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大模型的AB面:廠商講算力,企業(yè)要落地

本文作者: 胡敏 2023-05-12 10:24
導語:“算力是可以買到的,但創(chuàng)新的能力是買不到的。”

ChatGPT發(fā)布不過半年,全球性AI再造已經(jīng)拉開序幕,甚至一開場直接進入白熱化競爭狀態(tài)。據(jù)不完全統(tǒng)計,國內類似ChatGPT的產品已經(jīng)有接近40個。

面對這一波浪潮,不少企業(yè)已經(jīng)率先開展行動,將大模型應用到自身業(yè)務中。不過,緊接著難題也隨之而來,不同廠商之間的大模型,到底應該如何選?怎么評判各家做大模型的實力?

市場風向:從「迷算力」到關注「綜合體驗」

當前,國內市場以“大模型”為名推出的產品雖有約四十款,但大模型領域仍未形成公認的行業(yè)標準,供使用者參考研判。

對于企業(yè)而言,缺乏評判標準的現(xiàn)狀,加劇了他們在面對大模型時的矛盾心理。

雷峰網(wǎng)在與企業(yè)交流時了解到,不少企業(yè)雖然秉持擁抱新技術的開放心態(tài),但行業(yè)魚龍混雜,市場噪聲太大,又讓他們不得不更加謹慎對上。而“得算力者得大模型”的觀點甚囂塵上,更是影響了他們進一步接觸和使用大模型。

的確,算力焦慮,從大模型走紅的第一天起,就伴隨著各大廠商甚至整個科技行業(yè),“互聯(lián)網(wǎng)大廠緊急備貨GPU為大模型開路”的傳聞一直沒有斷過。而在上個月,ChatGPT也因需求量太大,一度暫停升級服務,并停止 Plus 付費項目的銷售。

但事實上,“得算力者得大模型”這個觀點,存在一定片面性。GPU卡數(shù)量越多,并不意味著大模型的表現(xiàn)就越優(yōu)秀、企業(yè)使用大模型的效果就越好。

廠商擁有上千、上萬張GPU卡,除了“買不起”,還會有“用不好”的問題,如此大規(guī)模的集群去做訓練,一旦出現(xiàn)bug就很難調整,這對廠商的整體調優(yōu)服務能力、端到端成本的控制能力,都是一種考驗。

在大模型風起之初,企業(yè)判斷和選擇大模型廠商時,算力因素很多時候會被排在第一位,但大模型真正的使用效果和綜合體驗,是來自于算力、框架、模型、應用構筑的四層架構,相互配合所產生的“化學反應”。

大模型的AB面:廠商講算力,企業(yè)要落地

打個比方,如果某個應用上經(jīng)過調優(yōu),在同等算力情況下,性能提高50%,那就意味著算力需求可以降低50%。

企業(yè)如果想借助大模型,在業(yè)務發(fā)展踏上新臺階,需要的不止是智能算力,還需要靈活的框架平臺,豐富的大模型體系,以及對于業(yè)務來說更加優(yōu)質的方案。更重要的一點,在四者之間,端到端的適配和優(yōu)化,這是“既要、也要、還要”的端到端優(yōu)化的過程。

就好比選擇智能手機,一開始人們買手機關心跑分,后來人們發(fā)現(xiàn)跑分并不等同于使用體驗。大模型也同樣如此,算力充足不代表使用體驗。

對很多企業(yè)而言,目前再接觸大模型,已經(jīng)不再是“了解一下”“嘗嘗新鮮”的階段了,不少企業(yè)已經(jīng)意識到,大模型對每個人、每個行業(yè)都有結構性影響。

陸奇在前不久的演講中談到,未來在大模型之上,將有更多大模型會更多的模型被建立,展開來說有兩類:一類是事情的模型,人類每一類需求都有領域/工作模型,其中有結構模型、流程模型、需求模型和任務模型,尤其是記憶和先驗;另一類是人的模型,包括認知/任務模型,它是個體的,其中有專業(yè)模型,有認知模型、運動模型和人的記憶先驗。人基本是這幾類模型的組合,律師也好,醫(yī)生也好,大量領域會有大量模型往前走。

百度等多家大模型廠商都向雷峰網(wǎng)(公眾號:雷峰網(wǎng))透露,前來接觸的客戶已經(jīng)從最開始的CEO層級,變成具體的技術和業(yè)務團隊,討論的內容也從天馬行空的想象,變成“大模型如何用好”這類更接地氣的主題。

他們談到,企業(yè)對大模型調度實際落地需求十分迫切,關心如何才能產生真正有成效的轉化,也逐漸開始更關注易用性、安全性、可擴展性等一系列具體的指標。

需求解碼:低門檻、高效率、強安全

百度大模型落地企業(yè)是比較迅速的。

3月27日,也是文心一言發(fā)布后的11天,百度云低調舉行閉門溝通會,向首批企業(yè)客戶開啟內測,并推出全球首個一站式企業(yè)級大模型平臺——“文心千帆”,為企業(yè)提供包括數(shù)據(jù)標注處理、再訓練微調、大模型壓縮、指令(Prompt)自動化、編排功能等大模型推理、微調、托管等服務。

時隔兩月,內測進展究竟如何?5月9日,在百度云舉行的文心大模型技術交流會上,百度云對外展示了“文心千帆”在企業(yè)端落地情況。

據(jù)雷峰網(wǎng)了解,“文心千帆”結合不同企業(yè)需求,提供公有云和私有云兩種部署方式,公有云部署提供推理、微調和托管三類交付模式,而私有云部署提供軟件授權、軟硬一體、租賃服務三種交付模式。

這些不同的交付模式,可滿足不同企業(yè)的需求。

于許多企業(yè)而言,當前公司內部資深AI人才儲備并沒有那么充足,再加上近期通用人工智能的火爆,AI人才更是難招,許多大廠是直接重金開卷,招兵買馬。

在這種背景下,這些企業(yè)在選擇大模型開發(fā)平臺上,會重點關注大模型開發(fā)是否低門檻、高效率。

為給有專屬模型需求的企業(yè)降低模型訓練難度,“文心千帆”主打開箱即用,企業(yè)無需找大量資深AI人才進行繁瑣的環(huán)境配置工作,同時從數(shù)據(jù)處理、模型訓練、 到部署服務、 應用集成,每個環(huán)節(jié)都可以通過簡單的界面操作來實施,大幅降低企業(yè)使用門檻,提升了模型打磨效率,降低了成本。

此外,對于無需定制專屬模型的企業(yè),“文心千帆”提供直接推理的交付方式,企業(yè)可直接調用文心一言,一鍵讓業(yè)務變得智能化。

除低門檻、高效率外,能否兼容各類大模型的開發(fā)與應用也是企業(yè)非常關心的問題。

當前大模型賽道并未發(fā)展到一家獨大的階段,開源社區(qū)也十分活躍,再加上在To B領域,客戶的選型決策有時候不只是看技術指標,而是要考慮客情、服務等等,企業(yè)往往有多樣化的選型需求。

因此,大模型開發(fā)平臺最好要能適應不同的模型。

據(jù)了解,“文心千帆”一方面支持文心一言模型的開發(fā),企業(yè)可以直接調用文心一言的核心推理能力,輸出推理結果,也可以在其基礎上進行微調,得到專屬模型。另一方面,對于其他開源、閉源模型,“文心千帆”也提供了同樣提供數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)安全、微調等全套工具鏈。

當然,安全也是當下企業(yè)在選擇大模型平臺的重要因素。

2022年被稱為是“數(shù)據(jù)安全元年”,包括《數(shù)據(jù)安全法》在內,國家陸續(xù)出臺了一系列與數(shù)據(jù)及其安全保護相關的政策法規(guī)和標準規(guī)范,要求做好企業(yè)數(shù)據(jù)安全,尤其是黨政、金融、教育、電力等重點行業(yè)。

為確保數(shù)據(jù)安全、以及自主可控,“文心千帆”配備了完備的安全機制,來確保模型輸入輸出穩(wěn)定,保障數(shù)據(jù)安全,此外,上文提到了百度云支持私有云部署方式,在私有云交付產品形態(tài)里面,企業(yè)可以選擇軟件授權、軟硬一體的一攬子方案、以及租賃方案。

“文心千帆”之所以能夠具備這么低門檻、高效率、安全等多種能力,離不開百度AI大底座技術支持。

這個大底座將百度多年產業(yè)深度實踐積累的全要素智算基礎設施,芯片、框架、模型、應用核心組件整合到一起,同時通過每一層之間的相互協(xié)同優(yōu)化和適配,能夠為企業(yè)帶來更具性價比的智能算力、自主研發(fā)的深度學習框架,端到端的整體支持。

基于四層架構的優(yōu)勢,大模型訓練的計算速度、管理和利用計算資源效率、開發(fā)效率極大提升。

據(jù)百度提供的數(shù)據(jù)顯示,與其他未經(jīng)優(yōu)化的架構相比,百度AI大底座在相同的時間內完成的計算量提升了90%以上,資源利率效率提升70%以上,開發(fā)人員的開發(fā)效率提升100%。

文心一言的迭代也可佐證百度AI底座的能力。在一個月內,文心一言完成4次大技術升級,大模型推理成本降到原來的十分之一或者說性能提升近10倍。

"AI大底座就是要幫助客戶從上云,進入到用數(shù)、賦智的快車道,極大降低AI產業(yè)應用的門檻,提升效率,企業(yè)只需要把精力聚焦在場景業(yè)務上。"百度集團執(zhí)行副總裁沈抖說道。

產品落地:初結果實,想象空間還在未來

“文心千帆”的首批內測企業(yè)涵蓋了智能辦公、旅行服務、電商直播、政務服務、金融服務五大領域。百度云也旨在從這五大領域入手,先打造出一些行業(yè)的樣板間。

時隔兩個月后的,本次文心大模型技術交流會上,我們已經(jīng)可以看到許多成果。

比如說金融業(yè),AI已經(jīng)優(yōu)化了不少從業(yè)者如投研工作者的工作流。過去研究人員寫一份投研報告,需要在數(shù)據(jù)終端查詢研報,搜索引擎了解新聞資訊,再利用辦公軟件處理分析、撰寫,整個流程復雜且分散。

但升級后的投研助手產品可直接以對話形式,完成信息歸集、觀點輔助生成、觀點寫作、投資決策管理全流程,讓研究員的工作重心轉移到附加值更高的研究邏輯優(yōu)化上,顯著提升投研工作效率,實現(xiàn)專家經(jīng)驗資產化沉淀。

百度智能云應用產品中心架構師孫珂透露,由于百度擁有整體的科技底座,包含算力、大模型、開發(fā)框架和少量的標注數(shù)據(jù),在這之上,百度可以實現(xiàn)對資產、對財富、對營銷、還有包括對內控合規(guī)一系列資源的管控。在這個過程中,能夠在零售業(yè)務和對公業(yè)務上,提供各種各樣的創(chuàng)新服務,讓金融機構有對客界面更高效的提升,更集約化的框架。

另一個更容易被感知到的場景是旅游業(yè),一般人們選擇外出旅游時,都要提前很久做攻略,包括定酒店、定機票,做路線攻略等等。

但現(xiàn)在只需要通過簡單的對話界面,輸入出行城市,目的地,出行方式,旅游時間等信息,幾句話溝通就可以按要求生成一個旅游規(guī)劃,同時完成機票、酒店的預訂。

而在電商行業(yè),直播是當前每家企業(yè)不想也不敢錯過的風口,但對于一些中小企業(yè)來說,隨著直播團隊人員薪水、設備的價格水漲船高,許多商家養(yǎng)不起專業(yè)直播團隊。

而現(xiàn)在,企業(yè)只需要把商品的信息告訴AI,讓AI自動生成多種風格的商品帶貨腳本,再配合數(shù)字人主播,就可以幫企業(yè)把貨給賣出去。不需要花錢雇主播、撰寫話術、花時間培訓,有了專業(yè)AI直播加持,每個品牌都能7*24小時直播,提升電商銷售效果。

“經(jīng)過度量,它的轉化率是無人直播的兩倍,有一個人總是比沒有一個人去直播它的轉化率要更高?!睂O珂表示。

雷峰網(wǎng)進一步了解到,已經(jīng)有超過300家產業(yè)里的生態(tài)伙伴,在和百度智能云探索大模型在真實場景里的落地,涵蓋了工業(yè)、金融、政務、運營商、教育等行業(yè)。

例如用友,將自身能力與文心一言相結合,形成B端企業(yè)管理軟件系統(tǒng)智能助手,服務于智能知識分析,財報分析,數(shù)據(jù)報表分析實踐等企業(yè)高頻的需求和場景。在電信行業(yè)國產中間件市場占有率最高的寶蘭德,也在測試中將自身的智能運維機器人與文心一言融合,提高了運維效率和自動化智能化程度,可以實現(xiàn)智能化故障診斷,以及智能解決方案推薦。

百度集團副總裁袁佛玉透露,在過去不到兩個月時間,百度智能云已經(jīng)聯(lián)合產業(yè)伙伴深入超過400個具體的場景研發(fā)測試,“在其中看到了非常有價值的測試效果,也有一些測試效果還不夠理想,但我們正在雙向的去努力,去尋找在這個方向最先落地的機會。”

大模型與產業(yè)相結合,所迸發(fā)的想象力遠遠不止于此。隨著時間推移,毫無疑問將會有更多的企業(yè)迎接大模型,為業(yè)務帶來新的生產力。由此,一場產業(yè)升級的風暴即將來臨,而百度也已經(jīng)做好準備。

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大模型的AB面:廠商講算力,企業(yè)要落地

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