2023 年,OpenAI 引領了科技圈久違的興奮,創(chuàng)業(yè)者感到有奔頭的同時,卻也隨著 AI 模型的一再進化,感受到了壓力。
在春節(jié)前夕,算力、模型、應用等領域的大模型創(chuàng)業(yè)者,齊聚在一場創(chuàng)業(yè)者社群的活動上,切磋各自在不斷進化的大模型中找到的空間。面對呼之欲出的 GPT-5 和 Llama3,他們也有新的思考。
站在模型層面,差異化很難,方向幾乎是明確的——增強推理能力和多模態(tài)。也有技術路線的分野,比如阿里云通義實驗室智能對話負責人李永彬透露,目前在思考是否能把搜索增強這樣的外掛能力,做到模型里,進一步提升模型的可用性。
但站在應用層,多的是非共識和機會。比如,跑得最快的一批創(chuàng)業(yè)者,已經(jīng)實現(xiàn)了一定程度的商業(yè)閉環(huán),得出的結(jié)論甚至有些意外:「大模型含量」不宜過高。
這群下場做大模型的實干家也談到了行業(yè)內(nèi)最真實的情況。智譜 AI COO 張帆道出,今天的榜單其實不反映真實問題,GPT-4 可能連榜單前 10 名都進不了。他認為,這種情況下,2024 年一定會發(fā)生從模型為王到價值為王的變化。
百川智能聯(lián)合創(chuàng)始人洪濤則更關心成本,他表示,一年下來苦哈哈做各種私有化項目,到底掙多少錢,其實內(nèi)心沒把握。在這一點上,大家也探討了云計算廠商能否在整個行業(yè)沒有商業(yè)模式之前,降低算力成本的路徑,讓該花的錢少一點。
近日,阿里云創(chuàng)業(yè)者社群在北京舉辦創(chuàng)業(yè)者之夜活動|阿里云
在「創(chuàng)業(yè)者之夜」,各位大模型的先行者分享了各自對行業(yè)的「預言」;AI 應用的創(chuàng)業(yè)者們,也分享了對于大模型的「焦慮」。
01 2024,大模型往哪走?
2023 年,阿里云李永彬游走于大模型業(yè)務一線。一整年忙活下來,他發(fā)現(xiàn):最初,大模型讓「AI 解決問題」這件事的效果從 20 分提高到 60 分,就能夠驚艷所有人,但是對于很多問題,60 分和 0 分差不多。因為在一些應用場景,沒辦法拿 60 分的產(chǎn)品上線,效果到不了 90 分,客戶可能也不會買單。
這也是 2023 年大模型創(chuàng)業(yè)者們共同的體感。從興奮回歸到理性,背后是共同的困惑——大模型還不夠通用,它會不會像上一波 AI 一樣,盡管展現(xiàn)出驚人的能力,但落到場景時仍舊需要逐個項目定制化?
大家自然就產(chǎn)生了 2024 年對大模型的第一個期待——通用能力進一步提升,甚至期待模型在一些復雜場景能直接做到 90 分。
這種可能性不是無跡可尋。IDEA 研究院講席科學家張家興認為,從目前 OpenAI、谷歌等大廠對下一代大模型的判斷,大模型能解決復雜問題會成為接下來進化的方向。
AlphaGeometry: An Olympiad-level AI system for geometry|圖片來源:DeepMind 官網(wǎng)
就在兩周前,谷歌 DeepMind 推出的 AlphaGeometry(阿爾法幾何)AI 系統(tǒng),已經(jīng)能在 30 道國際奧數(shù)題中做對 25 道,接近人類水平(人類金牌得主平均做對 25.9 道)。像這樣能解決奧數(shù)級別的幾何問題,被視為邁向更先進、更通用 AI 的重要里程碑。在 IDEA 研究院張家興看來,「奧數(shù)就是復雜問題,問題的描述很復雜,求解過程、證明過程也很復雜」,能解決復雜問題是模型變得更通用的表現(xiàn)之一。
阿里云創(chuàng)業(yè)孵化事業(yè)部總經(jīng)理李中雨認為,從 GPT-5 目前釋放的信息看,模型的泛化能力在提升,解決復雜任務的能力也在提升,甚至接下來 GPT-5 可以解決 15%-20% 人類的任務。
在提升模型的通用性上,也有新思路。
一位來自模型廠商的與會者分享,最近絕大多數(shù)企業(yè)落地大模型時都會用到 RAG(搜索增強),從而將大模型和私有數(shù)據(jù)結(jié)合起來,提升模型可用性。但作為模型側(cè)的開發(fā)者,也在探索算法創(chuàng)新,通過算法創(chuàng)新提高模型的學習能力,把像 RAG 這樣的外掛知識庫囊括進去,從而減少對模型數(shù)據(jù)訓練的依賴。換言之,通過算法創(chuàng)新,以期讓模型像人類學習一樣,看一本書就可以理解知識,而不需要看所有書來理解一個問題。
在這一點上,GPT-5 提供了很好的示范。智譜 AI 張帆認為,更強大的推理能力讓處理復雜任務成為可能,同時也帶來了非常強的泛化能力。模型會在各個行業(yè)場景都能有很好的 Zero-Shot、One-Shot 能力(給模型一個例子甚至不給例子,它就可以涌現(xiàn)出對應的能力),從而減少對訓練數(shù)據(jù)的依賴。通過小數(shù)據(jù)集的訓練,就可以把模型引入到更多更垂直的領域。如此一來,可以降低客戶使用模型的門檻,增加其可用性。
除了通用性,多模態(tài)能力也被期待在 2024 年能有更大突破。
去年底,從 GPT-4 到谷歌 Gemini,已經(jīng)充分展現(xiàn)了大模型的演進,拓展以大語言模型為核心的更大體系的 AI,必然會涉及多模態(tài)能力。
張家興預判,就像 2022 年底 ChatGPT 的出現(xiàn),導致 2023 年所有人都在做大語言模型一樣,2024 年整個業(yè)界可能會聚焦多模態(tài)。這并不只是因為多模態(tài)能帶來更強的能力,更因為多模態(tài)的應用場景多,在端側(cè)比如車和機器人的場景,多模態(tài)非常重要。
在多模態(tài)的技術實現(xiàn)上,也有一些技術融合的新視角。
在多模態(tài)領域做探索,中科深智創(chuàng)始人成維忠注意到前段時間圖靈獎得主 Lecun 的一個采訪,他并不認同現(xiàn)在大家做多模態(tài)的技術路線——把圖片視頻還原為像素,Lecun 認為未來的多模態(tài)訓練是應該以表征事件為主。
在這一話題的討論上,與會者一方面認為,ChatGPT 也不是規(guī)劃出來的,技術路線可能是干出來的,能用今天的技術落地往前走、不斷改進是前提。另一方面,盡管路線之爭的存在,但也不是不能調(diào)和的,有很多中間的路線可以走,是連續(xù)的。比如,張家興分享了 IDEA 內(nèi)部的實踐,稱稱目標識別等計算機視覺特征是可以作為多模態(tài)大模型的輸?,實踐下來的效果?常好。
從左到右分別是阿里云創(chuàng)業(yè)孵化事業(yè)部總經(jīng)理李中雨;智譜 AICOO 張帆;百川智能聯(lián)合創(chuàng)始人、總裁洪濤;元璟資本管理合伙人劉毅然;IDEA 研究院認知計算與自然語言講席科學家張家興、通義實驗室對話智能負責人李永彬 | 阿里云
02 2024,大模型如何落地?
如前所述,對于大模型接下來的趨勢預判,推理能力和多模態(tài)能力的提升成為清晰、明確的目標。但談到 AI 應用,更多是非共識的思考,創(chuàng)業(yè)者一致認為需要在非共識中尋找機會。
就拿大模型落地應用要考慮的第一件事——模型選型來說,目前也還沒有達成共識。智譜 AI 張帆笑稱,以現(xiàn)在模型評測卷出天際的背景下,「OpenAI 的 GPT-4 都排不到模型評測榜單的前兩頁」。
的確,幾個月以來,不少模型創(chuàng)業(yè)者都向極客公園表達了類似的觀察:模型評測榜單不反映真實情況。在「模型為王」的愿景下,的確會出現(xiàn)提前讓模型「看題」、「背題」來獲得高分的情況。但更重要的是,當涉及到千行百業(yè)的不同場景,很難用一套標準來評價模型的可用性。
實踐過后,大家更認同在一個個真實的具體場景里不斷測試評估。比如,獵聘在+大模型的探索上,最大的研發(fā)成本就花在測試不同的模型上。獵聘 CEO 戴科彬表示,對于什么場景用什么模型、多大尺寸的模型最高效,沒有標準答案,就連評價標準也要根據(jù)情況調(diào)整。
除了模型選型,模型落地也開始出現(xiàn)一些可操作的判斷標準。無論是在原有應用里+大模型,還是一些 AI Native 應用的探索,都出現(xiàn)了能形成商業(yè)閉環(huán)的可能性。
這里首先要考慮大模型技術分布的獨特性。元璟資本管理合伙人劉毅然認為,AI 應用存在巨大的不確定和非共識機會,這與這一波 AI 技術的特點有關。
移動互聯(lián)網(wǎng)時代,應用的底層基礎設施是一樣的,都是基于蘋果 iOS 和 LBS 定位來做產(chǎn)品。相比之下,大模型應用則是一個個垂直優(yōu)化的過程,底層模型哪部分用開源版、哪部分微調(diào)、調(diào)整哪些問題,再視情況優(yōu)化功能和應用。創(chuàng)業(yè)者需要充分懂技術,再做產(chǎn)品的封裝,這個過程存在很大優(yōu)化空間和機會。
這就提出了探索 AI 應用的第一條原則——TPF(技術產(chǎn)品匹配),百川智能創(chuàng)始人王小川在極客公園創(chuàng)新大會 2024 大會上曾提到過這個名詞,指的是在現(xiàn)有大模型技術不完美時,先明確「這樣一個技術適合什么樣的產(chǎn)品」,而不是產(chǎn)品經(jīng)理洞察市場有什么需求,回來就開始做。
因為從大模型到 AI 應用,「今天最大的挑戰(zhàn)不是找到『什么不行』,這件事不難,人人都能夠做到。難的是能找到它『什么行』,找到模型能力和業(yè)務的最大公約數(shù),變成正向循環(huán)。」智譜 AI 張帆認為,這會成為 2024 年大模型落地的重點。
盡管這樣的實踐可能不是投資人尋找的 AI Native 應用,但是務實地看,通過在可用場景里,基于模型和工程化手段把大模型應用產(chǎn)品化,數(shù)據(jù)和客戶反饋的飛輪會推著 AI 應用向前迭代。百川智能聯(lián)合創(chuàng)始人洪濤提到了一個有趣的觀察,做 AI 應用的創(chuàng)業(yè)者甚至覺得以當前大模型技術成熟度,AI 應用「含大模型量」不宜過高。
在游戲領域,昆侖萬維集團董事長兼 CEO 方漢有類似的觀察。通過純 AI 大模型直接生成 3D 游戲內(nèi)容,會造成面數(shù)特別多、規(guī)格不匹配等問題。這時如果換一個思路,把傳統(tǒng)的一些簡單動畫工具,融合進 AI 大模型的工作流之后,產(chǎn)品的可用性就大大提高。
在他看來,什么好用就用什么,拼出對用戶最有價值的工作流,這是作為 AI 應用開發(fā)商的價值所在。
看得出,在原有應用里+大模型、探索更好的工作流,是把大模型智力變成生產(chǎn)力最直接的方式。智譜 AI 張帆認為,這也是 2024 年產(chǎn)業(yè)關注的重點。
與此同時,一些令人驚艷的 AI Native 應用也開始出現(xiàn)。
就像移動互聯(lián)網(wǎng)技術下,出現(xiàn)隨時隨地刷短視頻的用戶需求一樣,大模型技術下也開始出現(xiàn)一些獨有的場景。比如一位 AI 應用投資人現(xiàn)場分享了一款還在定向邀測的海外應用 Can of Soup,一款想象力社交軟件。用戶利用 AI 生成虛擬圖像,發(fā)布在網(wǎng)站上,互相評論,還可以邀請朋友進行「想象力」共創(chuàng)、點評,這款產(chǎn)品可以類比為「想象力版 Instagram」。
「這款應用在海外 DAU 增長非常快,不知道最后能不能成,但是非常有意義的探索,代表不僅現(xiàn)實的生活可以分享、可以社交,你的想象力也可以被社交,這就是非常典型的 AI 原生的應用,發(fā)現(xiàn)了新的行為模式」,他補充說。
除了像 Can of Soup 這樣捕捉新技術下的人類新需求,新技術也給熟悉的場景帶來了更好的解決方案,為用戶帶來更易用、好用的體驗。
就拿現(xiàn)在最火熱的智能體來說,智譜 AI 張帆認為,很多 GPTs 能做的事情非常淺,很難用作生產(chǎn)工具。這些 GPTs 背后的流程大體是按照人的理解邏輯來執(zhí)行,先做分類、再做模型、再做任務,但是這種智能體運行的方式是受限的,他認為,「嚴格來講,這種外掛工程的方式不算是 agent,只是大號的模型應用」。
相比之下,他發(fā)現(xiàn)字節(jié)跳動在海外推出的 Coze 玩法不一樣,同樣是 GPTs 類應用,Coze 的模式是利用背后大模型的遞歸和迭代的能力和表達力,這是更加原生的智能體,效果也更好。
張帆稱,這是他看到比較興奮的方向,能夠用更簡單的方式、更通用的方式,不需要微調(diào),僅僅用基礎的表述就能夠解決真正的復雜問題,把從模型到應用之間的 100 公里降到 100 米。但也有前提,像 Coze 這樣的原生模式,高度依賴背后的模型能力,模型強大到足夠通用,才可以實現(xiàn)。
智譜 AI COO 張帆在活動上做分享|阿里云
除了軟件類 AI 應用,結(jié)合端側(cè)場景的應用也值得期待,尤其機器人領域。說起 2023 年最眼前一亮的應用,張家興認為是谷歌的 RT-2(Robotics Transformer 2,一款機器人大模型),看到了??然語?定義任意機器人任務的曙光。他認為,?模型在機器?領域正在期待 ChatGPT 時刻。
元璟資本劉毅然舉了一個例子,過去機器人領域有一些常規(guī),比如用數(shù)學規(guī)律來描述復雜動態(tài)體的運動,現(xiàn)在,大模型對于像這樣的數(shù)學描述過程有放大作用,但距離大模型真正進入機器人或者手機、車、AI Pin 等硬件,可能還需要些時間。
「天上的大模型能否落在地上的設備上面,是值得期待的」他說道。盡管通用的物理世界大模型的價值最大,是科學家夢寐以求的,但在前面加合適的定語,是創(chuàng)業(yè)者今天就可以做、也可以有收獲的。難點在于,前面怎么加定語,能符合今天的技術階段,也能把商業(yè)化和產(chǎn)品結(jié)合在一起,不停向前進。
03 2024,大模型「基建」的意義
有了對 AI 應用百花齊放的期待和判斷,創(chuàng)業(yè)者也對整個大模型的技術體系寄予新期待,尤其是數(shù)據(jù)、算力和開源算法。
數(shù)據(jù)被視為模型訓練、微調(diào)等動作產(chǎn)生效果最重要的因素之一。在獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)上,方漢提出了不同的思考。在他看來,很多大模型有更快的方法獲取數(shù)據(jù),比如通過用 GPT-4 做「教練」來獲得,但是在數(shù)據(jù)獲取方面,團隊應該有「長期主義」精神,不然「很難走遠」。
昆侖萬維董事長、CEO 方漢在交流環(huán)節(jié)分享昆侖萬維+大模型的實踐|圖片來源:阿里云
在對比了全球市場后,昆侖萬維方漢認為,垂類數(shù)據(jù)是中國公司上場和發(fā)力的方向。有了垂類高質(zhì)量數(shù)據(jù),才有機會在垂直場景里面做到 SOTA(指前沿、第一梯隊的模型),率先獲得垂直場景的紅利。
在算力層,成本成為主要的關注點。
百川智能洪濤坦言,大模型商業(yè)模式的探索有相對長期的試錯過程,云計算層面繼續(xù)突破、攤薄創(chuàng)新成本,是眼下比較關注的方向。
在這一點上,阿里云公共云總裁劉偉光認為云和 AI 的結(jié)合會逐漸解決這個問題。
云計算對傳統(tǒng) IT 的意義,和融合AI的意義完全不同。AI 和云是魚和水,密不可分,二者的結(jié)合是 AI 應用的催化劑。同時,云計算能力的不斷演進,包括 GPU 算力、配套的計算存儲、網(wǎng)絡能力的演進,會對 AI 產(chǎn)生非常大的支撐。
「在談AI原生應用之前,其實有一點被忽略了——AI 是云的原生應用。二者的結(jié)合還有很大優(yōu)化空間」他說道。隨著大模型包括 AIGC(應用)更加細分,對算力的需求也會逐漸細分化,而不是簡單粗暴地購買算力,這也是阿里云不斷探索的事情。
在這一點上,云、端結(jié)合的方式也被寄予厚望,昆侖萬維方漢認為,降低模型推理成本,要結(jié)合端側(cè)推理,手機側(cè)可以做小參數(shù)量模型的推理,和云端大參數(shù)量模型推理結(jié)合起來。
算法層面,meta 開源的 LLaMA 和 Llama2 為產(chǎn)業(yè)模型發(fā)展提速,帶來了繁榮的開發(fā)者生態(tài)。不久前,Mistral 創(chuàng)始人也袒露借鑒了 Llama2 的開源模型,但開發(fā)者普遍稱,Mistral 的效果實際用下來要比 Llama2 更好。
國內(nèi)模型廠商也越來越多地選擇開源模型,但也有創(chuàng)業(yè)者表示,不確定國內(nèi)尤其是大廠開源模型背后的考量,會不會只是一時的。比如,獵聘戴科彬就認為,阿里云開源的 72B 大模型效果非常好,但也好奇其背后的思考。
在創(chuàng)業(yè)者之夜上,阿里云市場總裁劉湘雯直面這一提問。她表示,阿里云會持續(xù)開源,這并非僅僅為了公益,而是基于對商業(yè)的判斷。
阿里云創(chuàng)業(yè)者之夜活動現(xiàn)場|阿里云
在這場創(chuàng)業(yè)者活動中,極客公園看到了共識,也看到了更多共識的觀點在嘉賓之中激烈碰撞。而這恰恰代表了由大模型引發(fā)的新一波 AI 浪潮中所蘊含的機遇。你可以想象,在 20 年前移動互聯(lián)網(wǎng)剛剛興起的時候,在類似活動,同樣充滿了相同的爭論和見解。
不同的是,變革的「基建」從運營商,變成了現(xiàn)在以阿里云為代表的云計算廠商。在大模型時代,阿里云不僅要自己下場「摸清」大模型上下游的真實情況,更需要在這樣的創(chuàng)業(yè)者之夜活動中,和大模型行業(yè)的「玩家」共同找到行業(yè)發(fā)展的方向,根據(jù)后者不斷變化的需求,增加阿里云「AI 基建」的各種能力,來和創(chuàng)業(yè)者們一起成長、成功。
大模型時代,「計算,為了無法計算的價值」有新的內(nèi)涵,在阿里云舉辦的創(chuàng)業(yè)者之夜活動上,這群先行者率先開始探索最開放的技術體系里,新的變化。
寫在最后:
創(chuàng)業(yè)者之夜活動由阿里云創(chuàng)業(yè)者社群舉辦。社群聚集中國最前沿的技術創(chuàng)新者,聚焦云與 AI 技術方向、以及 AI 在產(chǎn)業(yè)中的落地應用等核心主題,發(fā)起各類技術及產(chǎn)業(yè)閉門活動與研討,與社群成員形成長期共創(chuàng)體系,與技術創(chuàng)新者們共同成長。
標簽:
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