爆發前夜！華為阿里版ChatGPT！

原創精選

作者：徐杰承 2023-04-07 17:10:00

人工智能

ChatGPT成為下一代操作系統的“敘事”剛剛開始，其所帶來的強大的生產力提升必將賦能千行百業，并帶來巨大的商業機會。在這樣的情況下，自主可控與合理監管才是每個國家、每家科技企業甚至每位技術從業者應該關注與思考的問題。

作者 | 徐杰承

審校 | 云昭

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“你訓練的大模型涌現了嗎？”“還沒有。好難受。”一時間成為了最近AI賽道玩家的一個爆熱梗。

不管承不承認，相信每個玩家都不愿意輸掉這場激烈的競爭。自百度成為國內“第一個吃螃蟹的人”后，又有兩大中國科技巨頭做好了準備——華為和阿里巴巴各自新研發的“大模型”、“ChatGPT”，也都即將于近日問世。

首先是華為的盤古大模型新版本即將亮相的消息！據稱，4月8日，華為云人工智能首席科學家田奇，將在杭州人工智能大模型技術高峰論壇上，通過一場技術分享介紹“盤古大模型的進展及其應用”。

與此同時，一封來自阿里的會議邀請函也給業內帶來了很有分量的消息：在4月11日的阿里云峰會上，將正式推出阿里最新自研的大模型，模型內測目前已在進行中，且接下來還會有各類行業應用類模型問世。就在今天中午，通義大模型已經官宣開始企業邀測！

來源：阿里云公眾號

如果說之前巨頭們從“大煉模型”到“煉大模型”是在秀肌肉、打地基，那么這次發布模型的意義，則更多的在于入局類ChatGPT產品賽道！

一、華為：深耕B端，開辟多業務場景

事實上，華為自2020年便啟動了AI大模型布局。據相關資料顯示，盤古NLP大模型采用深度學習和自然語言處理技術，采用了大量中文語料庫進行訓練，基于“預訓練+下游微調”的工業化AI開發模式，擁有超千億參數，并支持多種自然語言處理任務，包括文本生成、文本分類、系統問答等。

1.華為版ChatGPT：接近GPT3.5水平，注重中文優化

根據華為云官方顯示，華為即將上線的“盤古系列AI大模型”分別為NLP大模型（對標ChatGPT）、CV大模型、多模態大模型與科學計算大模型。據介紹，其中NLP大模型在預訓練階段學習了超40TB中文文本數據；CV大模型首次實現兼顧圖像判別與生成能力；而科學計算大模型則可應用于氣象、生物醫藥等領域。

來源：網絡

與ChatGPT相比，盤古NLP大模型在數據方面更接近GPT3.5的水平，但其更加注重中文語言優化，在中文語法語義理解上有著更大優勢，并且其擁有泛化能力強、小樣本學習和模型高精度三大特性，可適用大量復雜的行業場景，即使少量樣本也能達到高精度。

根據華為官方介紹，盤古NLP大模型在總排行榜及分類、閱讀理解單項均排名第一，刷新三項榜單世界歷史紀錄，總排行榜得分83.046，多項子任務得分業界領先,是目前最接近人類理解水平 (85.61)的預訓練模型之一。

2.華為的三個獨特優勢

在大模型研發方面，華為相比于其他國內企業有著一項較為獨特的優勢——擁有完整的產業鏈和較強的算力匹配能力。據介紹，盤古系列大模型都是基于華為Model Arts所構建的，并由在2022年蟬聯全球人工智能算力第一的鵬城云腦二期提供算力底座。在訓練盤古大模型時，華為團隊調用了超過2000塊昇騰910芯片，進行了超過2個月的訓練。

產業生態層面，華為則延續了自己重B端的企業基因，大模型產業化的初衷正是在于開辟更多B端業務場景，正如華為云人工智能首席科學家田奇所言，“將工業化的一面放置在更高的優先級上”。此外，盤古大模型還融入了華為在5G、云計算、物聯網等領域的技術優勢，可應用于智能客服、機器翻譯、語音識別等多個領域，為企業提供智能化服務。

據中信建投研究報告顯示，目前盤古預訓練大模型能力已在包括能源、零售、金融、工業等領域得到驗證。同時盤古NLP大模型通過遷移學習實現少樣本學習目標，并采用了分布式計算技術，可以實現模型的在線訓練和增量學習，隨著數據量的增加不斷優化模型，提高模型的準確度和質量，使其更加適合復雜的商用場景，在部分應用中的表現已超過GPT-3.5。

二、阿里：C端發力，測評結果喜人

再來看阿里這邊，無獨有偶，阿里的中文大模型研發之路也始于2020年左右。2021年，阿里先后發布國內首個超百億參數的多模態大模型“通義-M6”以及號稱“中文版GPT-3”的語言模型PLUG。雖然參數量僅為270億，但PLUG與GPT-3一樣擁有強大的文本生成能力。

1.通義大模型融合升級

據報道顯示，即將發布的阿里達摩院版ChatGPT，正是基于通義大模型體系融合升級而成。通義大模型底座基于統一學習范式OFA等底層技術打造，在不引入新增結構的情況下即可同時處理文生文、文生圖、圖片描述、內容摘要等多項單模態和多模態任務。經歷升級后，更是可以處理超過包括語音和動作在內的多種跨模態任務。

其中“通義-M6”主要解決文本圖像生成構建的相關任務，包括圖文理解、圖文生成、語音理解、語音生成，且阿里2021年發布的模型版本已達千億參數；而通義-AliceMind則為NLP預訓練模型，應用場景包括文生文、文本理解、問答對話等；通義-視覺應用場景則涵蓋視頻表征、圖像檢測、視頻編輯等。

2.阿里內部爆料

在此前一份有關阿里大模型的采訪中，阿里內部人員表示：阿里在大模型方面可以提供的方案主要有兩種，一是阿里內部推出的模型效果相對較好，可以與集團內部廣泛的C端產品進行結合，例如天貓、淘寶和高德地圖的搜索業務，這將為搜索引擎帶來全新的商業模式，也將為阿里本就蓬勃的C端業務注入更多活力，而C端的數據積累，也將很好地反哺阿里大模型及相關應用的研發。此外，阿里還可以輸出自己的API，并向合作伙伴或渠道商收費。對于API，可能會在特定領域上對合作伙伴有所幫助，例如電商、搜索推薦等。

而在算力方面，阿里云在云上至少有上萬片A100，整體至少能夠達到10萬片，集團的話應該會是阿里云5倍的量級。達摩院、天貓、淘寶的算力資源都是集團內資源使用。由于大模型及衍生應用研發等需求，阿里云今年增速會達到30-50%，個別客戶會有復現GPT的需求，提出大規模AI算力需求，阿里將以云的方式進行支持。

除此之外，還有爆料顯示，阿里即將推出的類ChatGPT對話機器人產品還可能將與釘釘生產力工具進行結合，后續也得到阿里巴巴方面確認。

3.B站博主測評：結果喜人

更值得注意的是，就在近幾天，有B站博主測試了阿里的天貓精靈，發現其已經上線了阿里版ChatGPT的語音助手。對此阿里也進行了回應，表示目前天貓精靈所整合的是大模型技術Demo，“天貓精靈和達摩院一直在緊密合作，其中包括推進大語言模型、聲學模型、語音AI等綜合應用”。

來源：網絡

在B站博主所發布的測評視頻中，博主與集成Demo版大模型的天貓精靈進行了超過3分鐘的15輪問答對話，其中10問題的回復都明顯優于國內已公布的同類型產品。且在了解到用戶訂餐需求后，天貓精靈同意了用戶請求并表示已幫助用戶完成了訂餐。雖然由于并為集成相應接口，Demo版天貓精靈并沒有如它所言完成任務，但相信在正式版發布后，諸如訂餐、打車、購票等功能均可能得到實現。

三、專家熱評華為生態布局扎實阿里數據和算力更優

那么，業內專家對于阿里和華為即將發布的大模型又有哪些評價和看法呢？為此，51CTO采訪到了人工智能技術專家、前智源研究院政務創新中心技術負責人劉占亮老師。

據劉占亮分析，華為在該方面的最主要優勢是：華為在toB領域的長期積累使其擁有著非常扎實的產業生態，而華為在人工智能方面的全棧布局將有助于企業在各領域、各不同業務中的長期發展。但從短期角度來看，華為大模型的商業化進展將有可能會受到底層基礎設施成熟度的影響。

對于阿里而言，其擁有著覆蓋多個行業的生態體系，大量C端以及B端的數據積累將為阿里大模型研發提供非常重要的動力，而在算力方面，阿里相比于大部分科技企業而言也有著巨大的優勢。在數據和算力優勢的加持之下，阿里在大模型研發及生產應用方面的效率應該能夠達到較高水平。

雖然從應用領域與目標用戶的角度來看，華為和阿里兩家企業可能會有所不同。但歸根結底，兩家公司都有潛力推動中國人工智能領域發展。

但在此之前，劉占亮還指出，擺在這兩位巨頭眼前的還有三大主要挑戰，其一是需要應對國內外激烈的市場競爭；其二是需要對潛在的政治風險做到0失誤的精準控制；其三則是老生常談的技術挑戰，無論華為還是阿里，在自身業務層面都有著非常豐富的經驗積累，那么其所研發的大模型及一系列衍生產品能否在實際生產中發揮更高的效率，這考驗的便是企業對于特定領域技術的應用與理解。

四、國產化ChatGPT才是出路

近期以來，ChatGPT陷入了一些列紛爭之中，由于非法收集用戶數據的原因，意大利已進行了對ChatGPT的全面禁封，德國也出于對數據保護的考慮，正在計劃在全國范圍內禁止ChatGPT的使用。而在不久前，ChatGPT也針對亞洲地區進行了一次悄無聲息的大規模封號。就以上事件看來，依靠ChatGPT，微軟與OpenAI已經成為事實上的頭號玩家，而這對于國內企業類似產品的發展而言，不管是封禁還是封號，都并不是一個良好的勢頭。

誠然，由于中文天然的復雜性，實現中文版ChatGPT的難度將會變得更大，但國內科技企業能夠在這一時期，利用自身優勢研發針對不同業務場景的同類型模型及應用，無論是出于對自身利益的考量還是出于對更高理想的追求，這本身都是一件值得鼓勵的事情。人工智能的發展在帶來科技革命的同時，也注定會帶來同一賽道上的百家爭鳴，不管是企業層面，還是全球層面，都避無可避。