾讯云已经建立起了围绕大模型的全套能力包括高性能算力集群、云原生数据湖仓和向量数据库等数据处理引擎以及模型安全、支持模型训练和精调的工具链等企业和开发者都可以根据自己的需求灵活选择产品降低大模型的训练成本。
不甘落后的科大讯飞
除了腾讯大模型之外在大模型上已经先行一步的科大讯飞也是不甘落后不仅积极参与通用大模型的建设还持续发力行业大模型的建设。目前科大讯飞的大模型已经具备7大能力分别为文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学和多模态能力并且这种能力还在不断提升。而基于大模型开发所需的巨大投入量科大讯飞也做了多方面的准备。
一方面科大讯飞积极展开与业内巨头的合作强化星火大模型的技术实力。早在今年8月中旬科大讯飞就与华为共同发布星火一体机让所有企业都可以在国产自主创新平台上私有化部署大模型。一来星火一体机基于星火认知大模型针对污语料和幻觉问题形成了“立体化”的内容安全机制。二来星火一体机基于昇腾AI硬件、昇思AI开源框架提供业界领先的大模型训练、推理能力为大模型全流程创新提供坚实的自主创新算力底座。
具体来说讯飞星火认知大模型基于训练推理一体化设计实现大模型稀疏化、低精度量化的技术突破能高效适配昇腾AI加速大模型的行业落地应用和迭代与此同时以昇腾AI为核心软硬件协同优化构建算力集中、协同优化、供给稳定、数据安全的大模型训练集群这些都可以强化星火大模型的自身实力。
另一方面科大讯飞积极推动与自身业务场景的整合加速大模型的场景落地。除了不断强化自己核心能力之外科大讯飞还结合自身的业务场景推动大模型在办公、政务、电力、教育、医疗、工业、司法、金融等行业的场景落地。星火一体机内已涵盖办公、代码、运维、客服、营销、采购等10多个场景包支持对话开发、任务编排、插件执行、知识接入、提示工程等5种定制优化模式并将持续拓展更多专业场景和模式优化为客户快速定制企业专属大模型。
总的来看科大讯飞在大模型上外部合作和内部场景落地相结合的方式很好地保证了其大模型产业化的加速落地。
大模型大洗牌正在加速到来
在众多头部巨头和行业巨头的共同努力之下“百模大战”甚至“千模大战”的局面正在加速形成。而在这种的形势之下围绕大模型的“行业大洗牌”或将提前到来。
首先产品能力的比拼已经初见分晓。据知名厂商IDC依据算法模型、通用能力、创新能力、平台能力和安全可解释等五方面的要求评估出了目前市面上在大模型方面综合评分最高的三家厂商分别是百度、阿里巴巴、科大讯飞。不过由于这个数据排出的时间较早未考虑到腾讯和华为的产品能力所谓真实的综合技术实力方面排名靠前的依旧会是BATH这些行业巨头。
但各家的能力并不相同也各有侧重。具体来说百度的能力在于其具有“芯片—框架—模型—应用”四层技术栈完整布局的独特优势芯片层—昆仑芯、框架层—飞浆、模型层—文心大模型以及各种AI的落地应用。阿里的能力也相近其强大之处在于围绕云搭建起了一整个的大模型基础设施华为的能力在于强大的基础技术能力以及广泛的终端生态应用和B端应用能力。在BATH之外其他大模型厂商依然排在第二梯队、第三梯队产品层面的分化已经出现。
其次是大模型生态服务能力的比拼已然拉开序幕。以阿里为例阿里不仅推出了通义千问大模型还推出了魔搭大模型社区还有众多的生态合作伙伴百度在这方面也不遑多让不仅有基于大模型的技术能力还有广泛的生态伙伴推理能力和速度伴随着大模型的版本更新也在日新月异作为同级别大厂华为、腾讯等厂商自然也具备类似能力。不难预见未来各路厂商围绕预训练、逻辑推理等相关方面的技术服务将成为行业竞争的常态。
当然无论是产品维度还是服务能力最终都要落地到产业实践上。从行业覆盖来看从文心大模型出发百度已经在能源、汽车、政务、交通、金融等重点领域布局11个行业大模型将大模型融入到垂直领域真正做到产业实践和商业落地。阿里、腾讯、华为等也覆盖电商零售、物流、社交、矿业等诸多行业产业化落地也在快速提升。
而随着各大平台的大模型在产品、生态服务和产业实践上的全面展开大模型的大洗牌正在加速到来。
