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                創造一個“獨角獸” 李開復只用8個月

                與正式亮相時隔4個月之后,創新工場董事長兼CEO李開復創辦的AI公司“零一萬物”有了新進展。

                11月6日,零一萬物正式發布了開源大模型“Yi”。目前,Yi系列模型已在Hugging Face、ModelScope、GitHub三大全球開源社區平臺上線,并對外開放了商用申請。

                李開復說,開源對推動世界技術革命的發展有著非常重要的意義,從Linux開始,到各種AI技術,再到今天AI 2.0,一直有開源的力量在不斷地推動一波波的技術浪潮。

                這也是零一萬物選擇做開源大模型的原因。“零一萬物的發展受益于此前開源社區的一些集體智慧,這也讓我們有義務去做一些貢獻,”李開復表示,“很多人覺得大模型需要超級多的資源,只有OpenAI、微軟、谷歌、阿里、百度、騰訊這樣的公司才能做,但是任何技術都是需要全球化的參與,而開源的方向是讓大家都有機會能夠接觸到大模型。”

                “燒錢”

                今年3月,李開復在社交平臺正式宣布要創辦一家AI公司。到了7月,新公司正式定名為“零一萬物”,并已有數十名核心成員,主要集中在大模型技術、人工智能算法、自然語言處理、系統架構、算力架構、數據安全、產品研發等領域。

                據當時介紹,零一萬物的聯創團隊成員包含前阿里巴巴副總裁、前百度副總裁、前滴滴/百度首席算法負責人、前谷歌中國高管、前微軟/SAP/Cisco/副總裁,算法和產品團隊背景均來自國內外大廠。

                在發布Yi系列模型的同時,零一萬物的部分團隊成員也首度亮相。比如零一萬物技術副總裁及Pretrain負責人黃文灝曾先后任職于微軟亞洲研究院和智源研究院,非常早就介入了AI 2.0工作。

                零一萬物技術副總裁及AI Infra負責人戴宗宏此前曾擔任過華為云AI CTO及技術創新部長、阿里達摩院AI Infra總監。他管理的Infra團隊核心成員主要來自于阿里、華為、微軟、商湯,這些人曾經參與支持了4個千億參數大模型規模化訓練,管理過數萬張GPU卡。

                有了豐富的人才儲備之后,零一萬物還需要解決數據和算力等問題。據李開復介紹,零一萬物想盡了各種辦法和渠道解決數據問題。“我們在外購買了很多數據,也動用網絡爬蟲,去合法獲取允許的網站內容,同時也用了很多網上已經開源分享的數據。不過在拿到這些數據后,其中有很多重復,質量也參差不齊,所以我們對這些數據做了非常系統化的篩選,最終是從100多T的數據中挑選出3T”。

                在算力方面,李開復則提到,“在零一萬物初創階段,就判斷GPU比黃金重要,所以很早就在規劃各種資源,現在零一萬物的算力資源足夠用到18個月之后”。

                而對于一家AI公司尤其是做大模型的公司來說,無論是招募人才,還是購置數據和算力資源,都是一筆不菲的投入。李開復也透露稱,在沒有完成新一輪融資之前,零一萬物已經負債幾千萬美元。

                不過,零一萬物也已得到資本的青睞。據記者了解,零一萬物已完成新一輪融資,由阿里云領投,估值超過了10億美元。這也意味著,李開復只用了8個月的時間,就創造出一個獨角獸公司。

                成績

                據李開復介紹,零一萬物從今年6、7月份才開始寫下第一行代碼,在短短四個月的時間內,零一萬物卻交出一份亮眼的成績單。

                此次發布的Yi系列模型包含34B和6B兩個版本。其中,截至11月5日的數據,Yi-34B在Hugging Face英文測試公開榜單Pretrained預訓練開源模型排名中,以70.72的分數位列全球第一,超過了LLaMA2-70B和Falcon-180B等眾多大尺寸模型。

                在中文方面,Yi-34B在C-Eval中文權威榜單排行榜上也超越了全球所有開源模型。其中在CMMLU、E-Eval、Gaokao三個主要的中文指標上,Yi-34B的表現也已超越GPT-4。

                另外值得注意的是,Yi-34B將發布可支持200K上下文窗口(context window)版本,可以處理約40萬漢字超長文本輸入。相比之下,OpenAI的GPT-4上下文窗口只有32K,文字處理量約2.5萬字。

                在語言模型中,上下文窗口是大模型綜合運算能力的金指標之一,對于理解和生成與特定上下文相關的文本至關重要,擁有更長窗口的語言模型可以處理更豐富的知識庫信息。而零一萬物,也成為第一家將超長上下文窗口在開源社區開放的大模型公司。

                除了此次發布的大模型產品之外,李開復還重點介紹了背后的一些研發能力。其表示,憑借AI Infra的支撐,Yi-34B模型訓練成本下降了40%,“也就是說別的公司如果需要2000臺GPU訓練這樣一個模型,而我們可能只要1200張”。

                同時,經過幾個月大量的建模和實驗,零一萬物自研出一套“規模化訓練實驗平臺”,用來指導模型的設計和優化。現在,數據配比、超參搜索、模型結構實驗等都可以在小規模實驗平臺上進行,小尺寸模型成功后,再應用到大尺寸模型當中,在訓練34B模型時,零一萬物已經驗證了該平臺的有效性,并且每個節點的預測誤差都控制在了0.5%以內。

                基于這樣的模型預測能力,可大大減少訓練誤差對于計算資源的浪費,同時也讓以往的大模型訓練碰運氣的“煉丹”過程變得極度細致和科學化。李開復宣布,在完成Yi-34B預訓練的同時,零一萬物已經啟動下一個千億參數模型的訓練。

                未來

                在談到大模型的未來前景時,李開復再次強調,大模型時代不僅是人類跨向AGI的重要一步,同時也是一個巨大的平臺機會,這個平臺可以比肩PC時代、移動互聯網時代。

                而在這樣一個時代,最大的商機是創造出超級應用(Super App)。在李開復看來,Super App是大部分人需要花大量時間,每天必須有它才能得到自己的價值體現。比如PC時代的微軟Office,移動互聯網時代的微信等,都是Super App。

                所以,做出一款Super App也是零一萬物在努力的目標。“我們的Super App雛形很快就會跟大家見面,”李開復表示,“在這個階段,我們也不認為我們自己就能把Super App做出來,但Super App一定都是簡單的開始,然后用精益創業的方法不斷迭代,最終迭代成超級應用”。

                這是零一萬物做Super App的方法論,李開復認為這也將是未來十萬甚至上百萬開發者去嘗試的方法論。AI 2.0充滿著機會,零一萬物希望自己能夠開發出一個Super App,同樣,任何一個創業者如果找對了方向,并進行快速迭代,那也有可能打造出AI 2.0時代的Super App。

                另外從企業發展角度,李開復也表示,在AI 2.0時代,商業化非常重要。在AI 1.0時代,很多AI公司沒有做好商業化,很早就被淘汰,而那些做出收入的,在持續性上也做得不夠好,所以AI 1.0的公司交出的成績單并不理想。

                這也為AI 2.0時代的創業公司敲響了警鐘。“我們做App就是朝著能夠快速有收入,并且能夠產生非常好的利潤,讓收入變得可持續。現在那些發展成功的公司,都是因為他們的收入有質量,在零一萬物看來,應用的收入質量要高于做ToB,所以我們也選擇堅定不移地走ToC路徑。”李開復說。

                來源:21世紀經濟報道   白楊

                責任編輯:李賽男

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