中国大模型，该怎样从跟跑到并跑到领跑？

文 | 佘宗明
在《5000天后的世界》中，著名未来学家凯文·凯利预言：「在未来的50年里，AI将成为可以与自动化和产业革命相提并论的，不，应该是影响更为深远的趋势。」

而今，大模型似乎就是那根杠杆。
自ChatGPT问世以来，「工业革命级的生产力工具」「有史以来最大的平台革命」「新范式的新拐点」之类的说法，已将大模型「封神」。
公开数据显示，截至今年7月底，国内已经有130个大模型产品亮相或宣布。「百模大战」中的「百」，已非虚指。
有意思的是，在大厂们争前恐后入局之时，腾讯却一直保持着自己的节奏。
9月7日，在2023腾讯全球数字生态大会上，腾讯混元大模型正式亮相，腾讯宣告全面拥抱大模型。
▲9月7日，腾讯宣告全面拥抱大模型。
在厂商们争抢头啖汤时不出来，在大模型密集发布期不出来，等大模型的喧闹消退后终于现身。
与其说这是「迟」，不如说它更是「实」——以实促实，不骛虚声，保持自己节奏，不被外界左右。这里的实，是实用，是实干，也是实诚。 
01  
说到「混元」，许多人可能会想到道家的「混元即无极，无极生太极」。混元所指，是鸿蒙状态，是万物根源。
道可道，非常道。道家始祖老子曾说过「我有三宝，持而保之」，其中之一就是信奉敢为天下后。
而在「中国巴菲特」段永平的阐释中，「敢为天下后」还有后半句：后中争先。
腾讯早在2021年就推出了千亿和万亿参数的NLP（自然语言处理）稀疏大模型，打破了CLUE三大榜单记录。
马拉松长跑中，方向对、策略准往往比起步快更重要。在通用大模型发布节奏上，腾讯更像是以慢为快，不走捷径。
腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾就说：「我们最开始以为这（指AI大模型）是互联网十年不遇的机会，但是越想越觉得这是几百年不遇的、类似发明电的工业革命一样的机遇。」
他认为，「对于工业革命来讲，早一个月把电灯泡拿出来，在长的时间跨度上来看是不那么重要的。关键还是要把底层的算法、算力和数据扎扎实实做好。」
都说「做三四月的事情，在八九月自有答案。」有些玩家习惯了在打通概念炒作跟对韭当割链路后一哄而上，「三四月」的事情刚开始做就掏出了PPT、半成品，腾讯却在「六七月」里不事张扬，直到「八九月」有了答案才让其面世。
▲腾讯混元大模型参数规模超千亿，预训练语料超2万亿tokens。
混元大模型参数展示的朴实，可堪佐证——没有狂堆参数，也没展示打了多少榜，腾讯方面主要披露了两个数字：超千亿参数规模，几乎是当前通用大模型的标配；预训练语料超2万亿tokens，和目前最强开源模型Llama 2持平。
朴实反映的，不是能力的让渡，而是求实的态度：不追求Chat（聊天）上的花哨，而追求应用场景上的实效；不是基于国外开源模型训练求快，而是从零开始、全链路自研。
02  
实用导向，指向的是让大模型从「可用」变为「好用」。
不得不说，当下的大模型正陷入「又强大，又弱鸡」的悖论：一方面，很多大模型在问答时能秀得一手好打油诗、抖出一番机灵，另一方面，在行业应用中又没太多实质性用处。
大模型研究者李莉就认为，现在很多模型的研究者和应用的制作者，考虑的是如何让别人记住自己，所以效果特别视觉化，「每个视频让人看得血脉贲张，我们纷纷表示太酷炫了，但是静下心来，我们对于技术该怎么用一般都没有答案……如果真正放到经济中，你会发现根本用不上。」
这正是ChatGPT热度滑坡的主要原因：前不久，Newsweek调查显示，ChatGPT的用户数量已经比今年年初高峰时期下降了近95%。用户选的最多的理由就是，感觉「ChatGPT对工作的促进能力没有想象那么强」。
这难言奇怪：在行业应用场景中，用户在意的，可不是大模型能玩什么梗、扯什么淡，而是能否提供专业知识和行业数据。「大」并不是最重要的，「专」才是。ChatGPT上生成的很多回答，就被指看上去专业，专业人士一看却似是而非。
而今，随着大模型进入Gartner曲线的相对冷静阶段，越来越多的人已意识到，应用场景是决定大模型能否走远的关键因素。没有落地场景，就没商业前景，也就难以走远。
正因如此，大模型行业正在从拼参数变为拼落地，B端行业应用已成主战场。这勾勒出的，是大模型正从「技术力」转向「生产力」的商业化图谱。
▲应用场景是大模型产业链上的重要一环。
腾讯对此就早有清晰认知：大模型的长期价值将通过行业应用来体现，绝不仅限于聊天机器人这样简单的问答场景。
这次发布会上，腾讯就强调面向产业，明确要以提效为第一要义。腾讯高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生就表示，「大模型需要基于产业场景，与企业数据融合，才能释放出最大的价值。」
以垂（垂直大模型）应垂（垂直细分行业的需求），方为实用。今年6月，腾讯云从产业客户需求场景出发，依托腾讯云TI平台打造模型精选商店。
这次发布的混元大模型，则将作为腾讯云MaaS服务的底座，为各业务领域提供支持。
推出的是为应用而生的「从实践中来，到实践中去」的实用级大模型，而非花里胡哨的AI「大玩具」，本就是「实」的体现。
03  
实干做派，着眼的是让大模型更成熟更靠谱。
大模型要走入行业产业场景，就得减少「幻觉（即胡言乱语）」、避免「诱导（即诱导偏见或欺骗等）」。
克劳德·香农认为，信息的本质是消除不确定性。但体验过的用户都知道，当下的大模型都有着很强的「不确定性」——它经常会变成CheatGPT，给你胡编乱造一通。
若这只是大模型跟用户相互「调戏」，那无非是提供了些笑料，可行业场景专业度要求高、边际容错率低，若提供了错误信息，很可能引发严重后果。
正因如此，面向产业的大模型必须变得更专业更成熟更靠谱，不能是初看什么都懂、细看什么都不「专」。
腾讯为此采取的策略可以归结为两点：1，全链路自研；2，将内部业务场景当「磨刀石」。
腾讯的混元大模型，从高速网络、底层服务器到网卡、高速组网和平台、模型、算法都是自研，AI基础设施、机器学习框架、语料库与模型算法等也是从零训练。
▲混元大模型是全链路自主研发。
腾讯解锁全链路自研，瞄准的既是运用自身的技术栈体系，实现根本的业务技术能力突破，也是利用自主体系的研发道路，更好地应对旗下海量高并发业务的冲击。
客观上讲，基于国外开源模型进行「本土化改良」固然是一条更容易的路子，可大模型既然是工业革命级的机会，只依靠国外的「开源模型」远不够。
腾讯集团副总裁蒋杰说：「外界其实一般多会用到知识图谱，甚至搜索外挂来让模型的检索支持能力变得更强，腾讯也会用，但不能用的比例很高。我们一定要在整个的大模型的预训练阶段把这个问题解决掉，控制掉。」依托自研的「探真」算法，混元大模型幻觉比例比其他开源大模型下降了30%到50%。
腾讯还在向外部推出大模型前，将其在腾讯云、腾讯广告、腾讯游戏、腾讯金融科技、腾讯会议、腾讯文档、微信搜一搜、QQ浏览器等50多个内部业务中先行验证。
先打磨好大模型产品，再拿出来服务行业产业，个中的创新探索与审慎务实，也是主打一个「实」。
04  
实诚态度，立足的是让大模型回归服务属性。
汤道生说：「从一个大模型，到提供一个用户可以感受到的服务，中间有很多的环节和工序。腾讯其实是提供整个端到端的AI服务流程中所需要的‘全链条工具’。我们的TI平台就是一个能满足整个工序、环节的需求，给客户提供高效模型搭建服务的重要工具。这可能是大家比较少从友商那里听到的。」
将基于自研的大模型技术能力开放，将其用在从田间到产线的很多角落，这需要「以实干促实用」。
迄今为止，腾讯已和1万1千家生态伙伴展开紧密合作，推出了覆盖100多个产业场景的行业解决方案，共同服务千行百业。
中国科学院自动化研究所权威学者王飞跃就说，「促进原始创新，确保自主可控，是大模型时代我国人工智能发展的当务之急。」原始创新也是为了更好地助益产业。
▲BAT大模型的对照。
大模型迭代优化，也得直面社会多方对数据安全的顾虑：一直以来，有些人对大模型训练过程中涉及的数据安全问题表示担忧。
但主流大模型在「喂」数据时，其实需要的是那些沉淀后留下的专业性强、知识密度高的数据，而非真假难辨且缺乏知识含量的个人隐私信息，或是极度琐碎且偏口语化的聊天内容。
特别是那些专业大模型，在对采集到的数据加以甄别时，会对那些涉隐私信息进行清洗。
蒋杰表示，「我们可以向大家保证，我们做的小模型、大模型还是大语言模型，都绝不会使用个人隐私数据。」
不封闭，不逾矩，方显实。
05  
大模型很热，但本质上，大模型是信息化的下一幕。过去十多年的信息化对应的时代大幕上，写着的主题是「数字化」。大模型同样是数智化变革的助推器。
只不过，以往互联网发展撬动的是流通环节减少、流通效率提升，以AI为代表的数字化工具要介入的层次更深——其核心是要增加基础价值。
这就需要，将数字化触角伸向生产端与供应侧，覆盖包括从工业制造到冶金采矿、从港口运输到农林牧副渔的各行各业。
这对国内大模型的发展不无启示：自从ChatGPT面世后，中国大模型厂商跟OpenAI差距有多远，就成了行业关心的话题。
应用场景或许正是中国大模型弯道超车的突破口。
国家信息中心专家张振翼就指出，当前美国在大模型发展中具备一定的领先优势，我国需要加强自身独特优势的探索。在他看来，当前我国发展大模型人工智能主要有三个方面的优势：应用场景资源极为丰富、数据要素政策设计较为领先、在相关领域的技术创新上已经具有一定积累等。
▲中国大模型已是百花齐放。接下来，应用场景或许是弯道超车的关键。
可以看到，在移动互联网时代，中国互联网企业就凭着衣食住行康乐教和产业领域的丰富场景，跑通了模式，做大了规模。
在今天，中国庞大市场上积累了海量数据，包括制造、物流、电商、医疗等各个领域的，各个行业数字化转型的强烈需要，又为大模型落地提供了需求端支撑。
顺势而为，以实用实干实诚之「实」，加速大模型的产业应用，中国大模型从跟跑到并跑再到领跑的图景，才会愈发可期。
✎作者 | 佘宗明
✎运营 | 李玩
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