ChatGPT自上線以來一直企業(yè)追捧，大廠大模型進化競爭也愈來愈激烈。作者對這一現(xiàn)象進行了具體分析，讓我們一起來看一看吧。

ChatGPT上線的兩百天里，國內(nèi)大模型發(fā)展開啟“狂飆”模式。

據(jù)稱，中國10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型已發(fā)布79個。

大模型進化場，講究一個百?；鞈?zhàn)：百度文心大模型已進化至3.5形態(tài)；阿里通義千問構建家族模式；京東言犀大模型則是為自己“量身定做”的產(chǎn)業(yè)大模型；美團牽手清華系，領投AI公司智譜華章；360智腦將接入“360全家桶”……

大廠大模型進化論，殘酷又現(xiàn)實，要么趕超，要么被淘汰。

搶跑且不?？炭嘤柧毜陌俣任男拇竽Ｐ?.5，近日宣稱最新版本文心一言能力已經(jīng)超出ChatGPT 3.5。

物競天擇，適者生存，大廠大模型紛紛趕超ChatGPT。

一、大廠大模型超過ChatGPT3.5

身穿黑色內(nèi)搭外穿白色西服外套，搭配干凈利落的短發(fā)，出現(xiàn)在AI大模型技術能力評估報告大會上。

前一天晚上還在修改議題，剛剛出差回來的百度集團副總裁吳甜在會上說到：“新版本文心一言能力已經(jīng)超出ChatGPT 3.5，這也是在我們國內(nèi)開展相關技術工作是重要的里程碑。”

這是繼科大訊飛劉慶峰提到星火大模型即將趕超ChatGPT后，又一家大廠正式確認大模型超過ChatGPT。

今年3月，百度新一代知識增強大語言模型“文心一言”公開邀測，該模型基于文心大模型3.0版本打造。時隔3個多月，已經(jīng)升級為3.5版本的文心大模型，在效果、功能、性能全面提升。

文心一言3.5趕超ChatGPT3.5，很大可能是在功能方面新增了插件機制，文心大模型3.5通過插件方式擴增了大模型的能力邊界。

大模型強調(diào)大模型技術實力和底座能力。今年5月份，百度上線的新底座大模型正是文心大模型3.5，該模型是文心一言系統(tǒng)的基礎模型，給了文心大模型扎實的底座基礎，也讓文心一言3.5成功趕超ChatGPT。

值得一提的是，在基礎模型訓練中，3.5版本還采用了飛槳最先進的自適應混合并行訓練技術及混合精度計算策略，這大大加快了模型的迭代速度。

眾所周知，百度一直在深耕全棧式人工智能技術研發(fā)，共四層：芯片層、框架層、模型層和應用層。

芯片層有昆侖芯；框架層有深度學習平臺飛槳，有力支撐了大模型的高效訓練和推理；模型層有文心大模型；在應用層，目前有15萬家企業(yè)申請接入文心一言測試。

其中，飛槳平臺已經(jīng)有750萬開發(fā)者，對比中國軟件從業(yè)人員800萬—1000萬，盡管軟件從業(yè)人員和深度學習開發(fā)人員不完全一致，但在人才數(shù)量上的優(yōu)勢也為文心3.5趕超ChatGPT提供了大容量智庫，類似超腦的存在。

中國企業(yè)在獲得中文語料和對中國文化的理解方面，相較于外國企業(yè)本來就有著天然的優(yōu)勢，中國制造業(yè)門類最全，具有面向?qū)嶓w產(chǎn)業(yè)訓練產(chǎn)業(yè)AIGC的有利條件。

眾多因素合力助推，文心大模型3.0為基座的文心一言發(fā)布一百多天后，在飛槳與文心的協(xié)同優(yōu)化下，文心大模型3.5成長飛速，最新模型效果提升50%，訓練速度提升2倍，推理速度提升30倍，成功趕超ChatGPT。

在基礎技術之上，百度額外開展了三大增強技術：知識增強、檢索增強和對話增強。

將大模型類比成人類，人如果用知識結(jié)構，知識體系的方式進行學習的話，學習效率更高。再學會使用工具進行搜索，實現(xiàn)端對端的極簡化檢索，又可以提升時效性。

大模型自己學習完之后，還得學會反饋式強化訓練，對話增強很像是不斷讓大模型在做題，在對話中告訴大模型哪里對，哪里不對，通過提示的方式，讓大模型能夠增強記憶機制，有效的讓他按照我們希望的方式來回答問題，教會這個孩子怎么樣回答的更好。

除了技術實力，大模型需要落地。

在行業(yè)應用方面，百度文心大模型源于產(chǎn)業(yè)實踐，服務于產(chǎn)業(yè)實踐，已經(jīng)摸索出大模型產(chǎn)業(yè)落地的關鍵路徑，還發(fā)布了涵蓋眾多行業(yè)和領域的大模型，加速對行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型。

目前，國家電網(wǎng)、浦發(fā)、泰康、吉利、哈爾濱市、深圳燃氣、TCL等企業(yè)單位，百度文心大模型均有合作。

此外，百度十年來研發(fā)投入超1000億，2021年核心研發(fā)投入占比超23%，人工智能專業(yè)申請量和授權量連續(xù)5年排名國內(nèi)第一，深度學習專利申請量全球第一。百度能在AI大模型領域有突破，與百度在要素資源上的大力投入也息息相關。

可以看出，大廠大模式，拼研發(fā)的時刻到了。

二、大廠大模型哪家強？

今年上半年正式公開宣布做大模型的企業(yè)就有近百家，各家大模型正陷入酣戰(zhàn)。其中，有阿里、百度、騰訊、京東、字節(jié)跳動等互聯(lián)網(wǎng)大廠玩家，也有科大訊飛、商湯科技等AI公司，還有其他“雜牌軍”也混入其中。

半年時間，大模型賽道完成了從概念到落地的進程，這放在任何賽道都很炸裂。

但是，到目前為止，都沒有明確的指標或者準則去驗證誰家的大模型更優(yōu)質(zhì)，一個接著一個發(fā)布會，“王婆賣瓜自賣自夸”式的自我評價，令人眼花繚亂之余，并沒有太多客觀性。

那么，百模大戰(zhàn)，究竟誰更勝一籌？

在IDC最新發(fā)布的《AI大模型技術能力評估報告，2023》中，首次提出AI大模型技術能力評估框架。

評估大模型共有三大維度：產(chǎn)品技術、服務生態(tài)、行業(yè)應用。

具體細分指標可達12個：算法模型、服務能力、通用能力、創(chuàng)新能力、平臺能力、安全可解釋、生態(tài)合作、行業(yè)覆蓋、金融、工業(yè)、醫(yī)療、能源。

其中，算法模型和行業(yè)覆蓋，是衡量大模型能力最重要的2個指標，特別是，二者可以形成持續(xù)迭代提升的飛輪。

產(chǎn)品技術能力中，“算法模型”維度是大模型能力最為核心的要素，也是決定大模型應用效果的根本所在。

原因在于，只有通過算法模型技術的突破，實現(xiàn)具有通用效果優(yōu)勢的大模型底座，才能支撐更廣泛的行業(yè)覆蓋，使各行各業(yè)充分享受技術突破帶來的紅利，破解AI落地門檻高的困境。

行業(yè)應用能力中，應用覆蓋的廣度是當下大模型廠商最為關注的指標，是大模型效果通用領先性、行業(yè)結(jié)合能力的綜合體現(xiàn)。

所以，“行業(yè)覆蓋”通過企業(yè)級客戶數(shù)量和落地行業(yè)數(shù)，體現(xiàn)了大模型在產(chǎn)業(yè)落地上的實力。

國內(nèi)主流大模型，包括百度、阿里、騰訊、華為、科大訊飛、360、商湯、第四范式等14家廠商參與了本次評估。

大廠大模型的競爭咬合度很高，百度特點具有“芯片-框架-模型-應用”四層技術棧完整布局的獨特優(yōu)勢：芯片層-昆侖芯、框架層-飛槳、模型層-文心大模型，以及各種AI的落地應用，其中百度自研的深度學習平臺飛槳在大模型的高效訓練和推理上提供了強有力的支撐。

阿里云，也很亮眼，12項指標獲得6項滿分，且是唯一獲得“服務能力”滿分的廠商。作為基礎模型提供方，大模型廠商的平臺能力、服務能力和生態(tài)合作水平對行業(yè)發(fā)展至為重要。阿里云在這三個指標上都獲得了滿分。

目前，阿里云的通義大模型家族現(xiàn)已具備處理或生成文本、語音和圖片等多種模態(tài)的能力。過去3個月，阿里云先后推出了基礎模型“通義千問”、音視頻大模型產(chǎn)品“通義聽悟”、 AI繪畫創(chuàng)作大模型“通義萬相”，通義大模型家族仍在不斷迭代和進化中。

同為互聯(lián)網(wǎng)大廠的騰訊云和京東云，都選擇根據(jù)自身特色，深耕產(chǎn)業(yè)側(cè)，發(fā)布行業(yè)大模型。

騰訊云在構建行業(yè)大模型的基礎上，用自身數(shù)據(jù)進行微調(diào)，打造出數(shù)據(jù)精準性更高、隱私安全性更強的專屬模型。

對于深耕數(shù)年供應鏈的京東來說，長期扎根于電商業(yè)務和物流業(yè)務，選擇奔向產(chǎn)業(yè)大模型，專注于供應鏈是更好的選擇。正如京東在言犀大模型發(fā)布會上所言，“只有將供應鏈做實，才能將大模型做實”。

科大訊飛等AI廠家在垂直賽道也拿到了滿分，這些玩家在做透垂直行業(yè)上有機會，在廠商競爭中，垂直領域優(yōu)勢明顯企業(yè)將領先。

以科大訊飛為例，科大訊飛專注人工智能領域20多年，多項核心技術均處于國際領先水平，星火大模型將大模型的語言理解能力、概括表達能力結(jié)合類搜索插件，有效解決了新知識難以更新、事實類問答容易“張冠李戴”等行業(yè)難題，實現(xiàn)了知識問答能力相比原來24%的提升。

由于訓練大模型的成本極高，普通開發(fā)者和中小企業(yè)無從下手，這從報告結(jié)果也能看出：其他廠也很努力，但前途漫漫，說得更殘酷些，可能連上桌吃飯的機會都少有。

三、大模型未來通往何方？

在前不久的WAIC大會上，入場大模型的玩家們其實已經(jīng)劃出了重點：首先解決技術問題，再是場景落地，最后實現(xiàn)商業(yè)與規(guī)?；?。

目前，我們看到大模型已經(jīng)開始與場景、行業(yè)進行深度融合，例如，代碼生成、蛋白質(zhì)結(jié)構預測等領域的大模型，驗證了大模型已不僅在科技企業(yè)中應用，也邁出了走向各行各業(yè)的步伐。

國內(nèi)大模型飛快躍過大模型概念股階段，AI大模型已經(jīng)從拼參數(shù)發(fā)展到拼應用。

比如，華為盤古大模型已經(jīng)在氣象、醫(yī)藥研發(fā)、電力、語種等領域落地，并交付了多個千億參數(shù)大模型。騰訊云行業(yè)大模型能力將應用到金融風控、交互翻譯、數(shù)智人客服等場景中，提升了智能應用效率，一站式MaaS服務為企業(yè)減負。

具體到應用場景，以金融領域為例，行業(yè)大模型可以加持金融風控解決方案，相比之前有了10倍效率提升。

大模型結(jié)合過往積累的多年黑灰產(chǎn)對抗經(jīng)驗和上千個真實業(yè)務場景，整體反欺詐效果相較于傳統(tǒng)模式，提升了20%左右。企業(yè)則可以基于prompt模式，迭代風控能力，從樣本收集、模型訓練到部署上線，實現(xiàn)全流程零人工參與，建模時間也從2周減少到僅需2天。

即便樣本積累有限的情況下，也可以完成快速搭建，跳過“冷啟動”過程。

如何落地及商業(yè)化，正在成為廠商追求的重點。

這意味著，AI進入大規(guī)模可復制的產(chǎn)業(yè)落地階段，僅利用下游的小樣本或者零樣本學習就可以達到很好的效果，從而降低AI開發(fā)成本。百度文心大模型在升級后，就成功將成本降至過去的10%。

任何行業(yè)，最終都會形成寡頭態(tài)勢，大模型也不例外。

過去短短幾個月，大量新的大模型涌現(xiàn)，是瘋狂想抓住風口，害怕掉隊，還是長遠布局賽道，潛心鉆研，每位玩家只有自己心知肚明。

百?；鞈?zhàn)只會是一個階段性的現(xiàn)象，終局仍然集中在少量的幾個大模型。

原因不外乎以下幾點：

• 在演變過程中，各企業(yè)和機構逐漸找到了自己的定位，逐漸走向細分方向，最終被更完善的大模型收入麾下。
• 需要多年積累。真正從底層做起來的大模型，成本非常高，需要非常綜合的能力，在心態(tài)上也必須抱有絕對的長期主義，這就意味著沒有絕對經(jīng)濟實力的玩家，會被甩在半路或者“死”在通往光明的路上。
• 大模型在應用層面未來想象空間非常大。假設每一個行業(yè)都有巨大的發(fā)展空間，可以通過新AI技術提效，應用層面的價值一定會分流，依托幾個頭部大模型會有非常廣泛的應用生態(tài)。

不可否認的是，未來所有的企業(yè)都會強依賴大模型，所有的產(chǎn)品都會基于大模型來開發(fā)。

而行業(yè)滲透率和市場份額，儼然成為企業(yè)大模型走向寡頭最重要的挑戰(zhàn)元素。