大模型展现出的通用(yòng)智能(néng)能(néng)力具有(yǒu)重要的现实意义和影响力，是人工智能(néng)发展中里程碑式的进展。大模型带来的智能(néng)革命，将媲美工业革命和電(diàn)力革命，深刻改变人类社会的生产生活方式。大模型，或许正是开启智能(néng)时代的那一台“蒸汽机”。

要问今年最热的科(kē)技热点是什么，许多(duō)人会脱口而出——大模型。从年初ChatGPT引发的大模型浪潮，到相关科(kē)技企业上線(xiàn)自家大模型产品，“百模大战”不断升级，它所引发的人工智能(néng)“地震”还在持续。

进入9月，國(guó)内科(kē)技厂商(shāng)在大模型领域动作频频。9月初，此前一直处于内测阶段的多(duō)款大模型产品完成备案，正式上線(xiàn)，面向公众开放。9月21日，在华為(wèi)全联接大会2023上，因在众多(duō)领域展示了大模型发展的更多(duō)可(kě)能(néng)，盘古大模型成為(wèi)当之无愧的主角。

“百模大战”也好，“群模起舞”也罢，技术进步和创新(xīn)喷涌的热潮中，人们关注的焦点集中于，我们究竟需要什么样的大模型？何种大模型是通向人工智能(néng)的最终答(dá)案？

智能(néng)时代的“蒸汽机”

现在到底有(yǒu)多(duō)少个大模型产品？似乎没有(yǒu)人能(néng)给出准确的答(dá)案。

赛迪顾问发布的《2023大模型现状调查报告》显示，截至2023年7月底，國(guó)外累计发布大模型138个，中國(guó)则累计有(yǒu)130个大模型问世。

但这股浪潮的源头很(hěn)清楚，正是ChatGPT。

2022年末，由名不见经传的人工智能(néng)公司Open AI打造的大语言模型ChatGPT横空出世，人们可(kě)以使用(yòng)最日常的语言与其对话，让它回答(dá)各种问题、完成各类书面任務(wù)，聊天、画图、敲代码……人们第一次如此近距离地感受到人工智能(néng)带来的震撼，也让“大模型”这个此前只為(wèi)少数人工智能(néng)领域从业者所知的专业概念，成為(wèi)了被人们挂在嘴边、反复提及的词汇。

输入内容、进行计算、产出结果，这是人工智能(néng)模型的本质，但大模型的与众不同之处正在于其足够“大”。

巨大的参数数量、庞大复杂的算法结构、海量的训练数据以及强大的算力支撑，决定了大模型不同于普通的人工智能(néng)模型，其拥有(yǒu)强大的通用(yòng)智能(néng)。

以ChatGPT為(wèi)例，其早期3.0版本的参数数量已达到1750亿个，4.0版本的参数量更是指数级增加，达到1.8万亿个，训练数据的单位数量更是达到惊人的13万亿。相比之下，早期如围棋机器人AlphaGo等专用(yòng)人工智能(néng)模型，其参数量往往仅為(wèi)百万级，与大模型相去甚遠(yuǎn)。

海量的参数、复杂的算法、强大的训练能(néng)力，让大模型成為(wèi)具备横跨多(duō)领域學(xué)习能(néng)力的通用(yòng)人工智能(néng)，实现了所谓的“智能(néng)涌现”，即拥有(yǒu)触类旁通、举一反三的學(xué)习能(néng)力。如果说此前的人工智能(néng)模型还只是经过训练后可(kě)以完成某些特殊任務(wù)的“马戏团猴子”，那大模型则可(kě)以说已经是一个接受完义務(wù)教育的“中學(xué)毕业生”。

在北京智源人工智能(néng)研究院院長(cháng)、北京大學(xué)计算机學(xué)院教授黄铁军看来，大模型展现出的通用(yòng)智能(néng)能(néng)力具有(yǒu)重要的现实意义和影响力，是人工智能(néng)发展中里程碑式的进展，放眼人类历史、展望人类未来，大模型带来的智能(néng)革命，将媲美工业革命和電(diàn)力革命，深刻改变人类社会的生产生活方式。大模型，或许正是开启智能(néng)时代的那一台“蒸汽机”。

哪条赛道通“罗马”

ChatGPT引发的大模型热潮让许多(duō)科(kē)技巨头坐(zuò)不住了，纷纷将自家“压箱底”的大模型成果公之于众。

谷歌紧随ChatGPT脚步，发布了基于自家大语言模型的聊天机器人“Bard”，互动媒體(tǐ)与服務(wù)公司Meta也不甘落后，发布了同类大模型“Llama”。國(guó)内同样热闹非凡，3月份，百度率先发布研发十余年的知识增强大语言模型“文(wén)心一言”。随后，360发布“360智脑”，阿里巴巴上線(xiàn)“通义千问”，科(kē)大讯飞推出“讯飞星火”，腾讯推出“混元”，华為(wèi)推出“盘古”……一众科(kē)技公司不甘落后地推出了各自的大模型产品。

彼时，面向公众发布的大模型产品均為(wèi)内测使用(yòng)，公众需提出申请，获得内测资格后才能(néng)进行體(tǐ)验。7月10日，國(guó)家网信办联合國(guó)家发改委、教育部、科(kē)技部等七部门审议通过并发布《生成式人工智能(néng)服務(wù)管理(lǐ)暂行办法》(以下简称《办法》)，该《办法》8月15日起正式施行。《办法》明确规定，提供具有(yǒu)舆论属性或者社会动员能(néng)力的生成式人工智能(néng)服務(wù)的，应当按照國(guó)家有(yǒu)关规定开展安全评估，并履行算法备案等手续。8月底，一批完成算法备案的大模型产品陆续上線(xiàn)，正式面向公众开放。

或许是ChatGPT带来的震撼过于强烈，以自然语言对话為(wèi)主要功能(néng)體(tǐ)验的大语言模型产品成為(wèi)许多(duō)科(kē)技厂商(shāng)的首选，甚至一度成為(wèi)大模型的代名词。首批通过备案上線(xiàn)的大模型产品中有(yǒu)百度的“文(wén)心一言”、字节跳动的“豆包”、智谱华章的“智谱清言”等。截至9月底，已有(yǒu)十余家大语言模型产品官宣上線(xiàn)，大部分(fēn)均提供聊天对话、创意写作、代码生成等服務(wù)。

但在大语言模型之外，也有(yǒu)厂商(shāng)选择了另一条道路，不“恋战”大语言模型，而是直面行业具體(tǐ)问题。

在9月21日举办的华為(wèi)全联接大会2023上，华為(wèi)常務(wù)董事、华為(wèi)云CEO张平安表示，盘古大模型要帮助各行各业的客户解最难的题。例如，在矿山(shān)领域，精煤产率是困扰业界多(duō)年的难题，山(shān)东能(néng)源集团已将“盘古”矿山(shān)大模型全面应用(yòng)到采、掘、机、运、通等9大业務(wù)系统、21个场景中。在“盘古”的助力下，济宁二号煤矿每年能(néng)多(duō)产出8000吨精煤，精煤产率提升千分(fēn)之二，增收约2000万元。

在正在举办的亚运会上，也少不了大模型的身影。由浙江移动打造的亚运保障网络运维大模型在幕后為(wèi)亚运会保驾护航。它让保障人员“无论在哪，无论何时”都能(néng)以“对话”方式获取保障情况，全面提升了亚运会保障的工作效率，降低了保障工作的技术门槛。

浙江移动网管中心副总经理(lǐ)方炜告诉科(kē)技日报记者，无论是面向具體(tǐ)行业的垂直大模型，还是直面公众的大语言模型，从底层技术来看，二者并不冲突。“这两种选择就像是此前的互联网发展，既有(yǒu)改变人们生活的移动互联网，也有(yǒu)改变社会、改变行业的产业互联网。大模型也是基于通用(yòng)的底层技术，衍生出了不同用(yòng)途。比如浙江移动的网络运维大模型就是使用(yòng)通用(yòng)大模型通过微调和提示工程来满足亚运网络保障的场景。”

垂直大模型和通用(yòng)大模型，究竟哪条赛道能(néng)够通向终极人工智能(néng)的“罗马城”，答(dá)案或许是——条条大路通罗马。

“万模群舞”或在不遠(yuǎn)的将来

无论是何种类型的大模型，在“百模大战”的背景下，其功能(néng)、用(yòng)途、场景的重复都无法避免。但在业内人士看来，大模型的发展还遠(yuǎn)未触及天花(huā)板，不仅“百模大战”不是终点，“万模群舞”或许就在不遠(yuǎn)的将来。

“大模型的研发是一个拼细节的过程。从技术路線(xiàn)上看，目前各家基本上都是基于Transformer架构来做，方法很(hěn)类似，但效果确实不一样，决定成败的是细节。”腾讯有(yǒu)关负责人接受采访时说，由于资源投入程度、细节把握程度的不同，最后不同产品的差异会逐渐显现。“从应用(yòng)领域来说，会迎来一个‘百花(huā)齐放’的场景，比如有(yǒu)的专注于自然语言处理(lǐ)，有(yǒu)的专注于医疗领域，有(yǒu)的专注于教育领域等。就目前而言，大模型的天花(huā)板还遠(yuǎn)遠(yuǎn)没有(yǒu)触到，技术體(tǐ)系和应用(yòng)场景都在不断演进。”腾讯有(yǒu)关负责人说。

无论是“百模大战”还是“万模群舞”，要避免低水平的雷同复制，杜绝“重复造轮子”带来的资源浪费，关键仍在于不断丰富大模型的应用(yòng)生态。今年5月，國(guó)际期刊《自然》发表了一项百度在生物(wù)计算领域的突破性研究成果，其提出的mRNA序列优化算法LinearDesign，对生物(wù)医學(xué)领域创新(xīn)具有(yǒu)重要价值，这也是中國(guó)互联网科(kē)技企业首次以第一完成单位的身份在《自然》正刊发表成果。而在这背后，是百度在2022年5月便推出的“文(wén)心”生物(wù)计算大模型。借助大模型，人类能(néng)够快速找到并设计出活性更好、性质更优的候选药物(wù)分(fēn)子，从而大幅提升新(xīn)药研发和疫苗设计效率，让新(xīn)药研发从单点突破的“手工作坊”阶段进入到规模开发阶段。目前，基于“文(wén)心”生物(wù)计算大模型和飞桨深度學(xué)习框架搭建的面向小(xiǎo)分(fēn)子、大分(fēn)子和RNA的药物(wù)设计平台——飞桨螺旋桨PaddleHelix，已经应用(yòng)于超过30家医药企业。

“无论是从技术层面还是产品层面，百花(huā)齐放、百家争鸣对于当下大模型发展都更加有(yǒu)利。算法研究阶段可(kě)能(néng)五花(huā)八门，但到工程选型阶段，可(kě)能(néng)会逐渐聚焦到一个或少数几个类型。而到了具體(tǐ)产品选型层面，面向不同市场、不同行业，产品形态可(kě)能(néng)又(yòu)是多(duō)种多(duō)样的。”清华大學(xué)计算机系教授唐杰认為(wèi)，无论哪种大模型都有(yǒu)各自的局限性，各种模型互相學(xué)习、竞争，在市场中大浪淘沙是必经之路。

给大模型发展更多(duō)耐心

“百模大战”虽然激发出了更多(duō)可(kě)能(néng)，但也带来了不少负面影响。当众多(duō)厂商(shāng)蜂拥而上大模型时，参差不齐的产品让人眼花(huā)缭乱，其中暗藏的法律、道德风险也应引起人们的警惕。

例如，在面向公众的大语言模型产品中，“一本正经胡说八道”现象已经多(duō)次引发质疑。“我们常说大模型会产生‘幻觉’，就是因為(wèi)大模型的内容准确性还不高、专业性能(néng)力不足，如果大模型产生的内容直接公开在互联网，会使当前良莠不齐的互联网信息质量更加低下。”方炜认為(wèi)，大模型目前在内容安全、版权、主體(tǐ)责任等方面还存在多(duō)种风险。

而当深入到具體(tǐ)行业时，不同行业的不同特点也对大模型在准确度、安全性、专业性等方面提出更高要求。360创始人周鸿祎接受采访时表示，虽然公开的大模型是通用(yòng)的，甚至是万能(néng)的，但是当深入到具體(tǐ)行业时仍然面临着缺乏行业深度、不懂企业内部知识、易导致企业内部数据泄露、无法控制成本等问题。方炜也同意这种说法：“例如大模型应用(yòng)在通信网络保障方面时，就不允许有(yǒu)任何差错，目前准确性还有(yǒu)待提升。”

除了目前大模型自身仍然存在的缺陷，随着竞争的逐渐激烈，我國(guó)在相关数据、算力、算法等方面的困境也逐渐暴露。

例如，在训练数据方面，唐杰指出，目前我國(guó)的数据开放态势并不强，“大多(duō)数机构还是想把数据握在自己手里”。但唐杰也坦承，即使机构有(yǒu)数据开源的意愿，在目前环境下，仍然存在多(duō)重风险。他(tā)建议，我國(guó)关于大模型训练数据应用(yòng)、开源的相关法律法规还需要进一步细化、健全，让有(yǒu)开源意愿的机构能(néng)够放心地进行数据开源，充分(fēn)激发互联网精神。

而在算力方面，“百模大战”对算力的高需求也让我國(guó)本就紧张的算力资源更加捉襟见肘。在“东数西算”基础上建立起的算力互联网或许有(yǒu)望成為(wèi)解决这一问题的答(dá)案。通过对不同地區(qū)的算力资源进行调度，实现算力资源的均衡分(fēn)配。但目前仍然需要在高带宽、低延迟的算力网络建设方面突破更多(duō)技术瓶颈。

如果说数据和算力是大模型的硬件“基础设施”，算法则體(tǐ)现着更多(duō)“人”的因素。小(xiǎo)冰公司首席执行官李笛认為(wèi)，就训练大模型而言，参数的数量并不是最重要的，工程化过程中的调优才是真正的考验。“研发、训练一个大模型可(kě)能(néng)只需要一个月，但调优可(kě)能(néng)需要一年的时间。这个过程格外需要谨慎、细致、耐心，有(yǒu)足够的定力和专注力，也是一种‘工匠精神’的體(tǐ)现。”

耐心，是谈及大模型发展时多(duō)位业内专家反复提及的关键词。“大模型不是把数据‘喂’进去，算力一跑就有(yǒu)了。这其中有(yǒu)许多(duō)复杂细致的工作要做。”唐杰表示，人工智能(néng)自20世纪50年代被提出至今，其发展已经历过多(duō)次起伏，任何技术的发展都不是一蹴而就的，要对其有(yǒu)充分(fēn)耐心。