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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>AI“百(bai)模(mo)大(da)戰(zhan)”打(da)響(xiang)，誰(shui)能(neng)稱(cheng)王(wang)？

來(lai)源(yuan)：《科(ke)創(chuang)板(ban)日(ri)報(bao)》

記(ji)者(zhe) 張(zhang)洋(yang)洋

“根(gen)據(ju)現(xian)在(zai)的(de)反(fan)饋(kui)，任(ren)務(wu)性(xing)能測(ce)試(shi)上(shang)，包(bao)括(kuo)ChatGPT在內(nei)，沒(mei)有(you)壹(yi)個(ge)大模型(xing)能夠(gou)全(quan)部(bu)達(da)標(biao)。”這(zhe)基(ji)本(ben)上是(shi)業(ye)内對(dui)雨(yu)後(hou)春(chun)筍(sun)般(ban)不(bu)斷(duan)湧(yong)现的人(ren)工(gong)智(zhi)能大模型的共(gong)識(shi)。

ChatGPT推(tui)出(chu)后，基於(yu)大語(yu)言(yan)模型技(ji)術(shu)的同(tong)類(lei)型產(chan)品(pin)還(hai)在加(jia)快(kuai)涌现。進(jin)入(ru)4月(yue)以(yi)来，從(cong)互(hu)聯(lian)網(wang)大廠(chang)，到(dao)A股(gu)上市(shi)公(gong)司(si)，以及(ji)一眾(zhong)创业公司，再(zai)加上高(gao)校(xiao)科研(yan)院(yuan)校，都(dou)先(xian)后發(fa)布(bu)各(ge)自(zi)的大模型，總(zong)數(shu)已(yi)經(jing)超(chao)過(guo)30家(jia)。

短(duan)短数月，多(duo)个模型競(jing)相(xiang)涌现，各家模型實(shi)力(li)究(jiu)竟(jing)如(ru)何(he)？國(guo)内大模型是否(fou)过剩(sheng)了(le)？行(xing)业終(zhong)局(ju)，究竟是百花(hua)齊(qi)放(fang)，还是贏(ying)家通(tong)吃(chi)？在这場(chang)技术變(bian)革(ge)的討(tao)論(lun)聲(sheng)中(zhong)，大模型帶(dai)来的新(xin)能力裏(li)，哪(na)些(xie)是最(zui)為(wei)關(guan)鍵(jian)的，最有可(ke)能带来長(chang)期(qi)影(ying)响的？

AI大模型如雨后春笋 任务性能测试还未(wei)有“滿(man)分(fen)答(da)卷(juan)”

据民(min)生(sheng)證(zheng)券(quan)的統(tong)計(ji)，国内已有超30个大模型亮(liang)相，行业儼(yan)然(ran)一副(fu)“百模大战”的场景(jing)。

根据《科创板日报》记者約(yue)訪(fang)的人工智能行业人士(shi)反馈来看(kan)，业内目(mu)前(qian)还没有就(jiu)具(ju)體(ti)模型給(gei)出直(zhi)接(jie)的評(ping)判(pan)定(ding)论，但(dan)他(ta)們(men)提(ti)供(gong)了一些維(wei)度(du)，供外(wai)界(jie)做(zuo)參(can)考(kao)。

思(si)必(bi)馳(chi)联合(he)创始(shi)人兼(jian)首(shou)席(xi)科學(xue)家、上海(hai)交(jiao)通大学教(jiao)授(shou)俞(yu)凱(kai)在接受(shou)《科创板日报》记者采(cai)访時(shi)表(biao)示(shi)，一个必須(xu)要(yao)承(cheng)認(ren)的事(shi)实是，现在的大模型，只(zhi)有ChatGPT通过了通用(yong)性测试（用戶(hu)破(po)億(yi)），国内大模型與(yu)之(zhi)对比(bi)，均(jun)还存(cun)在差(cha)距(ju)。

俞凯告(gao)訴(su)记者，衡(heng)量(liang)一个大模型实力，第(di)一是可以基于任务的性能测试，即(ji)通过定義(yi)任务集(ji)的方(fang)式(shi)，去(qu)比較(jiao)所(suo)有大模型在每(mei)个任务上面(mian)的完(wan)成(cheng)度。这種(zhong)性能测试与人类能力对齐，包括理(li)解(jie)能力、推理能力、判断能力等(deng)。根据现在的反馈，任务性能测试上，包括ChatGPT在内，没有一个大模型能够全部达标。

第二(er)，从安(an)全性角(jiao)度去判断，这一點(dian)更(geng)多的体现为大模型与人类價(jia)值(zhi)觀(guan)的耦(ou)合程(cheng)度。

第三(san)，是模型運(yun)行角度，从工程特(te)性去判断。“这是一个特別(bie)重(zhong)要的能力。”俞凯強(qiang)調(tiao)，如該(gai)大模型能够接收(shou)多大的文(wen)本、回(hui)答反應(ying)的速(su)度、运行的性能等。

俞凯所言，側(ce)重于技术指(zhi)标。當(dang)然，也(ye)有从資(zi)源稟(bing)賦(fu)層(ceng)面作(zuo)出判断的。

大模型領(ling)域(yu)资深(shen)行业人士王鈞(jun)（化(hua)名(ming)）則(ze)告诉记者，做大模型对團(tuan)隊(dui)要求(qiu)非(fei)常(chang)高，资金(jin)、技术、工程、产品、商(shang)业化等多个方面都不能有短板，最终考驗(yan)的是：核(he)心(xin)成員(yuan)对大方向(xiang)、大節(jie)奏(zou)有没有真(zhen)正(zheng)想(xiang)清(qing)楚(chu)，能不能獲(huo)取(qu)足(zu)够多的资源和(he)支(zhi)持(chi)，能否吸(xi)引(yin)各方面的关键人才(cai)加盟(meng)，吸引了一群(qun)不同背(bei)景的牛(niu)人之后，能不能磨(mo)合好(hao)。

“其(qi)中最稀(xi)缺(que)的是核心算(suan)法(fa)研究和平(ping)臺(tai)工程的技术人才，这方面整(zheng)个華(hua)人圈(quan)子(zi)人数都不多。”王钧强调。

人才之爭(zheng)，这在大模型市场的起(qi)勢(shi)階(jie)段(duan)已有十(shi)分鮮(xian)明(ming)的寫(xie)照(zhao)。

“先发制(zhi)人”的百度，派(pai)出的掌(zhang)舵(duo)者是CTO王海峰(feng)，创业者团队中，瀾(lan)舟(zhou)科技的周(zhou)明，銜(xian)遠(yuan)科技的周伯(bo)文等，他们在人工智能行业的影响力已经無(wu)需(xu)多言。此(ci)前，高调官(guan)宣(xuan)人工智能创业的王慧(hui)文，入局的第一步(bu)就是在其个人社(she)交媒(mei)体平台发英(ying)雄(xiong)帖(tie)，重金（新公司75%的股份(fen)）招(zhao)聘(pin)頂(ding)級(ji)研发人才。

“判断做得(de)好不好的标準(zhun)，不能看各公司自己(ji)的宣傳(chuan)，一些业界公认的评测基准当然也可以作为参考，但最重要的还是用户的认可，用户尤(you)其是高頻(pin)或(huo)者付(fu)費(fei)用户最多的才是最好的。”王钧称。

逼(bi)近(jin)了AGI核心 产业应用“泛(fan)化性”才是关键

囿(you)于各种商业原(yuan)因(yin)，对于各公司大模型实際(ji)的数据、测试反馈指标、投(tou)入的资源情(qing)況(kuang)，乃(nai)至(zhi)用户数据等，外界很(hen)難(nan)全然知(zhi)曉(xiao)，那(na)麽(me)对其实力情况，也很难去做全然科学的判断。

但记者註(zhu)意(yi)到，受访者们均提到了一个顯(xian)性的评测角度，那就是“用户反馈”，如回答的反应速度、准確(que)性、可用性、上下(xia)文連(lian)貫(guan)邏(luo)輯(ji)等。这也是为何，每逢(feng)一个大模型新品推出，用户第一时間(jian)會(hui)去关注回答是否会“翻(fan)車(che)”。

就国内当下幾(ji)个代(dai)表性大模型，《科创板日报》记者此前均有过实际体验，結(jie)合多位(wei)用户的使(shi)用反馈，目前大模型整体呈(cheng)现如下特征(zheng)：

ChatGPT-4是一个多模態(tai)大型语言模型，支持圖(tu)像(xiang)和文本輸(shu)入，以文本形(xing)式输出，在“模擬(ni)人类”的文本输出方面，以及用户規(gui)模上，綜(zong)合实力领先。

相比之下，国内大模型种类多樣(yang)，能力各有千(qian)秋(qiu)，目前更注重探(tan)索(suo)产业应用，用于解決(jue)产业技术壁(bi)壘(lei)問(wen)題(ti)。

在中文语义方面，国内包括文心一言、千义通问等各模型理解能力有高有低(di)，並(bing)未明显拉(la)開(kai)距離(li)。在对刁(diao)鉆(zuan)中文语句(ju)的理解方面，因国内大模型的訓(xun)練(lian)数据主(zhu)要来自中文语料(liao)庫(ku)，相比于ChatGPT主要来自英文语料库，国产大模型因而(er)会更勝(sheng)一籌(chou)。

但也有个例(li)。復(fu)旦(dan)大学邱(qiu)錫(xi)鵬(peng)教授团队发布国内首个类ChatGPT模型MOSS，其英文回答水(shui)平比中文高，原因在于，英文作为科研主流(liu)语言，在学术界和工业界中得到廣(guang)泛应用，積(ji)累(lei)了大量高質(zhi)量的语料数据，且(qie)相较中文数据，英文数据开源程度高。

另(ling)外，MOSS在設(she)计时考慮(lv)了人类的倫(lun)理道(dao)德(de)准则，不会产生有偏(pian)見(jian)或可能有害(hai)的回答，这在一定程度会避(bi)免(mian)一些潛(qian)在的法律(lv)風(feng)險(xian)和商业伦理问题。这一点上，ChatGPT则没有明确地(di)處(chu)理。

大模型测评声仍(reng)在此起彼(bi)伏(fu)。但俞凯坦(tan)言，目前去评判各模型能力如何以及好壞(huai)，其实不是合適(shi)的时间点。

在他看来，现在已经面世(shi)的大模型，变革在于，基本都已实现思维鏈(lian)的涌现能力，逼近了AGI（通用人工智能）最核心的部分，业界现在更关注大模型是否有足够的“泛化性”，即广泛使用，但从产业角度而言，国内大模型的用户量级也还未达到泛在化。

“在未达到广泛的通用性之前，以通用性的标准去做评判，还是需要慎(shen)重。”俞凯强调。

大模型并未过剩 先发者未必就是"王者"

多个模型短期内同时涌向市场，也有观点提出，现在需要这么多大模型嗎(ma)？換(huan)句話(hua)說(shuo)，大模型现在过剩了吗？

行业普(pu)遍(bian)认为，盡(jin)管(guan)现在这么多大模型出现，但还远达不到过剩的程度。

王钧认为，大模型对厂商的技术、资金、实力要求，目前只能说现在的产品剛(gang)刚能够用得上。

俞凯表示，未来的行业AI应用範(fan)式將(jiang)从一个通用模型变成一簇(cu)通用模型，大模型会分化，如按(an)照领域區(qu)分，按功(gong)能区分，结合具体行业具体场景。现在来看，非常專(zhuan)业的精(jing)深大模型还没出来，这些会在今(jin)后不断涌现。

达观数据创始人兼CEO陳(chen)运文在接受《科创板日报》记者采访时也表示，大模型賽(sai)道目前国内是处于探索趕(gan)超阶段，技术本身(shen)也还不成熟(shu)，未来还有很大的成长空(kong)间，“就像现在的飲(yin)料品牌(pai)一样，如果(guo)拉长时间線(xian)来看，今天(tian)的大模型数量其实并不多。”

那么在未来，行业的终局，究竟是百花齐放，还是赢家通吃？

俞凯和陈运文均表示，未来将会是百花齐放的狀(zhuang)态，原因就在于现在正处于起步阶段，未来大模型在每个行业里面生长出来的产品形态都会不一样，而面向不同的行业，也将会出现垂(chui)直行业的应用模型。

王钧则表示，大模型的高門(men)檻(kan)决定了这是少(shao)数玩(wan)家才能做的事情，未来不会是百花齐放的姿(zi)态，但究竟会不会像搜(sou)索引擎(qing)一样一家獨(du)大，还是操(cao)作系(xi)统只有兩(liang)三家的局面，亦(yi)或是雲(yun)计算多家发展(zhan)的格(ge)局，“现在没法判断，还是有些变量。”

多位资深业内人士告诉《科创板日报》记者，在人工智能大模型上，OpenAI只是暫(zan)时一个暂时领先的“先发者”，微(wei)軟(ruan)綁(bang)定OpenAI后确实取得了一定的竞争優(you)势，但要看到谷(gu)歌(ge)、亞(ya)馬(ma)遜(xun)、Meta等也正在奮(fen)起直追(zhui)。未来到底(di)哪家公司能够攜(xie)AI大模型取得类似(si)蘋(ping)果今天一样的全球(qiu)市场地位，目前还極(ji)难判断。先发者并不是最后王者的案(an)例太(tai)多太多，以中国互联网发展为例，最先出发的是新浪(lang)、搜狐(hu)、网易(yi)，但后面真正切(qie)得大蛋(dan)糕(gao)的卻(que)是騰(teng)訊(xun)、阿(e)里和字(zi)节等。

要更多地关注和深入思考AI的应用场景

无论是詫(cha)異(yi)ChatGPT的驚(jing)人表现，还是对“百模大战”的思考，今日种种关于大模型的讨论，本质无外乎(hu)这场技术革命(ming)给人类带来的機(ji)会和挑(tiao)战。

但在网易有道CEO、计算机科学博(bo)士周楓(feng)看来，在这场技术风潮(chao)讨论中，还有一个问题没有被(bei)充(chong)分讨论，那就是大模型带来的新能力中，哪些是最为关键的，最有可能带来长期影响的。

周枫认为，与之前众多的自然语言处理技术相比，大语言模型至少具有三項(xiang)根本性新能力：涌现能力、作为基座(zuo)模型支持多元(yuan)应用的能力、支持对话作为统一入口(kou)的能力。

周枫表示，涌现能力之所以重要，不僅(jin)因为它(ta)们是大模型出现后才有的新能力，而且由(you)大模型涌现出来的，多数是非常重要的能力。例如，常识推理能力一直是AI领域的重大难题，而大模型的出现使得常识推理取得了重大进展。再比如，一旦‘推理‘能力涌现，“思维链提示”策(ce)略(lve)就可以用来解决多步推理的难题。“因此，涌现能力的出现，是大模型带来的一项根本性变化”。

在基座模型方面，周枫说到，大型模型不仅可以縮(suo)短每个具体应用的开发周期，減(jian)少所需人力投入，也可以基于大模型的推理、常识和写作能力，获得更好的应用效(xiao)果。因此，大模型可以成为AI应用开发的大一统基座模型，这是一个一舉(ju)多得、全新的范式，值得大力推广。

本輪(lun)讓(rang)大语言模型真正火(huo)爆(bao)的契(qi)机，是基于对话聊(liao)天的ChatGPT。周枫表示，雖(sui)然之前的聊天机器(qi)人存在各种问题，但大型语言模型的出现再次(ci)让聊天机器人这种交互模式可以重新想像。未来或将涌现出很多类似的以对话形态让助(zhu)手(shou)完成各种具体工作的项目。

“这三项能力在学术界已经被广泛讨论，甚(shen)至被視(shi)为常识，但是在产业界和产品团队中却缺乏(fa)足够的关注。”周枫称，“这些大模型技术的特点已经改(gai)变了我(wo)们对业务和产品规劃(hua)的思考方式，也会改变很多产品的经濟(ji)模型。因此，产品经理和业务負(fu)責(ze)人需要更多地关注和深入思考这些新能力的应用场景。”

俞凯也认为，在这场技术变革，除(chu)了技术层面的参数量级，资源层面的算法、算力、数据、人才资金等的讨论，更需要关注的是，除大语言模型之外，其他与人工智能体系相关的東(dong)西(xi)。

这些就包括对语言的理解，对对话式人工智能的理解，以及对多模态人工智能的理解等。这些不仅是單(dan)独算法的问题，还关涉(she)业务，训练策略，以及对人工智能技术歷(li)程的理解。返(fan)回搜狐，查(zha)看更多

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