AI領域又添波瀾。

12月7日，醞釀已久的谷歌正式發(fā)布了Gemini多模態(tài)大模型。

官宣Gemini 1.0版本中包含Gemini Ultra、Gemini Pro、Gemini Nano這3個不同尺寸，Gemini Nano主要應用于設備端，Gemini Pro適用于在各種任務中擴展，功能最為強悍的Gemini Ultra仍在進行信任和安全檢查，并進行微調和基于人類反饋的強化學習，預計2024年初向開發(fā)人員和企業(yè)客戶推出。

在此之前，IBM宣布聯(lián)合Meta與AMD、英特爾、甲骨文、康奈爾大學、耶魯大學、加州大學伯克利分校等合作推出“AI聯(lián)盟”，共同支持AI的開放創(chuàng)新。IBM董事長阿爾溫德·克里希納表示，IBM希望通過合作，讓AI聯(lián)盟能夠在安全性、責任性和科學嚴謹?shù)幕A上推進創(chuàng)新型AI的議程。

頗為顯眼的是，AI聯(lián)盟的合作機構名單中并無谷歌以及ChatGPT背后公司OpenAI的身影。不少業(yè)內人士認為，這是在“抱團”抗衡巨頭。

由ChatGPT掀起的大模型浪潮早已席卷而至。ChatGPT問世已有1年，國內外均是“百模大戰(zhàn)”。據《北京市人工智能行業(yè)大模型創(chuàng)新應用白皮書》，截至2023年10月，國內10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型廠商及高校院所共計254家。

其中開源大模型的發(fā)展尤為令人矚目。

國內槍聲先響的是原搜狗CEO王小川創(chuàng)立的百川智能。2023年6月，百川智能發(fā)布可免費商用的70億參數(shù)開源語言模型Baichuan-7B，1個月后又發(fā)布了130億參數(shù)語言模型Baichuan-13B及對話模型Baichuan-13B-Chat。9月，百川智能宣布將調整后的Baichuan2-7B、Baichuan2-13B、Baichuan2-13B-Chat與其4bit量化版本開源。

另一位重磅開源玩家是阿里云。

自2023年8月起，阿里云陸續(xù)開源了70億參數(shù)通用模型Qwen-7B、對話模型Qwen-7B-Chat、視覺語言模型Qwen-VL、140億參數(shù)模型Qwen-14B及其對話模型Qwen-14B-Chat。12月1日，阿里云又宣布開源720億參數(shù)模型Qwen-72B，一同開源的還有18億參數(shù)模型Qwen-1.8B和音頻模型Qwen-Audio。

至此，通義千問開源參數(shù)規(guī)模遍及18億、70億、140億和720億，加之視覺理解、音頻理解兩款多模態(tài)模型，可謂實現(xiàn)了“全尺寸、全模態(tài)”的開源。

阿里云官宣要做“AI時代最開放的云”，自然要以開源大模型押注生態(tài)建設，而通義千問正以自身迭代和演進繪制出新的落地圖景。

01模型開與閉

業(yè)內早有共識，大模型的開源與閉源各有長板。

開源能帶來豐富的資源和反饋，使大模型加速迭代并快速形成生態(tài)，Meta推出的LLaMA、LLaMA 2，通義千問開源“全家桶”，智普AI與清華KEG實驗室推出的ChatGLM2-6B，百川部分大模型均在此列。

閉源則可以更好地保護企業(yè)的核心技術，由此提供更為獨特的商業(yè)化解決方案和服務，如ChatGPT、文心一言、百川智能發(fā)布的Baichuan 53B等。

以LLaMA為例，其于2023年2月推出后便帶動了一大批AI企業(yè)和機構：Stability AI推出了類似ChatGPT的Stable Chat，Stable Chat基于開源語言模型Stable Beluga，正是由LLaMA精調而來；斯坦福大學推出的Alpaca，加州大學伯克利分校主導推出的Vicuna，均是基于LLaMA的開源模型。

開放包容，發(fā)展生態(tài)，正是開源的意義。

與LLaMA 2同樣開源至700億參數(shù)級別的通義千問在影響力方面亦與之看齊。Qwen-7B開源后迅速沖上模型庫HuggingFace、開發(fā)者社區(qū)Github的trending即趨勢榜單。

據2023年11月1日云棲大會公布的數(shù)據，阿里云的AI大模型開源社區(qū)魔搭已聚集了2300多個模型，吸引了超過280萬開發(fā)者，模型下載量突破1億。用戶可以在魔搭社區(qū)直接體驗Qwen系列模型效果，也能通過阿里云靈積平臺調用模型API（應用程序編程接口），或基于阿里云百煉平臺定制大模型應用。

更重要的是，Qwen-72B基于3T tokens高質量數(shù)據訓練，于10個權威基準測評中奪得開源模型最優(yōu)成績，各項成績均優(yōu)于LLaMA2-70B，部分測評則超越了ChatGPT-3.5和ChatGPT-4。

在英語任務上，Qwen-72B在MMLU基準測試取得開源模型最高分；而中文任務方面，Qwen-72B在C-Eval、CMMLU、GaokaoBench等基準得分超越GPT-4；在數(shù)學推理上，Qwen-72B在GSM8K、MATH測評中斷層式領先其他開源模型；再看代碼理解，Qwen-72B在HumanEval、MBPP等測評中的表現(xiàn)大幅提升，代碼能力有了質的飛躍。

中文的復雜語意理解是個典型案例。將涉及“意思意思”“不夠意思”“真有意思”“不好意思”等圍繞“意思”不同含義的短語組成對話并提問，通義千問能夠準確地剖析出每個短語在該語句或段落內的意義，譬如“不夠意思”可能指對方禮物不夠豐厚，“小意思”指謙虛，“不好意思”是道歉。

針對邏輯推理問題，通義千問能夠展開假設來講解答案。例如經典的“兩個門衛(wèi)”邏輯問題，即如何只通過一次提問，向一個說真話的門衛(wèi)和一個說假話的門衛(wèi)獲取哪扇門才正確的答案。在回答出向任一門衛(wèi)提問“如果我詢問另一個門衛(wèi)，對方會說哪扇門正確”這個要點后，大模型分別假設了提問真話門衛(wèi)和假話門衛(wèi)的情況，完整地表述了答題的邏輯。

Qwen-72B可以處理最多32k的長文本輸入，在長文本理解測試集LEval上取得了超越ChatGPT-3.5-16k的效果。Qwen-72B的指令遵循、工具使用等技能均已優(yōu)化，這使其能夠更好地被下游應用集成。而且，Qwen-72B搭載了強大的系統(tǒng)指令能力，用戶只需要使用一句提示詞就能夠定制AI助手。

據海克財經觀察，輸入“冷艷御姐”，大模型便會給出“有事快說，別浪費我時間”“給我放尊重一點”之類的語氣；要求“二次元萌妹”，大模型則會在回答時加入各種符號表情，表述非常柔軟；甚至點名影視角色，如《亮劍》中的李云龍，大模型還能將其說話方式和經典臺詞應用到回復中。

開源與閉源的路線之別，就像手機操作系統(tǒng)的iOS和Android之爭，Android憑借開源打法形成了獨特的生態(tài)，達到高市占率。由通義千問的表現(xiàn)來看，開源大模型已經邁出了重要的一步。

02商業(yè)多路徑

開源大模型可以幫助用戶簡化模型訓練和部署的過程。

用戶不必從頭開始訓練，只需要下載預訓練好的模型并進行微調，就能快速構建高質量的模型。這一面降低了各行各業(yè)進入大模型領域的門檻，一面也能反過來使具體行業(yè)促進大模型技術的進步。

國內應用于心理學場景的MindChat即是如此。

MindChat是一款心理咨詢工具，可以說是AI心理咨詢師，能夠便捷且及時地為用戶提供心理評估等服務。用戶有任何煩惱或困惑都可以對MindChat傾訴，甚至可以語音輸入。MindChat會共情用戶，通過文字內容和語音語調分析用戶的情感和心理狀態(tài)，再給出相應的建議。這些建議也包括是否需要現(xiàn)實中的專家或心理醫(yī)生介入。

用MindChat開發(fā)者顏鑫的話來說，他希望用簡單易用的界面提供服務，讓孤獨的人找到情緒出口，保持與社會的連接。

2023年本科畢業(yè)的顏鑫是華東理工大學心動實驗室成員，團隊專注于社會計算和心理情感領域的AI應用開發(fā)。他發(fā)現(xiàn)心理服務是非常適合大模型的場景——社會對這類服務有巨大需求，但整體供給匱乏且往往價格不菲，大模型技術可以把服務變得普惠。如今MindChat已為20多萬人累計提供了超過100萬次的問答服務。

顏鑫和團隊一直在追蹤開源領域大模型的發(fā)展，此前也試用過ChatGLM、Baichuan、InternLM等大模型。Qwen-7B、Qwen-14B推出后，他們用內部數(shù)據和benchmark做了測評，認定通義千問是這一場景下開源模型里的最優(yōu)解，才選擇以之為基座。除了MindChat，他們團隊還開發(fā)了基于通義千問的醫(yī)療健康大模型Sunsimiao（孫思邈）、教育/考試大模型 GradChat（錦鯉）。

顏鑫表示，他本人和團隊都是堅定的開源支持者，所以心動實驗室一部分模型對外開源，反哺開源社區(qū)，另一部分適用于真實場景的模型以閉源API的方式對外提供服務。

個人開發(fā)者陶佳同樣認可大模型與具體場景的適配性。

陶佳就職于中國能源建設集團浙江省電力設計院有限公司，主要負責新型電力系統(tǒng)、綜合能源的宏觀分析、規(guī)劃研究和前期優(yōu)化工作。他說，從行業(yè)角度看，大模型在電力領域的應用前景從從初階的領域知識問答系統(tǒng)到高階的電力調度數(shù)學優(yōu)化等，都很值得探索。因此，他嘗試利用通義千問開源模型搭建文檔問答相關應用。

電力領域的場景有相當?shù)奶厥庑?，常常需要從幾十萬甚至上百萬字的文檔中查找內容。陶佳使用通義千問做了基于私有知識庫的檢索問答類應用，即給定一個英文文檔，告訴大模型需要查找的內容，讓大模型根據文檔目錄回答哪個目錄項下有答案。

專業(yè)領域的文檔檢索和解讀對內容準確性和邏輯嚴謹性要求極高。陶佳表示，在他嘗試過的開源模型中通義千問效果最好，回答準確且沒有那些稀奇古怪的bug。

于陶佳而言，閉源模型如OpenAI盡管能力強，但API調用不便，更不適合像他這樣的B端用戶自行定制；開源模型如LLaMA可以使用，其中文能力卻一般。因此，在Qwen-14B已經能做到70%以上精準度的情況下，陶佳對Qwen-72B充滿了期待。

這種期待正在變成現(xiàn)實。12月8日，HuggingFace公布了最新的開源大模型排行榜。榜單收錄了全球上百個開源大模型，測試維度涵蓋閱讀理解、邏輯推理、數(shù)學計算等，通義千問超越LLaMA2等國內外開源大模型登上榜首。

無論是從個人、組織還是從行業(yè)角度而言，開源都有利于形成更開放的生態(tài)。這既能令更多研究者或開發(fā)者來豐富應用和服務，也能推動大模型持續(xù)優(yōu)化，不斷向前。

03生態(tài)新范式

大模型的浪潮之下亦有難題。

調研機構IDC發(fā)布的《2023-2024中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》提及，中國企業(yè)認可AIGC（生成式人工智能）在加速決策、提高效率、優(yōu)化用戶和員工體驗等維度帶來的價值，67%的中國企業(yè)已經開始探索生成式人工智能在企業(yè)內的應用機會或已經進行相關投入；與此同時，企業(yè)也需要直面計算、存儲等資源短缺、行業(yè)大模型可用性待提升以及投入成本高等問題帶來的壓力。

顏鑫就坦誠，他們沒有資源從頭訓練基座模型，因此在滿足場景需求的情況下希望選擇主流、穩(wěn)定的模型架構以匹配上下游的環(huán)境，更在意開源模型背后的廠商能否持續(xù)投入基座模型和生態(tài)建設。

未來速度聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO秦續(xù)業(yè)對此也有類似看法。秦續(xù)業(yè)表示，開源大模型安全、可控、可定制，還更具性價比，推理成本可能只有閉源收費大模型的五十分之一。未來速度推出的Xinference平臺即基于通義千問開源模型，內置分布式推理框架，幫助企業(yè)用戶在計算集群上輕松部署并管理模型。

經過簡單微調，開源大模型便能滿足很多B端場景需求。秦續(xù)業(yè)的公司接觸的用戶大部分使用的是較小尺寸模型，如Qwen-7B，使用場景如外接知識庫做問答應用，通過大模型召回數(shù)據，放到上下文中進行總結并給出答案。

也就是說，通義千問提供的“全尺寸”開源模型能夠讓大模型觸及更多用戶。盡管大模型本身是開源的，企業(yè)仍可以在這個基礎上提供多種形式的服務，包括定制開發(fā)、技術支持等。這不僅為自身，也為上下游企業(yè)帶來了更多商業(yè)化可能性，是從生態(tài)到商業(yè)，再由商業(yè)回饋生態(tài)的正向循環(huán)。

在2023年11月的云棲大會上，阿里董事會主席蔡崇信表示，不開放就沒有生態(tài)，沒有生態(tài)就沒有未來，而只有站在更先進、更穩(wěn)定的技術能力之上，才有更大的開放底氣。

一直以來，阿里都有技術開放的傳統(tǒng)，在操作系統(tǒng)、云原生、數(shù)據庫、大數(shù)據等領域均有自主開源項目。至此，通義千問開源的邏輯就更加清晰——既是傳承，也是在通過開源方式提供更多技術產品，以此帶動阿里云更長遠的發(fā)展。

要知道，云和AI都離不開算力，大模型則對算力有更高要求。已經具備全?；疉I能力的阿里云在更充分地利用自己數(shù)據、算力、存儲等資源長項，以開源大模型吸引更多用戶進入阿里云體系。就像微軟也在擴大開源模型的MaaS（模型即服務），依靠連接產業(yè)鏈各端來形成規(guī)?；推脚_化的生態(tài)。

據?？素斀浟私猓诠傩鸔wen-72B開源的同時，阿里云還舉辦了首屆“通義千問AI挑戰(zhàn)賽”，參賽者可免費暢玩包括Qwen-72B在內的通義千問開源“全家桶”。

賽事分為算法和Agent兩塊：算法聚焦通義千問大模型的微調訓練，希望通過高質量數(shù)據，探索開源模型的代碼能力上限；Agent則鼓勵開發(fā)者基于通義千問大模型和魔搭社區(qū)的Agent-Builder框架，開發(fā)新一代AI應用，促進大模型在各行各業(yè)的落地應用。主辦方提供了價值50萬元的免費云上算力和豐厚獎金。

比賽同樣彰顯了阿里云立足開源的決心。這意味著通義千問乃至阿里云正在以多元化、全方位的技術服務推進AI的生態(tài)繁榮，在拓寬自身邊界的同時也在推進整個行業(yè)的發(fā)展。