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        瘋狂的大模型:蹭熱點的多,真能打的鳳毛麟角

        時間:2023-05-08 19:15:26    來源:鈦媒體APP    

        進入5月,國產大模型的風口非但沒有熄火,反倒越燒越旺。過去一個星期,就有多家企業發布AI大模型相關產品:


        (資料圖片)

        5月5日,網易有道發布了基于“子曰”大模型開發的AI口語老師劇透視頻,介紹其基于教育場景的類ChatGPT產品布局;5月6日,科大訊飛發布認知大模型“訊飛星火”,董事長劉慶峰表示有信心超越ChatGPT;同日,淘云科技發布“國內首個”兒童認知大模型“阿爾法蛋”……

        在上述公司之外,還有很多企業宣布進軍大模型,類ChatGPT產品正在密鑼緊鼓研發中,預計不久便會正式上線。企業的熱情毋庸置疑,AI大模型似乎已經不是一條選擇題,而是必做題。

        然而,狂熱背后不乏擔憂。大模型技術應用范圍雖廣,目前落地的場景畢竟有限。而這群入局大模型的企業,分別來自游戲、教育、動漫等諸多行業,和大模型的應用場景離得很遠。

        當國產大模型變得泛濫,我們該如何分辨優劣?

        沒技術不要緊,有公司靠“外援”搗鼓大模型

        要評判一個大模型的優劣,首先看技術,其中最核心的是算法和算力,即訓練參數量。因為參數量越大,系統的知識面就會越廣,表現也會越穩定。資料顯示,openAI在2020年推出的ChatGPT-3參數量已經達到1750億,谷歌在一年后發布的PaLM則達到5400億,更不用說最新的ChatGPT-4了。

        參照此技術標準,我們可以精準識別一批蹭熱點的企業:它們要么確實拿出了產品,但參數量和ChatGPT等有較大差距,功能也較單一;更有甚者,套用別家公司的硬件、數據庫來預訓練參數,本身缺乏核心技術。

        當中的代表,有昆侖萬維。

        4月10日,昆侖萬維宣布聯合奇點智源研發“天工3.5”國產大語言模型。根據發布會上的介紹,“天工3.5”定位為“中國第一個真正實現智能涌現”的大模型產品,具備智能問答、聊天互動、文本生成等多種應用功能以及豐富的科學、技術、文化、藝術和歷史知識儲備。

        根據官方資料,昆侖萬維最早在2020年布局AIGC業務,投入數億元組建研發團隊。去年12月,“昆侖天工”首次亮相,初代產品提供圖像、音樂、文本及代碼AI生成功能。作為對比,大模型領頭羊 openAI在2019年發布ChatGPT-1,每一代產品的研發周期都在一年左右。

        乍一看,昆侖萬維的“天工3.5”功能全面對標ChatGPT,比起百度“文心一言”、阿里“通義千問”等國產大模型毫不遜色。在研發速度上,昆侖萬維也領先于大多數國內同行。不過昆侖萬維的缺點也很突出——“天工3.5”是和阿里云合作的產物,后者的參數、硬件設備幫了昆侖萬維很大忙。

        事實上,昆侖萬維一直抱緊阿里云的大腿。資料顯示,過去幾年昆侖萬維的海外數據基本都在使用阿里云公有云儲存服務,2020年布局AIGC時也是在阿里云的協助下建立算力集群。在“天工3.5”發布后,還有媒體爆出昆侖萬維缺乏文本生成、數據處理專利的消息,和百度、阿里形成鮮明對比。

        同樣遭遇技術質疑的,還有“AI四小龍”之一的商湯科技。

        商湯科技在4月10日發布了自研大模型系統“日日新SenseNova”,內含AI數字人視頻生成平臺“如影”,3D內容生成平臺“瓊宇”和“格物”,類ChatGPT產品“SenseChat”等產品。別人都是發布單個產品,商湯科技一次過拿出一套“全家桶”,可見其野心之大。

        然而,商湯的大模型全家桶在發布那天就有翻車跡象。演示視頻公布后,就有媒體和網友發現商湯“妙畫”生成的圖片和AI網站Civitai的圖片撞車,甚至還有來自Civitai的文字注釋。SenseChat則在一些基礎問題上表達含糊不清,其訓練參數量也遭到質疑。

        在價值研究所看來,缺乏數據源,是昆侖萬維和商湯科技共同的命門。

        “文心一言”背后有百度的海量搜索數據和語料庫,阿里的“通義千問”則有來自電商、云計算等領域的語料庫,流量大、用戶覆蓋面廣,能提供足夠的參數。缺乏面向C端用戶的通用產品、沒有參數積累,強行上馬大模型,昆侖萬維和商湯科技的尷尬處境完全可以預料。

        沒應用場景又如何?這些企業硬要和AI攀關系

        除了缺乏核心技術、產品缺陷明顯的昆侖萬維等企業,另一類企業的行為更讓人迷惑:在缺乏應用場景的情況下,硬要給自身產品貼上大模型標簽、 “硬蹭”熱點。

        這一類企業,以專注C端服務的互聯網公司為主,尤其是近年來處境不佳的教育、科技金融、游戲公司。

        比如專注于智能教育硬件研發的淘云科技,在5月6日發布了首個兒童認知大模型“阿爾法兒童認知大模型”和GPT機器人,并宣布把平臺的兒童原始語料加入科大訊飛的“訊飛星火”大模型中。同樣來自教育領域的學而思,也在近日宣布研發數學大模型MathGPT,目前已取得階段性成果,預計年內推出。

        這類企業最大的問題在于,大模型的應用場景、目標用戶和它們的業務有巨大差異。強推大模型,根本無法為它們的用戶帶來多少幫助。

        根據淘云科技董事長劉慶升的說法,“阿爾法兒童認知大模型”基于兒童場景提供更貼近幼兒理解力的生成式內容,讓兒童用戶在輕松的氛圍下積累新知識。問題在于,類ChatGPT應用仍無法保證100%準確率,常識性的錯誤屢見不鮮。對于認知能力有限的兒童來說,并不穩定的大模型反倒可以帶來反作用。

        當然,上面這些公司蹭熱點的目的雖然很明確,但好歹拿出了實打實的產品或規劃。還有一些企業,不僅業務場景和大模型相去甚遠,甚至還沒有拿出實際產品就開始往自己臉上貼金。

        比如定位于“國漫IP孵化平臺和漫畫分享社區”的快看漫畫,就在4月27日宣布成立AIGC事業部。創始人兼CEO陳安妮更是在內部信中表示,AI將會給內容產業帶來“顛覆式”生態變革。

        再比如最近一邊搗鼓直播電商、一邊忙著進軍本地生活的小紅書,也沒忘記籌備大模型團隊。根據36氪報道,小紅書在今年3月開始組建研發團隊,主要成員來自廣告NLP技術部門。4月,小紅書悄悄上線了一款名為“Trik”的AI創作應用,主打AI繪畫,但沒有大規模宣傳,至今沒有引發多少關注。

        總的來說,這兩類企業的大模型布局都經不起推敲。但蹭上大模型風口,確實為其帶來了可觀的流量,也掀起資本市場的狂歡。前面提到昆侖萬維,在發布“天工3.5”次日股價暴漲16%。或許正因為市場過于狂熱,才會反過來迫使這些企業主動迎合熱點。

        可惜這種熱度是無法持續的,而且還會遭到監管機構的重點關照。在“天工3.5”發布次日,昆侖萬維就收到了深交所的關注函,要求前者結合項目研發進度、行業政策風險、對公司財務的影響等情況,說明該業務可能面臨的風險。

        雖然深交所沒有把話挑明,但明眼人都看得出這封關注函寫滿對昆侖萬維蹭熱點的懷疑。在價值研究所看來,蹭熱點的行為正在損壞行業生態。給大模型降降火、讓市場回歸理性,對踏實搞研發的企業來說非常重要。

        追趕ChatGPT,一場艱苦的馬拉松競賽

        不可否認,除了上面這些蹭熱點的公司外,國內有不少企業在認真打磨大模型產品,也有一定的技術積累和豐富的應用場景。不過從百度、阿里,再到360,幾乎所有頭部企業都承認自己的技術不如openAI的ChatGPT。

        5月7日,周鴻祎應邀來到東方甄選直播間,和俞敏洪、董宇輝大談國內的大模型創業熱潮。周鴻祎直言,openAI比國內企業領先至少兩年,國產大模型有機會在一年內追上ChatGPT-3.5,但openAI已經開始訓練ChatGPT-5了。

        “上來就說能超越ChatGPT,那叫吹牛。”

        周鴻祎最后這番話,不少媒體認為是在影射5月6日發布“訊飛星火”認知大模型的科大訊飛。科大訊飛董事長劉慶峰在發布會上表示,“訊飛星火”在文本生成、知識問答、數學能力上已經超過ChatGPT,目標是到今年10月,通用認知能力對標ChatGPT,并在中文上超越ChatGPT。

        周鴻祎是否意有所指不得而知,可以肯定的是,投資者、用戶對國產大模型的耐心正在流失,要求變得更加苛刻,外部的競爭也更加激烈——留給國產大模型的時間已經不多了。

        5月4日,微軟宣布Bing預覽版全面開放,該系統此前已接入openAI的ChatGPT-4;一天后,谷歌也宣布向所有擁有Wordspace賬號的用戶開放Bard AI工具訪問權限。

        微軟和谷歌先后走向開放,意味著新一輪用戶爭奪戰正式打響。一旦它們滲透進國內市場,面對技術上的差距,國產大模型并沒有太多應對方法。比起那群蹭熱點的企業,追趕openAI的骨干力量更值得我們關注——特別是百度、阿里、騰訊三巨頭,周鴻祎治下的360,疑似被其揶揄的科大訊飛實力也不容小覷。

        這幾家公司的優勢是相似的:雄厚的資金儲備;擁有諸多面向用戶的產品/服務,語料庫十分豐富;主營業務貼近大模型應用場景,如百度和360的搜索,騰訊的社交媒體,阿里的云計算和電商,科大訊飛的智慧辦公等。現階段,這些企業的產品距離ChatGPT當然還有一定差距,但并非沒有追趕的機會。

        要知道,即便是技術領跑全行的openAI,也有自己的苦惱。過去一年,隨著ChatGPT走紅openAI的估值也是一路走高,成為全球范圍內升值最快的獨角獸——可惜隨之飆升的,還有虧損額。

        據外媒報道,openAI上一財年凈虧損達到5.4億美元,同比幾乎放大一倍。每一次預訓練參數都要耗費巨資,要提升系統穩定性又必須不斷加大參數量和預訓練頻次,虧損自然成為無解難題。國盛證券的研報指出,通過測算,2800億參數量的大模型預訓練成本約為200萬美元/次,谷歌的PaLM號稱擁有5400億參數,單次預訓練成本將高達1200萬美元。

        今年2月推出的付費版ChatGPT和其他商業化嘗試收效甚微,短時間內不可能覆蓋預訓練所需成本。CEO Sam Altman曾暗示,公司未來幾年可能需要籌集約1000億美元的資金,才能進一步提升技術,打磨下一代產品。

        openAI的經歷表明,AI大模型研發如同一場漫長且艱難的馬拉松——不要總是奢望彎道超車,踏踏實實和參數打交道是成功的基礎。

        水能載舟亦能覆舟,狂熱的市場氛圍既給企業帶來了資金和關注度,也帶來了難以預估的風險。近段時間,證監會等監管機構已經加大管控力度,不少公司也主動出面自證清白:據不完全統計,4月底至今已有世紀天鴻、萬興科技、中科信息、唐德影視等多家上市企業發布股票交易異常波動公告,澄清自身業務和AI、大模型的關系。

        經過移動互聯時代的洗禮,蹭熱點、追風口的情況太過常見了。似乎任何一個風口都逃不過從萌芽到爆發,再走向混亂、重塑秩序的過程。但在亂戰過后,有的風口出清泡沫、置之死地而后生;有的賽道卻徹底沉淪,如一顆流星般結束自己絢爛卻短暫的一生。

        走在時代前沿的AI大模型,似乎更有可能成為前者,不過需要所有從業者、監管機構的共同努力才能保證健康發展。大模型是一條技術門檻、資金門檻都很高的賽道,蹭熱點的企業注定無法長久。加強監管、凈化行業環境、驅逐不良玩家可能會帶來短期混亂,但對行業的長期發展肯定是有益的。

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