文心4.0，开启大模型时代的飞轮效应

发布时间：2023-10-19 10:30:13 所属栏目：动态来源：未知

导读： 　　在物理、经济与商业领域里，广泛存在着“飞轮效果”(The Flywheel Effect)这个著名概念，是指刚开始推动飞轮旋转时，需要花费非常大的力气且转速很慢，而一旦速度达到某个临

　　在物理、经济与商业领域里，广泛存在着“飞轮效果”(The Flywheel Effect)这个著名概念，是指刚开始推动飞轮旋转时，需要花费非常大的力气且转速很慢，而一旦速度达到某个临界点后，飞轮就会非常轻松地高速运转。这一原理能应用到方方面面，比如健身最难熬的是前几天，一旦形成习惯就会越来越轻松。

　　一个企业，一个行业要显现飞轮效应，需要让各个业务模块、技术模块之间形成如齿轮咬合般的带动关系。初期要承受巨大的探索压力，而当飞轮踏上正轨，就会发展迅猛，领先优势不断加大。

　　AI大模型，正显现出如此前互联网产业一样的“飞轮效应”。以“生成未来”为主题的百度世界2023在北京首钢园举办。其间，百度CEO李彦宏表示，“大模型正成为新型工业化的重要推动力”，并且表示，文心大模型4.0实现了基础模型的全面升级，在理解、生成、逻辑和记忆能力上都有着明显提升，综合水平“与GPT-4相比毫不逊色”。

　　同样在百度世界大会期间，百度首席技术官王海峰解读了文心大模型4.0背后的关键技术和最新进展。在这当中，我们能读懂文心大模型如何全维度发力，造就了属于AI时代的飞轮效应。

　　目前文心大数据模型已经成功显现出飞轮效应的一系列证据不可否认的是多方面的。从体验效果、用户规模、落地场景三个最主要领域来考察，都可以发现文心大模型处在难以置信的进化速度当中。

　　王海峰介绍，文心大模型4.0的理解、生成、逻辑、记忆四大能力都有显著提升，9月已开始小流量上线，过去一个多月效果又提升了近30%。8月31日文心一言面向全社会开放至今，用户规模已经达到4500万、开发者5.4万、场景4300个、应用825个、插件超过500个。

　　在各界非常关注的代码生成领域，基于文心大模型研制的智能代码助手Comate，在百度内部应用效果良好，整体代码采纳率达到40%，高频用户的代码采纳率达到60%。目前阶段，百度每天的新增代码中有20%是由Comate所生成。

　　而这些数字，还在快速增长。文心大模型能够快速更新至4.0版本，并且体验与成绩不断提升，背后的逻辑是什么？

　　答案在于，百度通过多年在深度学习基础技术以及模型训练、推理、应用等方面的布局积累，已经构筑了大模型层面的全栈技术优势。换言之，百度已经率先度过了飞轮效应的投入期。聚集起来的技术动能不断累加，让文心大模型的“技术飞轮”高速运转。

　　带着百度超过十年积累的AI技术与研发矩阵，文心大模型4.0展现出了巨大的升级幅度。我们可以将其关键节点，总结为三个强化：

　　1.模型强化。

　　模型训练、推理能力，是大模型的基础，也是大模型走向产业化的核心。在这方面，文心大模型4.0延续了此前的高速进化模式。通过在万卡算力上运行飞桨平台，构筑集群基础设施和调度系统、飞桨框架的软硬协同优化，支持了文心大模型的稳定高效训练。

　　同时，百度还构建了多维数据体系，形成了数据挖掘、分析、合成、标注、评估闭环，可以充分释放数据价值，大幅提升模型效果，并且基于有监督精调、偏好学习、强化学习等技术进行多阶段对齐，保证模型更好与人类的判断和选择对齐，再通过可再生训练技术完成增量式的参数调优，节省了训练资源和时间，加快了模型迭代速度。

　　由此可见，文心大模型保持高效、大幅的迭代，原因是由多方面构成的。算力平台、数据平台、训练工具，以及一系列新型模型训练技术都参与其中。尤其与飞桨的联合调优，不断扮演着更加重要的角色。

　　2.只是强化。

　　文心大模型实现了准确率高，效率也高，关键在于知识点增强技术的运用。而在文心大模型4.0阶段，知识点增强技术开始应用于输入和输出的双阶段。在用户输入问题时，文心4.0会拆解回答问题所需的知识点，进而在搜索引擎、知识图谱、数据库中查找准确知识，再将知识组装进Prompt送入大模型。另一方面，大模型还将对输出结果进行反思，从而生成结果总结知识点，进而通过以上方式进行确认验证，对结果差错进行修正。

　　3.机制强化。

　　近段时间以来，智能语音交互体机制得到了行业的广泛关注，人工智能成为自然语言处理大型行业发展不可或缺的新的行业风口。在这一方面，百度进一步研发了智能体机制，包括理解、规划、反思和进化，能够做到可靠执行、自我进化，并将智能体的思考过程白盒化。从而让AI可以具有与人类相近的理性思考能力，由此可以自主完成复杂任务，在环境中持续学习实现自主进化。

　　可以看到，文心大模型的核心技术升级环环相扣，彼此推动。在大模型训练效率、AIGC效果、前沿技术探索等方面构成了正向的驱动循环。比如说，文心与飞桨的联合优化，目前可以看到其价值越来越大，对于模型迭代效率提升、模型成本降低等方面有着巨大的作用，而这就是将百度潜心打造十年的深度学习开发平台能力，释放到了大模型当中。

　　高投入，广积累、坚持前沿探索，把核心技术组成环环相扣的齿轮。这种技术战略的坚定笃行，正在全球AI赛道中进化着文心大模型的飞轮效应。

　　从技术飞轮向外看，大模型必须带动场景的飞轮旋转，才能最终让技术获得价值。在这方面，可以看到文心大模型正在破解应用道路上的关键难题：深度。

　　从目前来看，文心大模型带来的应用价值，已经能给出肯定的回答。在百度世界大会现场，王海峰分享了两个大模型的应用案例。

　　其一是百度与中国国家图书馆展开战略合作。利用国家图书馆拥有的全球最大古代方志资源，文心大模型通过学习古代方志与家谱数据，从而帮助全球华人获取寻根线索，实现寻根愿望。在这一场景中，我们可以看到使用了方志这种极少见、非传统的数据资料，极度考验大模型的理解与逻辑能力。而最终文心大模型经受了考验，构筑了海外华人梦回乡梓的智能之桥。

　　其二是百度与国家跳水队合作，基于文心一言等百度大模型技术，帮助国家跳水队实现AI辅助训练系统全面升级。大模型通过掌握丰富的跳水知识，理解和执行教练员和运动员的复杂指令，及时对运动员的动作进行实时打分、完成精准量化分析，提供有价值的智能化指导。

　　这两个场景，全面展示了文心大模型4.0的场景应用深度。在技术不断提升的情况下，大模型的行业落地门槛不断降低，应用空间不断加大。各行业都愿意来和百度合作，探索大模型的可能性。

　　这些行业的意愿与探索，形成了应用合力，正在千行百业中深化着文心大模型的飞轮效应。

　　大模型时代的最终需求是什么？从2012年以来开启的AI热潮其实早就告诉了我们答案：智能化，最终靠人才。巨大的人才缺口、难以获得的教育资源、不连贯的产学研合作，始终是困扰AI技术发展的根本难题。

　　为了解决这个问题，需要各界的携手努力，也需要头雁企业的抉择与担当。我们还记得，百度早在2020年就提出了5年为全社会培养500万AI人才的目标。如今来看，这一目标的提出和推进，对今天中国大模型事业的发展起到了底座与引擎的作用。在百度世界大会现场，王海峰公布了百度AI人才培养的最新数据，面向5年培养500万AI人才的目标，截至目前百度已经培养了420万AI人才。但显然，大模型的到来将加大AI人才缺口，给AI人才培养带来新的课题与挑战。

　　在这方面，可以看到百度主动承担起了大模型时代的人才培养承诺。为了高强度培养了解大模型技术，适应大模型发展需求的人才，王海峰发布了百度人才培养的“星河计划”。他表示：“我们将与产学研各界密切合作，深化产教结合，为社会再培养500万大模型人才，让人工智能科技的‘创新之花’，结出更多‘产业之果’，服务国家战略，服务社会发展，服务人民福祉。”

　　人才是持续发展的根本，是创新可能性的来源。持续的人才培养投入，不断完善和升级的人才培养模式，都强化了这种原动力。

　　来自“星河计划”中的500万大模型人才，将在更广阔的未来，强化文心大模型的飞轮效应。

　　从一个算力节点，一项训练方案，一项算法机制的创新，到千万家企业的参与，千万个行业的参与，千万名开发者的参与。文心大模型的飞轮结构正在变得愈发紧密，联接范围变得更加广阔。

　　一项大模型核心技术的升级，或许就将通过某个Prompt改变一个人的生活，通过某个AI原生应用影响一家企业的发展，通过某个落地场景升级一个行业的生产力。当技术、产业、人才的飞轮全速转动，我们就将进入真正的大模型时代。

　　文心大模型4.0的飞轮效应，其实是一个缩影。其明确从启动期进入飞速提升期，意味着中国大模型产业的整体进化速度更快、核心竞争力更强，从全球AI机遇的参与者逐渐变成引领者。

　　中国大模型的技术正不断加快，核心创新正不断增强，从文心大模型4.0的理解、生成、逻辑、记忆能力全面提升中就可以看到。

　　中国大模型的产业门槛不断下降，各行业的AI原生应用可能性极大增强。在国家图书馆、中国跳水队的智能化尝试中就可以看到。

　　中国大模型的人才培养路径更加清晰，人才供给更加完善，创新动力源源不绝，在500万大模型人才培养计划中就可以看到。

　　目前的实际情况是，中国大模型产业正在踏上正轨。领军企业有能力也有雄心，在大模型时代完成更大的探索和突破。文心大模型4.0可以与GPT-4并驾齐驱，答案正在于此。gpt-4是一个开放的大模型，它的目标是建立一个基于模型的数据库，以支持各种不同的应用程序。

（编辑：温州站长网）

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