清華學(xué)霸引爆“長(zhǎng)文本”大戰(zhàn)，大模型的應(yīng)用前景清晰了嗎？

　　Long-LLM(長(zhǎng)文本大模型)時(shí)代似乎來(lái)得有些突然，而引爆這場(chǎng)熱潮的，竟是一家由清華學(xué)霸牽頭的本土AI初創(chuàng)企業(yè)。

　　前不久，月之暗面(Moonshot AI)公司宣布旗下對(duì)話式 AI 助理產(chǎn)品 Kimi 應(yīng)用現(xiàn)已支持200萬(wàn)字無(wú)損上下文輸入。

　　對(duì)比去年10月份Kimi上線時(shí)僅支持的20萬(wàn)字，這一波升級(jí)直接提升了10倍文本處理能力，同時(shí)也引起了強(qiáng)烈的市場(chǎng)反應(yīng)，特別是在資本市場(chǎng)，Kimi概念股應(yīng)運(yùn)而生，諸如九安醫(yī)療、華策影視、中廣天擇等都受益于Kimi概念而實(shí)現(xiàn)了股價(jià)不同程度的漲幅。

　　這些刺激更讓大模型領(lǐng)域徹底卷起了長(zhǎng)文本大戰(zhàn)。

　　01 “長(zhǎng)文本”大戰(zhàn)，卷的不是字?jǐn)?shù)而是財(cái)力

　　阿里率先完成自家的大模型產(chǎn)品升級(jí)，強(qiáng)化長(zhǎng)文本處理能力，免費(fèi)面向大眾開(kāi)放最高1000萬(wàn)字的長(zhǎng)文本處理能力。

　　360則緊隨其后，宣布旗下360智腦正式內(nèi)測(cè)500萬(wàn)字的長(zhǎng)文本功能，并在360AI瀏覽器開(kāi)放給用戶使用。

　　而百度也宣布在下個(gè)月進(jìn)行版本升級(jí)，開(kāi)放長(zhǎng)文本能力，文字范圍會(huì)在200萬(wàn)-500萬(wàn)字。

　　目前，文心一言的文本上限大致為2.8萬(wàn)字。而像GPT-4Turbo-128k公布的文本范圍也不過(guò)為10萬(wàn)漢字，Claude3200k上下文約16萬(wàn)漢字。

　　可以說(shuō)，這一波熱潮直接把國(guó)內(nèi)的大模型廠商一下子都拉進(jìn)了百萬(wàn)量級(jí)的長(zhǎng)文本競(jìng)賽，而主流廠商的入局也為這場(chǎng)“長(zhǎng)文本”大戰(zhàn)增添了很多看頭。

　　目前來(lái)看，“長(zhǎng)文本”大戰(zhàn)的賽點(diǎn)主要呈現(xiàn)在兩個(gè)方面。

　　一方面，是大模型的支持文本參數(shù)。類似阿里通義千問(wèn)的1000萬(wàn)字、360智腦的500萬(wàn)字、百度文心一言的200萬(wàn)-500萬(wàn)字、Kimi的200萬(wàn)字等等，都在極力向市場(chǎng)爭(zhēng)“彩頭”，告訴用戶自家的長(zhǎng)文本處理能力足夠“長(zhǎng)”。

　　另一方面，是長(zhǎng)文本處理能力的開(kāi)放程度。有意思的是，Kimi是免費(fèi)開(kāi)放給用戶使用的，阿里通義千問(wèn)的長(zhǎng)文本處理功能也是免費(fèi)的，360智腦、百度文心一言也沒(méi)有要收費(fèi)的意思。——以“長(zhǎng)文本”大戰(zhàn)為例，今年的大模型競(jìng)爭(zhēng)遠(yuǎn)比去年要“卷”得多。

　　還記得去年大火的妙鴨相機(jī)，以及各式各樣的圖片生成式服務(wù)，都或多或少地通過(guò)各種形式如充值、辦會(huì)員等，要求用戶付費(fèi)才能體驗(yàn)。

　　今年大模型領(lǐng)域的這把“火”燒得旺，也燒的離奇地“free”。

　　為什么?

　　Kimi自升級(jí)以來(lái)，就有大量用戶不斷涌入，激增的流量更是一度讓月之暗面(Moonshot AI)的服務(wù)器承受了巨大的壓力，一度陷入宕機(jī)，旗下的App和小程序都無(wú)法正常使用。

　　根據(jù)月之暗面(Moonshot AI)發(fā)布的官方消息，從3.20觀測(cè)到流量異常增高后，已經(jīng)進(jìn)行了5次擴(kuò)容工作。推理資源會(huì)持續(xù)配合流量進(jìn)行擴(kuò)容，以盡量承載持續(xù)增長(zhǎng)的用戶量。

　　簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，用戶對(duì)長(zhǎng)文本功能是非常有興趣的，相關(guān)的市場(chǎng)需求還在保持持續(xù)性的、爆炸性的增長(zhǎng)。同時(shí)，大量的用戶涌進(jìn)，不僅提高了大模型產(chǎn)品的知名度，更重要的是在大量用戶的基礎(chǔ)上通過(guò)類似于UGC的模式去探索大模型的應(yīng)用，或許更能進(jìn)一步推動(dòng)Long-LLM(長(zhǎng)文本大模型)的商業(yè)化進(jìn)程。

　　當(dāng)然，在這個(gè)過(guò)程中，不可避免地就得投入大量資金，一旦商業(yè)化加速，大模型廠商就得做好“卷”財(cái)力的準(zhǔn)備。

　　阿里通義千問(wèn)目前免費(fèi)對(duì)所有人開(kāi)放高達(dá)萬(wàn)頁(yè)的文檔處理能力，如果要計(jì)算成本，按照目前最便宜的市價(jià)0.1元/頁(yè)，10000頁(yè)的文檔光解析費(fèi)用就要1000元，這還不包括解析完成之后大模型處理文檔的成本�？紤]到通義千問(wèn)網(wǎng)頁(yè)、APP、釘釘?shù)榷鄠�(gè)端口的用戶基數(shù)，需要投入的資金恐怕不會(huì)是個(gè)小數(shù)目。

　　大模型的商業(yè)化在開(kāi)始階段并非“賺錢”，而是“燒錢”。

　　02 長(zhǎng)文本，直接“接駁”商業(yè)化場(chǎng)景

　　在大模型的商業(yè)化進(jìn)程上，長(zhǎng)文本的爆火是很關(guān)鍵的一環(huán)。

　　就大模型的技術(shù)原理而言，解決長(zhǎng)文本問(wèn)題是必要的。因?yàn)槲谋鹃L(zhǎng)度的提高，對(duì)應(yīng)的模型能解決問(wèn)題的邊界也將大幅提升，兩者呈現(xiàn)出明顯的正向關(guān)系。

　　傳統(tǒng)的文本處理模型受限于訓(xùn)練結(jié)構(gòu)，可支持的文本范圍都不算長(zhǎng)，在處理復(fù)雜任務(wù)和深度專業(yè)知識(shí)(這一類知識(shí)往往都是長(zhǎng)篇巨著)時(shí)，只能拆解輸入訓(xùn)練，由此就有可能導(dǎo)致輸出的結(jié)果上下文邏輯不連貫不順暢等問(wèn)題。

　　區(qū)別于傳統(tǒng)的文本處理模型，長(zhǎng)文本模型就具備更準(zhǔn)確的文本理解和生成能力以及更強(qiáng)大的跨領(lǐng)域遷移能力。這對(duì)于打造垂直領(lǐng)域的行業(yè)專家是一個(gè)非常必要的能力支持，比如面向一些長(zhǎng)篇巨制的醫(yī)療文獻(xiàn)、法律文件、財(cái)務(wù)報(bào)告等，長(zhǎng)文本模型就具備更好的理解能力，對(duì)應(yīng)完成跨領(lǐng)域?qū)W習(xí)和應(yīng)用，從而打造出更專業(yè)的醫(yī)療助理、法律助理以及金融助理等應(yīng)用。

　　話不多說(shuō)，實(shí)踐一下。

　　在這里，「智能相對(duì)論」向阿里通義千問(wèn)相繼“投喂”了幾本長(zhǎng)達(dá)數(shù)百頁(yè)的專業(yè)書(shū)籍，涵蓋以《高產(chǎn)母豬飼養(yǎng)技術(shù)有問(wèn)必答》為代表的農(nóng)業(yè)養(yǎng)殖、以《犬貓營(yíng)養(yǎng)需要》為代表的寵物喂養(yǎng)等等小眾領(lǐng)域。

　　結(jié)果所能實(shí)現(xiàn)的效果確實(shí)令人驚訝，阿里通義千問(wèn)不僅能高度概括總結(jié)這些長(zhǎng)篇巨著的主要內(nèi)容，還能有針對(duì)性的給出具體篇章的知識(shí)解答。比如，在《高產(chǎn)母豬飼養(yǎng)技術(shù)有問(wèn)必答》一書(shū)中，「智能相對(duì)論」向其提問(wèn)“夏季高溫提問(wèn)應(yīng)該如何飼養(yǎng)母豬?”很快就得到了書(shū)中的精煉解答。

　　這意味著什么?只要用戶有足夠多的專業(yè)書(shū)籍“投喂”給大模型，那么大模型就可以成長(zhǎng)為一個(gè)專業(yè)的專家助理，幫助用戶快速解答相關(guān)專業(yè)問(wèn)題。

　　在日常生活中，或許有很多書(shū)籍是我們沒(méi)辦法去仔細(xì)閱讀和學(xué)習(xí)的，但是只要有長(zhǎng)文本大模型予以支持，那么基本上人人都能創(chuàng)造一個(gè)專業(yè)的垂直領(lǐng)域助理。

　　這或許會(huì)顛覆現(xiàn)在我們獲取信息、知識(shí)的渠道，去百度搜索或是去知乎提問(wèn)、亦或是去小紅書(shū)討論這些路徑都將被替代。

　　在Kimi開(kāi)放20萬(wàn)字文本處理能力的時(shí)候，其做了一個(gè)簡(jiǎn)單的對(duì)比，20萬(wàn)字等于什么?答案是等于先秦的全部古籍。隨著長(zhǎng)文本大模型進(jìn)入百萬(wàn)量級(jí)的迭代，那么這些能力還能實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步的進(jìn)化，對(duì)應(yīng)所賦予場(chǎng)景應(yīng)用的機(jī)會(huì)就是無(wú)限的。

　　如今，在AI領(lǐng)域，Agent的話題也很火，被認(rèn)為是下一個(gè)主流的應(yīng)用形態(tài)。那么，打造Agent的關(guān)鍵是什么?答案正是大模型的長(zhǎng)文本處理能力。

　　比如，Kimi就在幫助元隆雅圖等公司進(jìn)行營(yíng)銷升級(jí)，基于長(zhǎng)文本處理能力來(lái)提供爆品文案分析、文案寫作、市場(chǎng)分析、輔助營(yíng)銷策劃等功能。

　　盡管現(xiàn)在很多相關(guān)的應(yīng)用還處在探索階段，但是誰(shuí)又能確定下一個(gè)爆款應(yīng)用不是出自自家的大模型+某個(gè)C端用戶的想法/某個(gè)企業(yè)客戶的業(yè)務(wù)融合?正因如此，大模型廠商們才不顧一切的升級(jí)并開(kāi)放長(zhǎng)文本功能，為下一場(chǎng)應(yīng)用上的爆火做準(zhǔn)備。

　　目前，長(zhǎng)本文的火爆還只是技術(shù)上的，接下來(lái)的爆點(diǎn)大概率將是應(yīng)用上的爆發(fā)。

　　03 寫在最后

　　2024年是大模型大規(guī)模走向商業(yè)化的關(guān)鍵一年。從Kimi的火爆程度來(lái)看，以長(zhǎng)文本為代表的技術(shù)迭代走向C端引發(fā)了非常積極的反饋。同時(shí)，在「智能相對(duì)論」的實(shí)踐中，也預(yù)感這一能力隨著技術(shù)的成熟和完善，必然會(huì)在C端用戶的手中被“玩出花來(lái)”。

　　只是目前很多的“玩法”還缺乏打磨，顯得比較粗糙。OpenAI在發(fā)布GPT商店時(shí)，就期望要打造一個(gè)全新的生態(tài)，人人都能創(chuàng)造自己的專屬GPTs。

　　現(xiàn)在，擺在大眾面前的長(zhǎng)文本熱潮，其實(shí)就是一個(gè)全民時(shí)代到來(lái)的信號(hào)。只要用戶有書(shū)，會(huì)投喂，那么同樣可以在國(guó)內(nèi)的大模型平臺(tái)上打造出屬于自己想要的專業(yè)助理，進(jìn)而延伸到應(yīng)用端的火爆。

　　當(dāng)然，在這個(gè)過(guò)程中，書(shū)籍的版權(quán)問(wèn)題、平臺(tái)的審核問(wèn)題以及巨大的流量涌入所帶來(lái)的諸多挑戰(zhàn)和問(wèn)題，也是大模型走向商業(yè)化的難點(diǎn)。但是，其根本的方向是清晰的，Long-LLM(長(zhǎng)文本大模型)時(shí)代已經(jīng)拉開(kāi)序幕，從技術(shù)到應(yīng)用，接下來(lái)大模型廠商們有得卷了。

　　說(shuō)實(shí)在，就目前各大廠商公布的參數(shù)，從500萬(wàn)到1000萬(wàn)，基本上也足夠用了。大模型在長(zhǎng)文本技術(shù)層面或許不會(huì)再有什么值得卷了，哪怕是有也只是背地里正常迭代和發(fā)展。

　　接下來(lái)的爆點(diǎn)只能是往應(yīng)用層面來(lái)看。不管是To C還是To B，誰(shuí)家的平臺(tái)最先把大眾化的應(yīng)用探索并驗(yàn)證出來(lái)，再加以打磨推向大眾市場(chǎng)，那么誰(shuí)就有可能成為下一個(gè)市場(chǎng)的寵兒。