瀾舟科技周明：大模型正在催生新AI中臺 | 中國AIGC產(chǎn)業(yè)峰會

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2023.05.04 江蘇

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魚羊發(fā)自凹非寺

ChatGPT爆火，吹起了大模型、AIGC的風(fēng)口，但伴隨著興奮而來的，還有普遍的焦慮：

大模型時代，我們究竟應(yīng)該做些什么？

我想現(xiàn)在，一是要看到未來AGI的絕對趨勢；二是要找到自己的長處，腳踏實地去做；三是要營造一個好的生態(tài)環(huán)境，大家多交流、互相成就。

這就是面對如此“焦慮”，世界頂級AI科學(xué)家、曾任ACL主席的周明，在首屆中國AIGC產(chǎn)業(yè)峰會現(xiàn)場給出的最新觀點。

2021年6月，周明成立瀾舟科技，這是一家以NLP技術(shù)為基礎(chǔ)的認(rèn)知智能公司。同年，瀾舟科技的“孟子”模型以10億參數(shù)“四兩撥千斤”，登頂中文語言理解權(quán)威評測基準(zhǔn)CLUE。

當(dāng)ChatGPT的大潮來襲，作為國內(nèi)最先一批有準(zhǔn)備的人，周明認(rèn)為，與此前的大模型不同：

首先，ChatGPT對用戶的意圖理解非常清晰，也更加準(zhǔn)確。

其次，多輪對話的建模非常好，還有若干解析能力。

但同時，站在工業(yè)界角度，很多需要解析能力的任務(wù)，用單獨的引擎能達到比ChatGPT更好的效果。

所以，找到ChatGPT的應(yīng)用場景非常關(guān)鍵。

基于這樣的思考，周明博士站在To B角度，分享了對AI 2.0時代進行數(shù)智化轉(zhuǎn)型的看法，從自身角度解答了“怎么用ChatGPT”、“我們應(yīng)該做什么”的問題。

為了分享周明博士的更多精彩觀點，量子位在不改變原意的基礎(chǔ)上，對他的演講內(nèi)容進行了編輯整理，以饗讀者。

演講要點

大模型時代，新的AI中臺正在出現(xiàn)。
ChatGPT對用戶的意圖理解更加清晰準(zhǔn)確，多輪對話的建模顯現(xiàn)若干解析能力。
對于企業(yè)而言，并不是必須用AI 2.0、一定要拋棄AI 1.0。
OpenAI和微軟做對了什么？一是看到未來，二是發(fā)揮所長，三是互相成就。

（以下為周明演講全文）

AI 2.0時代，不一定要拋棄AI 1.0

過去N多年，企業(yè)在完成信息化之后，期待的是智能化。但其實，這個智能化過去沒有很好地發(fā)展起來。

很多企業(yè)做所謂AI中臺，用AI中臺支持各項業(yè)務(wù)，效果不是很理想?，F(xiàn)在有了大模型，大家都在考慮我能不能搞一個新的AI中臺來支持所有業(yè)務(wù)。

認(rèn)知智能涵蓋很多方面的因素：第一是語言理解，第二用推理、預(yù)測、決策去解決問題。這在很多方面都有用處，包括翻譯、客服、知識圖譜、推薦問答，都是企業(yè)智能引擎的一部分。

所以如何搞一個大模型，作為某種意義上的AI中臺來支持企業(yè)各項業(yè)務(wù)，就是我們現(xiàn)在要考慮的一個問題。

回到大模型，支持下游任務(wù)無非有兩種做法：GPT-3之前，是做模型的微調(diào)，去修改模型參數(shù)；而GPT-3之后，像ChatGPT，它就是用prompt（提示詞），不需要對大模型進行修改，通過提示就能把大模型的很多能力牽引出來解決問題。

這樣一來下游任務(wù)的開發(fā)就變得非常簡單了，做prompt就可以了。

現(xiàn)在大家都去追ChatGPT，其實大模型是多種多樣的，包括一開始BERT、T5到GPT-1、GPT-2等等。那么ChatGPT跟以前的大模型有什么區(qū)別？

我的理解是：第一，它對用戶的意圖理解更加清晰準(zhǔn)確；第二，多輪對話的建模非常好，有若干解析能力。

不過，站在工業(yè)界角度，很多解析能力其實不用ChatGPT也能做得很好，比如翻譯。用單獨的引擎跟ChatGPT比，可能還比ChatGPT厲害。

在這種情況下，到底要用ChatGPT來干什么？

兩種考慮：一個是在ToC層面上，AGI能力越多越好，用戶在一個簡單界面中，就可以想干什么干什么，不用來回來去翻。

另一個是在ToB環(huán)境下，把問題理解、多輪對話的能力，接上企業(yè)自己的核心引擎，好好結(jié)合起來。因為對于企業(yè)來說，很多AGI功能是基本不用的，甚至還有可能搗亂。

現(xiàn)在都在討論AI 2.0，AI 2.0對應(yīng)的是AI 1.0。

1.0是什么？一個模型一個引擎，一個模型一個任務(wù)。而AI 2.0，就是一個模型N個任務(wù)，甚至可以想象未來一個模型解決無窮個任務(wù)?，F(xiàn)在當(dāng)然達不到這個狀態(tài)，但是有這樣的趨勢。

好處是，一個模型N個任務(wù)，可以提高開發(fā)效率。另外大模型到一定程度有涌現(xiàn)能力，讓人產(chǎn)生了一些對未來人工智能深深的遐想，這是以前單模型、單任務(wù)永遠出不來的。

但對于企業(yè)而言，并不是必須用AI 2.0、一定要拋棄AI 1.0。

企業(yè)應(yīng)該把AI 1.0功能引擎和AI 2.0的部分能力（如問題理解和多輪對話的能力）無縫對接起來，形成一縱一橫的合力。

大模型來了，能有效改進企業(yè)的智能化研發(fā)環(huán)境。過去任務(wù)太碎片化，一個任務(wù)一個模型，研發(fā)人員準(zhǔn)備各種feature的代價太大，維護成本也比較高。現(xiàn)在有了大模型，代價就減少了很多，通過本地部署或者云，整體開發(fā)效率提高了很多，維護也容易了。

我們就在想，有這樣的開發(fā)新范式，在企業(yè)經(jīng)營場景中會有哪些新發(fā)現(xiàn)？

舉一個例子，金融行業(yè)用大模型，你得拿金融數(shù)據(jù)做continue training才會更準(zhǔn)。再拿金融領(lǐng)域常見的任務(wù)、長期積累的一些標(biāo)注數(shù)據(jù)做監(jiān)督學(xué)習(xí)，才能讓模型適用于真實場景。這時候再拿模型去完成一些已有任務(wù)或新任務(wù)，效率才會提高。

類似于ChatGPT，具體怎么用呢？一個是用ChatGPT做底座，做foundation model訓(xùn)練金融大模型，另一個是用ChatGPT，在人機交互環(huán)境下對企業(yè)的各個引擎進行調(diào)度。這樣一來，就能讓原來的智能客服具有多輪對話、意圖理解能力，推動新一代智能客服的出現(xiàn)。

瀾舟在做大模型的時候，尤其考慮了企業(yè)落地的問題。

第一，是大模型企業(yè)數(shù)智化應(yīng)用的邊界。是把大模型當(dāng)作一種分發(fā)機制，還是當(dāng)成基礎(chǔ)模型支持下游訓(xùn)練？

第二，是大模型結(jié)果的可控性和安全性，不能一會兒對，一會兒錯。

還有，企業(yè)以前的功能引擎如何無縫地接入大模型。

最后，企業(yè)數(shù)據(jù)要如何巧妙地用起來，如何把模型做得更輕。

為此，我們訓(xùn)練了孟子的一系列模型，并進行了開源。結(jié)合用戶的需求，我們不追求非得是千億模型，十億、百億、千億我們都可以提供，然后基于用戶的數(shù)據(jù)快速做continue training。

基于互聯(lián)網(wǎng)中文數(shù)據(jù)，以及來自企業(yè)、客戶的中文數(shù)據(jù)，孟子模型很懂中文。

另外，我們也做了很多AIGC的工作，包括小說的續(xù)寫，關(guān)鍵詞生成，實體渲染等等。

基于這些工作，我們跟中文在線合作了一個網(wǎng)文版類ChatGPT引擎。

瀾舟在做企業(yè)落地的時候，以孟子大模型為底座，拿用戶行業(yè)數(shù)據(jù)和用戶任務(wù)數(shù)據(jù)做continue training的例子，還包括和同花順一起做的金融大模型，和傳神合作的翻譯大模型，和華夏金融合作的輿情分析大模型，以及跟數(shù)說故事公司一起做的AIGC大模型，這些大模型都已經(jīng)落地了。

多說一句，行業(yè)搜索引擎也會被重新定義。第一是從關(guān)鍵詞匹配到語言理解，第二是從數(shù)據(jù)到深度理解，第三是從簡單信息獲取到內(nèi)容生產(chǎn)。