作者 | 沙拉醬
編輯 | 麻吉
大模型越來(lái)越火,搶人大戰(zhàn)愈演愈烈。
在AIGC、ChatGPT的帶動(dòng)下,大模型概念開始被廣泛討論。2023年還未過(guò)半,就已經(jīng)有包括百度、阿里、騰訊、商湯、京東、科大訊飛等多家互聯(lián)網(wǎng)、AI公司陸續(xù)宣布對(duì)大模型展開探索。
誠(chéng)然,在大模型的技術(shù)和商業(yè)化進(jìn)程上,國(guó)內(nèi)相較于國(guó)外仍有一定差距。因此,大廠們毫不吝嗇地開出百萬(wàn)年薪來(lái)爭(zhēng)奪算法、深度學(xué)習(xí)等高級(jí)技術(shù)人才。
除此之外,大模型在中國(guó)這片土壤上要如何生長(zhǎng),其商業(yè)化進(jìn)程又需要突破哪些瓶頸呢?
越來(lái)越“大”的大模型
AIGC和ChatGPT等熱詞帶動(dòng)下,大模型概念逐漸被關(guān)注。不過(guò),大模型到底是什么,又能做什么,對(duì)很多人來(lái)說(shuō),這個(gè)問(wèn)題的答案似乎很模糊。
一位中國(guó)傳媒大學(xué)計(jì)算機(jī)技術(shù)碩士,在知乎上這樣描述了大模型:如果說(shuō)模型是一個(gè)盒子,那么普通模型就是一個(gè)小盒子,因?yàn)槿萘坑邢蓿云涮幚砗痛鎯?chǔ)的數(shù)據(jù)、信息也有限。因此,普通模型可以完成分類、預(yù)測(cè)、生成等簡(jiǎn)單任務(wù);相較之下,大模型就是一個(gè)超級(jí)大倉(cāng)庫(kù),往往需要數(shù)十億,甚至上百億個(gè)參數(shù)組成,可以完成更高級(jí)的思考和決策。比如,自然語(yǔ)言理解、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等。
而這個(gè)大模型,到底有多“大”?舉例來(lái)說(shuō),GPT-4使用了1750億規(guī)模的參數(shù),微軟推出的Turing-NLG有1000億參數(shù),谷歌則推出號(hào)稱有1.6萬(wàn)億模型參數(shù)的switch transformer。作為對(duì)照,我們?nèi)粘J褂玫闹悄苷Z(yǔ)音通常只有幾個(gè)億的參數(shù)。
雖然,在模型參數(shù)的規(guī)模上,國(guó)內(nèi)產(chǎn)品似乎仍落后一步——例如,率先推出文心一言的百度有100億參數(shù)、華為盤古大模型使用1000億參數(shù)。不過(guò),過(guò)去的幾個(gè)月,陸續(xù)加速布局大模型的國(guó)內(nèi)公司卻如雨后春筍,其中包括阿里的通義大模型、騰訊的混元大模型、科大訊飛的訊飛星火、京東的ChatJD等等。
從目前國(guó)內(nèi)推出的幾款大模型產(chǎn)品來(lái)看,我們似乎仍在等待和尋找自己的“iPhone時(shí)刻”。無(wú)論是百度的文心一言、華為的盤古大模型,還是科大訊飛的訊飛星火,似乎仍停留在從自己原本的優(yōu)勢(shì)入手的“集大成者”,相對(duì)缺少更多的創(chuàng)新。
像是以搜索引擎為所長(zhǎng)的百度,推出了類似GPT-3這樣具備搜索屬性的文心一言。
華為的盤古大模型則更加專注于自己比較有優(yōu)勢(shì)的TO B業(yè)務(wù)。在發(fā)布會(huì)上,華為也表示,在過(guò)去的2022年,華為盤古大模型主要是AI for Industry(AI賦能產(chǎn)業(yè)),為煤礦、水泥、電力、金融、農(nóng)業(yè)等行業(yè)創(chuàng)造了更多產(chǎn)業(yè)價(jià)值,其中CV大模型早就有了許多用武之地。
比如在與能源公司合作的盤古礦山大模型案例中,礦井現(xiàn)場(chǎng)是一個(gè)40米長(zhǎng)的采掘機(jī),寬度僅2米左右,傳統(tǒng)相機(jī)很難一下子捕捉到全部畫面,只能用圖中的九宮格視頻畫面。而通過(guò)5G+AI全景視頻拼接綜采畫面卷,傳輸?shù)降孛妫孛婀ぷ魅藛T將來(lái)可以實(shí)現(xiàn)地面控制機(jī)器進(jìn)行采礦,實(shí)現(xiàn)礦下無(wú)人、少人安全作業(yè)。
科大訊飛則是在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法方面擁有豐富經(jīng)驗(yàn),尤其在語(yǔ)音識(shí)別和圖文識(shí)別方面水平過(guò)硬,其訊飛火星的體驗(yàn)頁(yè)面,就包含語(yǔ)音合成、聽寫、翻譯、文字識(shí)別等功能。
人才之爭(zhēng)
艾瑞咨詢?cè)趫?bào)告《ChatGPT浪潮下,看中國(guó)大語(yǔ)言模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展》中討論過(guò)中外大模型研發(fā)的差距,其中表示,“對(duì)百度等國(guó)內(nèi)大廠而言,則在數(shù)據(jù)、算力、工程化能力等關(guān)鍵要素上存在短板,短期內(nèi)難以對(duì)國(guó)外領(lǐng)先大模型實(shí)現(xiàn)趕超,為跟隨者角色,長(zhǎng)期更需要國(guó)內(nèi)AI全產(chǎn)業(yè)鏈整體進(jìn)化。”
要補(bǔ)充短板,一個(gè)重要的因素,就是人才。因此,大廠也都紛紛行動(dòng)起來(lái)。
BOSS直聘上,百度、騰訊、阿里、螞蟻集團(tuán)等紛紛發(fā)布了相關(guān)崗位的招聘信息。其中,百度以25-40k/月招聘AI大模型算法工程師、20-40k/月招聘模型構(gòu)架工程師;螞蟻集團(tuán)以45-75k/月招聘深度學(xué)習(xí)大模型GPT工程師;阿里以40-70k/月招聘大模型訓(xùn)練及算法工程師;騰訊則以30-60k/月招聘大模型預(yù)訓(xùn)練方向的工程師... ...
值得注意的是,這些崗位幾乎都在一日內(nèi)被回復(fù)了超過(guò)10次,負(fù)責(zé)招聘的聯(lián)絡(luò)人也幾乎都是“正在活躍”的狀態(tài)。由此可見,求職者對(duì)于大模型相關(guān)崗位充滿信心,且招聘者也正在如火如荼地爭(zhēng)奪人才。
而從脈脈發(fā)布的《AIGC⼈才趨勢(shì)報(bào)告》中可以看出,自O(shè)pen AI推出的2021年以來(lái),對(duì)于AIGC相關(guān)的人才爭(zhēng)奪就已經(jīng)開始了。2021年1-2月,AIGC相關(guān)崗位招聘同比上升281.88%,而后的2022年和今年的1-2月,招聘數(shù)量分別保持了76.74%和31.3%的同比增幅。
這些招聘中,純互聯(lián)網(wǎng)大廠占比超過(guò)33%,處于人才爭(zhēng)奪的主導(dǎo)位置。而且,大廠并不吝嗇給錢,圖像識(shí)別、深度學(xué)習(xí)、算法研究工程師的平均年薪超過(guò)了100萬(wàn)元人民幣。
不過(guò),在具體的崗位需求上,目前國(guó)內(nèi)大模型相關(guān)人才的供需出現(xiàn)了部分偏差。從招聘者的角度而言,大廠們最緊缺的是算法工程師、自然語(yǔ)言處理、算法研究員等技術(shù)人員;而從求職者角度而言,大家投遞最多的簡(jiǎn)歷傾向于產(chǎn)品經(jīng)理、用戶運(yùn)營(yíng)等后端崗位。這能從側(cè)面反應(yīng)兩個(gè)問(wèn)題:其一,目前大模型技術(shù)相關(guān)人員仍是供不應(yīng)求;其二,目前大廠們對(duì)大模型的布局仍側(cè)重于技術(shù)研發(fā),而非市場(chǎng)推廣。
此外,相較國(guó)外,目前國(guó)內(nèi)大模型人才的學(xué)術(shù)背景似乎也略遜一籌。比如,在AIGC相關(guān)人才的學(xué)歷背景中,本科和碩士占據(jù)了幾乎90%,博士生占比僅4%。相比之下,由科技情報(bào)分析機(jī)構(gòu)AMiner和智譜研究發(fā)布的《ChatGPT團(tuán)隊(duì)背景研究報(bào)告》顯示,ChatGPT研發(fā)團(tuán)隊(duì)中,本科、碩士和博士的占比分別為33%、30%、37%。
前路很長(zhǎng)
誠(chéng)然,人才的爭(zhēng)奪只是第一步,對(duì)不少大廠來(lái)說(shuō),積極投入研發(fā)的最終意義是賺錢。而大模型目前的商業(yè)化分成了C端與B端兩個(gè)路徑方向——對(duì)于C端來(lái)說(shuō),以GPT為例,通過(guò)開源方式將用戶和數(shù)據(jù)引進(jìn)來(lái),再逐漸轉(zhuǎn)化成訂閱制;而就B端而言,比如Open AI與微軟Azure的合作,間接實(shí)現(xiàn)“模型即服務(wù)”,小B開發(fā)者可以調(diào)用其大模型API。
商業(yè)模式上,ChatGPT已經(jīng)明確指向API、訂閱制和戰(zhàn)略合作(嵌入微軟Bing、Office等軟件)三種營(yíng)收方式,且已在用戶數(shù)據(jù)積累、產(chǎn)品布局和生態(tài)建設(shè)層面充分領(lǐng)先;Google雖有意追趕,但由于聊天機(jī)器人這樣的產(chǎn)品形態(tài)對(duì)于其主營(yíng)的搜索引擎業(yè)務(wù)的助益有限,因此在與搜索引擎結(jié)合方面較為審慎,更希望借助大模型能力開展“模型即服務(wù)”范式,開拓其當(dāng)前市占率較低的云服務(wù)業(yè)務(wù)的市場(chǎng)空間。
國(guó)內(nèi)大廠也幾乎是在這兩條路上摸索。比如百度的文心一言更傾向于C端市場(chǎng)的探索,而“文心千帆”產(chǎn)品則劍指B端市場(chǎng),意圖進(jìn)一步帶動(dòng)云服務(wù)營(yíng)收。
不過(guò)無(wú)論是靠哪一條“腿”走路,想要實(shí)現(xiàn)商業(yè)化,大模型產(chǎn)品仍需要解決幾個(gè)緊迫的問(wèn)題。
比如,信息準(zhǔn)確性?萍夹袠I(yè)投資觀察員林允告訴價(jià)值星球:“大模型所輸出的內(nèi)容準(zhǔn)確性其實(shí)絕大部分取決于其底層數(shù)據(jù)的質(zhì)量。我自己在測(cè)試了國(guó)內(nèi)某廠推出的類GPT產(chǎn)品后,最大的感觸是,底層數(shù)據(jù)質(zhì)量還是有一定差距。”林允還補(bǔ)充道,用中文訓(xùn)練模型相較于英文也是沒有語(yǔ)言優(yōu)勢(shì)的。
但是,消費(fèi)者不會(huì)體會(huì)研發(fā)者的難處,一旦產(chǎn)品開啟訂閱制,用戶就會(huì)對(duì)產(chǎn)品輸出的內(nèi)容要求極其嚴(yán)苛。免費(fèi)使用的時(shí)候,用戶還能將錯(cuò)誤反饋當(dāng)成吐槽的笑話,但收費(fèi)之后,這些錯(cuò)誤可能就成了投訴的理由。
除此之外,在目前大模型較多應(yīng)用的文字和圖形創(chuàng)作上,如何保證原創(chuàng)性也成了一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。一位AI從業(yè)者就表示,以AIGC為例,目前很多AIGC系統(tǒng)仍缺乏創(chuàng)造力,甚至不能獨(dú)立生成原創(chuàng)內(nèi)容,只能根據(jù)給定的模板或者指導(dǎo)生成相關(guān)內(nèi)容。而這可能會(huì)牽扯原創(chuàng)的道德問(wèn)題,以及更實(shí)際的,涉及版權(quán)資金的問(wèn)題。
最重要的是,大模型由于所需要的數(shù)據(jù)規(guī)模巨大,因此對(duì)算法、算力、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間都有極大的要求,而這些不止是人才可以彌補(bǔ)的,還需要大量的資金。要知道,Open AI的成功也是微軟當(dāng)初用數(shù)十億美金堆出來(lái)的。巨大的資金需求,對(duì)大廠的研發(fā)決心也是一種考驗(yàn)。
但毋庸置疑的是,大模型已經(jīng)開始改造很多應(yīng)用場(chǎng)景。林允就表示,“以ChatGPT為例,它將會(huì)徹底改變?nèi)藗児ぷ鞯姆绞,所以不論是搜索引擎為主的百度,還是發(fā)展云業(yè)務(wù)的阿里、騰訊、華為,大廠們對(duì)大模型的探索是無(wú)法阻擋的大勢(shì)所趨。只是進(jìn)展和成效如何,要邊走邊看。”
*文中林允為化名
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