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【雷峰網(wǎng)(公眾號(hào):雷峰網(wǎng))】作為當(dāng)前國(guó)內(nèi)最受歡迎的開源大模型之一,智譜AI開源非常早,是國(guó)內(nèi)大模型的開源先鋒。
2022年,在國(guó)內(nèi)還沒有多少人相信大模型的時(shí)候,智譜就將其開發(fā)的高精度雙語(yǔ)千億模型GLM-130B進(jìn)行了開源,ChatGPT爆火后又緊跟著開源了60億參數(shù) ChatGLM-6B,早于國(guó)內(nèi)的大多數(shù)同行。
GLM-130B是智譜在2022年7月自主研發(fā)的千億模型。當(dāng)時(shí),中國(guó)對(duì)大模型的理解還普遍較弱,智譜剛在 GitHub 上開源 GLM-130B 時(shí),鮮少為人問津,過了一個(gè)月才勉強(qiáng)攢夠 1000 顆星,“很多人不會(huì)用(大模型),問題也超級(jí)多”。
而智譜對(duì)開源的理解也比較領(lǐng)先,在7月訓(xùn)練出 GLM-130B后,8月就開始招人做開源運(yùn)營(yíng),專門推廣 GLM-130B 的開源生態(tài)。
GLM-130B開源的目的主要是為向外界普及大模型。但那時(shí)候,全國(guó)懂大模型的研究員加起來也不過百來人,他們當(dāng)時(shí)是在大模型的低谷期去推廣 GLM-130B,其艱難程度可見一斑。
ChatGPT 爆火后,大模型破圈,大家才開始關(guān)注到這位國(guó)產(chǎn)大模型尖子生:GLM-130B 在 GitHub 上的星數(shù)隨之暴漲。同時(shí),ChatGPT 發(fā)布后、智譜只用了兩個(gè)月就成功重現(xiàn)了 ChatGLM,并重新訓(xùn)練了一個(gè) 60 億參數(shù)的模型 ChatGLM-6B 并進(jìn)行開源,智譜在大模型開源上很快領(lǐng)先。
近日,智譜公開了ChatGLM-6B系列模型在所有開源社區(qū)的開源數(shù)據(jù):一代和二代達(dá)ChatGLM-6B模型達(dá)到1000萬+下載,累計(jì)四周Hugging face趨勢(shì)榜第一,GitHub 5w+stars。
上半年,智譜的 GLM 在開源上一騎絕塵,這主要?dú)w因于其早早布局的先發(fā)優(yōu)勢(shì),又抓住了 3 月 ChatGPT 在國(guó)內(nèi)爆火的關(guān)鍵時(shí)機(jī)進(jìn)行開源。
但在 7 月,Llama 2 開源免費(fèi)可商用,成為新的話題。彼時(shí),智譜To B的路線已經(jīng)漸成共識(shí),關(guān)于智譜是否會(huì)開源其百億模型的討論也在圈內(nèi)不脛而走,而智譜一直沒有公布其下一步開源路線。
直到上個(gè)月27號(hào),在2023中國(guó)計(jì)算機(jī)大會(huì)(CNCC)上,智譜推出了全自研的第三代基座大模型ChatGLM 3,智譜AI CEO張鵬在會(huì)上宣布開源了ChatGLM3-6B。
在ChatGLM 3 系列模型發(fā)布后,智譜成為了目前國(guó)內(nèi)唯一一個(gè)對(duì)標(biāo)OpenAI全模型產(chǎn)品線的公司。
對(duì)標(biāo)OpenAI但不模仿,OpenAI堅(jiān)持閉源,智譜選擇開源先行,開源與閉源同時(shí)存在的打法來擴(kuò)大自己的生態(tài)。
開源讓智譜的 GLM 系列收獲了大量關(guān)注,成為最早突圍的大模型公司。隨之變化的不僅有智譜的名聲,還有智譜的估值:短短半年多時(shí)間,智譜的估值從10億人民幣飆升到140億,成為中國(guó)第一家估值超過百億的大模型創(chuàng)業(yè)公司。
近日,AI科技評(píng)論分別跟智譜AI CEO張鵬、智譜AI新晉首席生態(tài)官劉江聊了聊智譜對(duì)開源的布局和認(rèn)知,以及他們對(duì)行業(yè)的一些認(rèn)知。談到開源對(duì)智譜、對(duì)整個(gè)行業(yè)的意義,張鵬承諾開源也是智譜未來會(huì)一直堅(jiān)持的事情;以及他們對(duì)大模型To C、To B的看法。
還聊到開源對(duì)商業(yè)化的影響,現(xiàn)在大模型已經(jīng)進(jìn)入第二場(chǎng)——加速商業(yè)化時(shí)代到來,劉江認(rèn)為開源其實(shí)是占領(lǐng)用戶。
在Llama2搶占國(guó)外開源生態(tài)的同時(shí),以智譜為首的一眾基礎(chǔ)大模型廠商不斷在開源上發(fā)力、奉獻(xiàn),隨著開源大模型越來越多,也為國(guó)內(nèi)大模型開源生態(tài)注入源源不斷的新生力量,促使國(guó)內(nèi)大模型開源生態(tài)逐漸擴(kuò)大、完善。
在日益激烈的競(jìng)爭(zhēng)中,智譜正在通過各種方式不斷完善自己的大模型生態(tài),以此來做大整個(gè)產(chǎn)業(yè),這也是智譜作為排頭兵的責(zé)任,希望未來同行都能在不斷做大的大模型盤子中找到自己的位置,而開源生態(tài)便是智譜生態(tài)中的重要一環(huán)。
以下是AI科技評(píng)論與智譜AI CEO張鵬、智譜AI新晉首席生態(tài)官劉江的對(duì)話:
開源版本與商業(yè)版本的區(qū)別
AI科技評(píng)論:最近在忙什么?
張鵬:市場(chǎng)、客戶。我現(xiàn)在的主要精力都放在To B市場(chǎng)和研發(fā)這兩件事上。
AI科技評(píng)論:內(nèi)部怎么看待開源?
張鵬:開源是智譜重要的事情,最新成果都是以開源的方式放出來,再有商業(yè)的版本。符合開源先行的理念。
AI科技評(píng)論:最初為什么會(huì)選擇開源?
張鵬:開源其實(shí)就幾個(gè)事情:第一、將我們的大模型開源出去,讓大家知道智譜在做什么。第二、開源以后,可以讓更多的人參與進(jìn)大模型,用社區(qū)的方式、匯集大家的熱情一起來推動(dòng)大模型發(fā)展,這是開源最重要的一件事。
并不是說要用開源去贏得市場(chǎng)或者為了追求商業(yè)上的利益,要不然就不會(huì)選擇開源了,這是智譜一直以來對(duì)開源的定位。
AI科技評(píng)論:如何看待開源與商業(yè)的關(guān)系?
張鵬:開源的目的和商業(yè)不要混為一談,開源和商業(yè)化是整個(gè)生態(tài)版圖里很重要的兩塊,這兩塊是有連接的,可以說開源充當(dāng)著商業(yè)化的橋梁。
AI科技評(píng)論:是否會(huì)考慮開源12B或者更大的ChatGLM?
張鵬:對(duì)于是否開源12b,內(nèi)部曾有討論,結(jié)論是其實(shí) 12B 開不開源差別不大,12B 和 6B 之間的性能差異并不是兩倍,只是參數(shù)是兩倍。
我們覺得開源主要還是為了研究、推進(jìn)技術(shù)的演化和創(chuàng)新,ChatGLM-6B主要面向研究者、個(gè)人開發(fā)者。所以在這個(gè)目標(biāo)上,6B跟更大參數(shù)的模型沒有本質(zhì)上的差別。
AI科技評(píng)論:開源模型越來越多,對(duì)智譜有哪些影響?
張鵬:開源的多了,大家就多了一些選擇。可以不用商用的版本,客戶直接用開源的版本就好了,但這件事有好有壞。
好處就是說可以低成本、快速地切入使用上大模型,但開發(fā)者也知道社區(qū)支持這個(gè)事情永遠(yuǎn)是一個(gè)雷,開源大模型在安全性、穩(wěn)定性等方面很難得到保障,這也是商業(yè)版本能夠與開源版本并存的原因。商業(yè)版本可以提供更多的服務(wù),更多的保障以及更多后續(xù)的服務(wù),這些開源版本不一定有。
AI科技評(píng)論:對(duì)于開源和閉源大模型,用戶應(yīng)該如何選擇?
張鵬:得看他的目的是什么。如果他只是想做一些實(shí)驗(yàn)和嘗試,那選開源模型沒問題,如果想要在上面做一些商業(yè)化應(yīng)用,我覺得大部分人還是會(huì)選擇商業(yè)化版本,因?yàn)橛斜U?,能夠提供更好的服?wù)。
AI科技評(píng)論:未來大模型開源會(huì)一家獨(dú)大嗎?
張鵬:不會(huì),未來開源一定會(huì)百花齊放。
AI科技評(píng)論:如何看待未來開源與閉源的競(jìng)爭(zhēng)?
張鵬:兩者天生不是矛盾對(duì)立的,也不是競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)系。對(duì)于整個(gè)大模型行業(yè)來說,兩者其實(shí)是互為補(bǔ)充的。
開源是為了保持社區(qū)的繁榮和多樣性,能夠保證技術(shù)、產(chǎn)品能夠源源不斷補(bǔ)充新鮮的血液和產(chǎn)生新的變化,閉源的商業(yè)化的版本肯定是用來滿足商業(yè)化的需求,商業(yè)化的需求是什么呢?是安全、低成本、高效、持續(xù)有價(jià)值的服務(wù)。因?yàn)閷?duì)比商業(yè)版本,開源版本一定是滯后的,包括技術(shù)的迭代、維護(hù)等等。所以兩者的優(yōu)勢(shì)并不在同一個(gè)位置,就競(jìng)爭(zhēng)來說,一定是同位的才會(huì)有競(jìng)爭(zhēng)。
從這個(gè)角度來看,開源和閉源大模型兩者是相互彌補(bǔ)的。
更聚焦于 To B 商業(yè)化
AI科技評(píng)論:行業(yè)里前段時(shí)間一直在討論開源和閉源更適合To C還是To B,那智譜對(duì)大模型To C、To B的規(guī)劃是怎樣的?
張鵬:我們團(tuán)隊(duì)其實(shí)大部分的人都是To B經(jīng)驗(yàn)更豐富一些,今年才加入了一個(gè)專門做C端產(chǎn)品的團(tuán)隊(duì),我們整個(gè)的商業(yè)化重心都在To B上。
To C其實(shí)是一個(gè)很好地聚攏用戶,達(dá)成所謂的“用戶-數(shù)據(jù)”飛輪閉環(huán)的事情。但在中國(guó),C端用戶付費(fèi)意愿一直不高,在中國(guó)C端收費(fèi)經(jīng)常是個(gè)很大的陷阱,很多人踩進(jìn)去就起不來了,再多的用戶好像都沒有什么太大的作用。
AI科技評(píng)論:您覺得大模型領(lǐng)域,To C、To B哪條路更難走?
張鵬:對(duì)我們團(tuán)隊(duì)來說是To C,但也在慢慢補(bǔ)齊C端團(tuán)隊(duì)。
AI科技評(píng)論:C端產(chǎn)品主要就是智譜清言,內(nèi)部還有沒有ABC幾條產(chǎn)品線同時(shí)在做?
張鵬:暫時(shí)沒有,我們還是希望做的事情更聚焦于商業(yè)付費(fèi)用戶這塊,而付費(fèi)用戶還是B端客戶更多。To C目前還是以免費(fèi)的方式在推動(dòng)。
AI科技評(píng)論:To B客戶主要聚焦哪些行業(yè)?
張鵬:現(xiàn)在我們會(huì)選擇一些行業(yè)去做,這個(gè)主要還是看市場(chǎng)、看客戶的情況。首先得看行業(yè)是否具備基本的條件,比如說像基礎(chǔ)設(shè)施是否發(fā)展完備。其次大模型這件事的成本并不便宜,要看客戶的預(yù)算投入是否支撐得了。
AI科技評(píng)論:如何獲客?
張鵬:一種是直營(yíng),我們自己的銷售團(tuán)隊(duì)、市場(chǎng)團(tuán)隊(duì)去獲取的,第二種就是依賴生態(tài),有我們的渠道,還有合作伙伴、代理商等等,主要是這兩種方式。
AI科技評(píng)論:做To B時(shí)碰到友商次數(shù)最多的是誰(shuí)?
張鵬:沒太注意,應(yīng)該都碰到過,大廠、創(chuàng)業(yè)企業(yè)都碰到過。
AI科技評(píng)論:在To B、To C遇到過哪些挑戰(zhàn)?
張鵬:兩者遇到的挑戰(zhàn)肯定不一樣,但有一些共性的挑戰(zhàn)。首先是技術(shù)上的挑戰(zhàn),無論如何現(xiàn)在大家前面都擺著GPT-4,不管是B端還是C端,大家都會(huì)有意無意去拿這個(gè)標(biāo)尺去量你。
客戶都不傻,他們也會(huì)自己測(cè)試,去看國(guó)內(nèi)最好的大模型水平能達(dá)到什么程度,這也是智譜最重視的。
你可以想想,如果我們某一天真正能夠做到GPT-4的水平,甚至趕超,那么現(xiàn)在面臨的很多問題都能迎刃而解,例如客戶說的價(jià)格太貴、不好用等等。甚至可以連商業(yè)模式都不用考慮,只提供API就行,目前大模型本質(zhì)上就是技術(shù)上的挑戰(zhàn)。
第二是商業(yè)模式上的挑戰(zhàn),這塊我們做了很多的探索,也有自己的的想法、理念和突破。比如在To B,智譜給出了三種不同的商業(yè)落地解決方案,其實(shí)就是解決不同類型用戶在不同成本條件下的落地情況,在這一點(diǎn)上我覺得我們智譜應(yīng)該走的比較靠前。
AI科技評(píng)論:這三種解決方案是什么?
張鵬:我們一直在跟大家講的,我們有三種大模型的使用方法。
第一種就是直接用我們的API就行了,但大家都一樣,API都是一樣的,能力也都是標(biāo)準(zhǔn)化的。
第二就是當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)化的版本還不能滿足需求的時(shí)候,例如客戶需要做一些模型側(cè)的微調(diào)優(yōu)化、數(shù)據(jù)隔離、專屬的算力支持等等,智譜就會(huì)提供在線的云端私有化方案。
第三種就是完全私有化,這也是最具中國(guó)特色的B端解決方案。
AI科技評(píng)論:哪一種方案占比較多?
張鵬:沒有一個(gè)占絕對(duì)優(yōu)勢(shì),但我們判斷未來主流會(huì)逐漸轉(zhuǎn)向云端私有化。
AI科技評(píng)論:云端私有化,客戶會(huì)有安全性的考慮吧?
張鵬:這就要看客戶如何平衡了。我們也會(huì)充分考慮這件事,會(huì)從技術(shù)側(cè)提出解決方案。
AI科技評(píng)論:商業(yè)化上遇到哪些挑戰(zhàn)?
張鵬:目前最大的挑戰(zhàn)是叫好不叫座??赡茉S多人提到智譜會(huì)很認(rèn)同我們,但是提到付費(fèi)購(gòu)買,大家卻猶豫不決,開始打退堂鼓。
AI科技評(píng)論:您認(rèn)為這是為什么?
張鵬:我覺得是因?yàn)榇蠹覍?duì)大模型這件事的認(rèn)知還沒那么深。有時(shí)候包括我們自己在內(nèi)都在疑惑,大模型到底能干什么?能給大家創(chuàng)造什么樣的價(jià)值?早期的時(shí)候確實(shí)很難想明白,像今年年初ChatGPT發(fā)布之前,我們跟投資人聊的最多的就是問怎么商業(yè)化?誰(shuí)會(huì)買它?
3月ChatGPT徹底出圈后,大家不再問這些問題,覺得這些都不是問題,但現(xiàn)在大家又開始回過頭去問這些問題。
AI科技評(píng)論:現(xiàn)在為什么又開始問這些問題?
張鵬:GPT爆火一下子把天花板捅破了,大家就會(huì)覺得商業(yè)化落地這個(gè)事情就找到了一個(gè)巨大的出口,但它只是技術(shù)上的一個(gè)出口,但大家就會(huì)腦補(bǔ),把期望值拉得特別高。
一旦整個(gè)行業(yè)熱情勢(shì)能爆發(fā),但模型能力的發(fā)展并不能持續(xù)支撐這種勢(shì)能,大家就會(huì)冷靜下來,回頭看ChatGPT好像也很難商業(yè)化,真正到B端應(yīng)用時(shí)光靠chat類產(chǎn)品好像也不夠。就沖過頭了嘛,大家就會(huì)回過頭來再問這個(gè)問題。
AI科技評(píng)論:那智譜有答案了嗎?
張鵬:我也不知道這個(gè)答案最終是什么??赡芤矝]有人能給答案去評(píng)一個(gè)分,或者設(shè)定一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)答案。我們一直在和我們的合作伙伴、行業(yè)用戶一起去探索這件事的答案。但我們比較自信的是,智譜有很多優(yōu)勢(shì),由于我們對(duì)底層技術(shù)的全盤掌握和資源的深入掌握,認(rèn)知會(huì)更深刻一些。
AI科技評(píng)論:能舉個(gè)例子說明嗎?
張鵬:比如模型擅長(zhǎng)什么,未來發(fā)展趨勢(shì),我們積累的算法這些技術(shù)優(yōu)勢(shì)在商業(yè)化方面的優(yōu)勢(shì),以及在用戶的特別苛刻的情況下智譜如何去配合模型,即配合系統(tǒng)、配合應(yīng)用開發(fā)去滿足用戶苛刻的指標(biāo)要求。
這些事情我相信只有對(duì)核心技術(shù)掌握得特別清楚的團(tuán)隊(duì),研究特別深的團(tuán)隊(duì)才能做到。這也是使用開源版本和完全自研的商用版本的差異。
AI科技評(píng)論:智譜未來的重心?
張鵬:就兩條腿走路,一條腿是繼續(xù)追求技術(shù)上的領(lǐng)先,另一條腿是持續(xù)商業(yè)化落地。
AI科技評(píng)論:相對(duì)于其他創(chuàng)業(yè)公司,智譜最大的特色是什么?
張鵬:我覺得我們最大的特色就是從核心技術(shù)出發(fā)到整個(gè)商業(yè)化落地過程,我們都有自己的想法,是自主可控的核心技術(shù),以生態(tài)為主的商業(yè)化落地的打法。技術(shù)上比較簡(jiǎn)單,我們就對(duì)標(biāo)全球最好的,商業(yè)化落地的目標(biāo)是把生態(tài)做的更大。
AI科技評(píng)論:以生態(tài)為主的商業(yè)化落地的打法怎么講?
張鵬:這是我最近感觸非常深的一件事。其實(shí)從商業(yè)化落地的角度來講,很多時(shí)候大家看到的都是天花板以下的,假設(shè)市場(chǎng)就那么大,那我們要做的就是搶到更多份額,但在搶的過程中就會(huì)忽略掉蛋糕是不是可以做的更大,這樣大家存活的空間就會(huì)更大,我們就在思考有沒有可能實(shí)現(xiàn)共贏?
現(xiàn)在我們商業(yè)化的思路會(huì)偏向于生態(tài)共創(chuàng),就是說我們不是殺到某個(gè)行業(yè)中去搶蛋糕,而是拿著我們的技術(shù)、工具、產(chǎn)品去賦能客戶,去給客戶創(chuàng)造價(jià)值,賦能我們的合作伙伴,希望在這個(gè)產(chǎn)業(yè)中我們的合作伙伴越來越多,最后跟合作伙伴一起把整個(gè)市場(chǎng)做大,把蛋糕做大,收益也就更大。
AI科技評(píng)論:具體到大模型行業(yè)怎么做呢?
張鵬:我們會(huì)告訴大家智譜的定位就是做基礎(chǔ)大模型,那么對(duì)于上層應(yīng)用,貼近用戶側(cè)的事情交給合作伙伴去做,如果大家愿意跟智譜一起合作,加入到智譜的生態(tài)中來用新的生態(tài)的方式去做,智譜很歡迎。
目的是希望用了智譜的大模型以后,能夠一起改變了整個(gè)產(chǎn)業(yè)原來的生產(chǎn)流程或者生產(chǎn)的范式,就等于提升了整個(gè)產(chǎn)業(yè)的天花板,收益的是生態(tài)里面的所有人。
這是我以前跟國(guó)外的創(chuàng)業(yè)者聊天交流時(shí)感受到的最大的一個(gè)不同,他們的商業(yè)化的思路更open,他們看到的是全球。他們的視野很廣大,想的不只是身邊的市場(chǎng),更多考慮的是怎么把整個(gè)市場(chǎng)的天花板提升。
AI科技評(píng)論:什么時(shí)候有這種感悟的?
張鵬:也就今年的事兒,To B的前期,我們真正做這個(gè)事情的時(shí)候才發(fā)現(xiàn)確實(shí)是這樣,大家考慮問題的方式確實(shí)不太一樣。
看誰(shuí)能率先追上 GPT-4
今年10月原智源副院長(zhǎng)劉江宣布加入智譜擔(dān)任智譜首席生態(tài)官,智譜的核心團(tuán)隊(duì)再迎來新面孔。
AI科技評(píng)論:為什么會(huì)選擇智譜?
劉江:從美團(tuán)出來時(shí),我想的是中國(guó)哪個(gè)地方更像OpenAI我就去哪里,所以去了智源,后來想著不如跟老王出來一起打造一個(gè)“中國(guó)的OpenAI”,但現(xiàn)在覺得智譜優(yōu)勢(shì)更大,所以來到了智譜。
AI科技評(píng)論:首席生態(tài)官主要是做哪些事情?
劉江:大模型賽道處于早期,雖然熱鬧,但競(jìng)爭(zhēng)其實(shí)不明顯,所以在發(fā)展早期,把產(chǎn)業(yè)做大才是最重要的。做大就是生態(tài)的問題。怎么把大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展起來,我的角色就是要對(duì)外去找到大模型有價(jià)值的合作伙伴,讓大家把大模型真正用起來。
AI科技評(píng)論:這里頭涉及哪些方面?
劉江:主要包括三個(gè)方面:
一是,比如把大模型理解為一個(gè)云平臺(tái)或一個(gè)操系統(tǒng)這樣非?;A(chǔ)的能力的話,那它上面比如工具鏈,所謂說的中間層,要通過中間層用上大模型,其實(shí)門檻還挺高的,那么如何降低整個(gè)門檻,在各行各業(yè)中去落地。
二是,怎么把開源生態(tài)團(tuán)結(jié)起來。
三是,學(xué)術(shù)上,除了清華實(shí)驗(yàn)室的老師,還要讓更多高校的老師參與進(jìn)來。
團(tuán)結(jié)一切力量,把蛋糕做大,這是智譜的一個(gè)規(guī)劃。
AI科技評(píng)論:您對(duì)開源怎么看?
劉江:之前我有一個(gè)觀察,開源實(shí)際上是一種以副價(jià)格推廣產(chǎn)品的方式,就是我們收錢,而且我還送代碼。所以它的目的其實(shí)是占領(lǐng)用戶,至少讓更多人知道你,熟悉你的一個(gè)方式。
開源就是一種技術(shù)實(shí)力的驗(yàn)證,技術(shù)實(shí)力一定要強(qiáng)。某種意義上可以說只要敢開源,至少它還有一定的技術(shù)底氣的。就像智譜最新的6B就是技術(shù)實(shí)力的證明。
AI科技評(píng)論:您覺得開源面臨哪些阻力?
劉江:在歐美技術(shù)公司,開源也是一種主流打法,但在中國(guó),開源的商業(yè)模式還沒有被驗(yàn)證?,F(xiàn)在大模型領(lǐng)域,大家都是開一個(gè)小的版本,然后靠更大的版本來變現(xiàn)。
AI科技評(píng)論:智譜在B端、C端有什么規(guī)劃?
劉江:C端肯定不能放棄,這會(huì)是一場(chǎng)硬仗,可能最后最重要的戰(zhàn)場(chǎng)還是聚集在C端,所以未來智譜的挑戰(zhàn)很大。放長(zhǎng)遠(yuǎn)來看,在中國(guó)B端、C端都有很大的機(jī)會(huì),智譜現(xiàn)在B端有優(yōu)勢(shì),創(chuàng)業(yè)公司做C端可能有優(yōu)勢(shì),但都沒那么厲害,沒那么扎實(shí)。所以大家都有機(jī)會(huì)。
AI科技評(píng)論:對(duì)比一眾大模型公司,智譜的優(yōu)勢(shì)是什么?
劉江:人才和研發(fā)、組織模式特殊,這是很大的優(yōu)勢(shì)。
AI科技評(píng)論:怎么講?
劉江:智譜現(xiàn)在的組織方式不是大廠模式,屬于產(chǎn)學(xué)研,能很好地發(fā)揮清華的優(yōu)勢(shì)。因?yàn)楸举|(zhì)上大模型的科研屬性依然非常強(qiáng)。
AI科技評(píng)論:整個(gè)行業(yè)本質(zhì)上還是比拼什么?
劉江:大模型這件事是重資產(chǎn), 燒錢,根本上還是一個(gè)科研項(xiàng)目,雖然現(xiàn)在有很多企業(yè)參與進(jìn)來,但最后還是要拼技術(shù)實(shí)力、看哪個(gè)團(tuán)隊(duì)能把AGI干成了,其他商業(yè)化都是副產(chǎn)品。
AI科技評(píng)論:您覺得未來大模型領(lǐng)域的一個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)是什么?
劉江:現(xiàn)在主要看誰(shuí)能趕上或者超過GPT4。很有可能很多人都過不去,因?yàn)槲矣^察的一個(gè)細(xì)節(jié)就是 Llama 當(dāng)時(shí)做出來以后,其實(shí)它在一些指標(biāo)上也接近 3.5 了,那么 Llama 2 立項(xiàng)的時(shí)候他們肯定是想一定要超過 GPT-3.5 的,但實(shí)際上最后沒做到。所以大模型技術(shù)門檻還是很高。這對(duì)國(guó)內(nèi)很多團(tuán)隊(duì)都是一個(gè)考驗(yàn)。
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