2023年的夏天已經(jīng)結(jié)束了，但是，圍繞AIGC大模型的關(guān)注熱度，卻絲毫沒有衰退的意思。

在過去的大半年里，我們親眼見證了大模型浪潮的崛起，甚至可以說是瘋狂。截止7月，國內(nèi)的大模型數(shù)量，已經(jīng)超過130個。

這些大模型的創(chuàng)造者，既有國有及民營企業(yè)，也有大學(xué)、科研院所等研究機(jī)構(gòu)。從某種意義上來說，發(fā)布大模型，已經(jīng)成為宣示自身實(shí)力的一種方式。

不知道大家有沒有注意到，國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大廠百度和阿里，都早早推出了自家的大模型。而身為BAT“三巨頭”之一的騰訊，卻一直很低調(diào)。

幾天前，9月7日，在2023騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會上，騰訊自家的通用大語言模型——騰訊混元大模型終于亮相了。

為什么騰訊的大模型“不著急”？是他們不重視這場科技浪潮嗎？還是說，他們的AI技術(shù)不足，在競爭中落后于人？

很顯然，這些說法都不對。

ChatGPT是AIGC大模型浪潮的導(dǎo)火線，但是，它并不是大模型的最早開端。

業(yè)界對大模型的研究，其實(shí)早幾年就已經(jīng)開始了。當(dāng)時，AIGC并沒有這么高的熱度。2022年底，ChatGPT橫空出世，展現(xiàn)出驚人的自然語言能力，才徹底激發(fā)了整個社會對大模型的關(guān)注。

正如前面所說，很多企業(yè)之所以不惜一切代價搞大模型，完全是為了追逐“風(fēng)口”。

騰訊集團(tuán)副總裁蔣杰在采訪中介紹：“在騰訊內(nèi)部，混元已經(jīng)內(nèi)測很久了，不是現(xiàn)在第一天才有。”騰訊是國內(nèi)最早研究大模型的企業(yè)之一。2021年，騰訊推出了千億規(guī)模的NLP大模型。2022年，騰訊推出萬億參數(shù)的 NLP 稀疏大模型。換言之，他們的大模型研究，是國內(nèi)領(lǐng)先的。

ChatGPT火了之后，騰訊更加理性地思考了自己的大模型戰(zhàn)略，提出了四大靈魂拷問：

1、自己為什么要搞大模型？

2、自己的大模型，要怎么搞？

3、自己的大模型，要搞成什么樣？

4、搞出大模型之后，到底怎么用？

在經(jīng)過審慎思考和激烈討論之后，他們終于理清了自己的答案，按照自己的節(jié)奏，穩(wěn)步向前推進(jìn)。

騰訊混元大模型，就是在這樣的背景下誕生的。

接下來，我們不妨仔細(xì)看看，騰訊混元大模型，究竟是如何解答這四個靈魂之問的。

█問題1：為什么要搞大模型？

今年3月，騰訊總裁兼投資委員會主席劉熾平，在財報電話會議上曾經(jīng)表示：“AI將成為公司未來業(yè)務(wù)增長的放大器。生成式AI和基礎(chǔ)模型技術(shù)可以補(bǔ)充優(yōu)化騰訊的業(yè)務(wù)。…… （大模型）將在未來對每個業(yè)務(wù)線都起到正向補(bǔ)充作用。同時，這也有助于推出新業(yè)務(wù)?！?/p>

他還表示，“我們希望沿著正確的路線踏實(shí)前進(jìn)，不急于求成，先打好基礎(chǔ)，再追求新進(jìn)展，我們的第一款產(chǎn)品將會是多次迭代之后的產(chǎn)品，整個過程將是長期的?！?/p>

他的表態(tài)，其實(shí)已經(jīng)說明了騰訊對大模型的戰(zhàn)略基調(diào)——緊密結(jié)合自身業(yè)務(wù)線，穩(wěn)步推進(jìn)，長期迭代。

在發(fā)布會上，騰訊集團(tuán)高級執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群 CEO 湯道生也提到：“大模型需要基于產(chǎn)業(yè)場景，與企業(yè)數(shù)據(jù)融合，才能釋放出最大的價值?！?/p>

也就是說，騰訊不會為了搞大模型而搞大模型。既然要搞，就是沖著實(shí)用性去的。

基于這個目標(biāo)搞出來的混元大模型，是“從實(shí)踐中來，到實(shí)踐中去”的實(shí)用級大模型。它關(guān)注的不是推出速度和評測跑分，而是如何真正與實(shí)際場景結(jié)合，滿足用戶的真實(shí)需求。

█問題2：大模型，到底該怎么搞？

大模型是一場技術(shù)博弈。既然決定要做，就必須做出差異化的競爭優(yōu)勢，找準(zhǔn)技術(shù)路線。

騰訊混元大模型，最大的特點(diǎn)，就是——全鏈路自研。

行業(yè)里現(xiàn)有的很多大模型，都是開源大模型。東西拿來就用，依葫蘆畫瓢，當(dāng)然推出速度會快。

蔣杰表示，騰訊是一個海量高并發(fā)的業(yè)務(wù)，開源的架構(gòu)并不適應(yīng)騰訊，一定要走出一套基于自主體系的研發(fā)之路。唯有自研，才能完全掌握技術(shù)內(nèi)核，將大模型更好地融入到自身的技術(shù)棧中。所以，他們走上了更加具有挑戰(zhàn)性的自研之路。

騰訊混元大模型從第一個token開始從零訓(xùn)練，掌握了從模型算法到機(jī)器學(xué)習(xí)框架，再到AI基礎(chǔ)設(shè)施的全鏈路自研技術(shù)。

算法方面，騰訊在預(yù)訓(xùn)練上從零啟動訓(xùn)練，優(yōu)化預(yù)訓(xùn)練算法及策略，精調(diào)及強(qiáng)化學(xué)習(xí)，改進(jìn)注意力機(jī)制，并開發(fā)了思維鏈新算法。

機(jī)器學(xué)習(xí)框架方面，騰訊采用的是自主研發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架Angel，訓(xùn)練速度相比業(yè)界主流框架提升1倍，推理速度比業(yè)界主流框架提升1.3倍。

基礎(chǔ)設(shè)施方面，采用基于云星星海自研服務(wù)器的新一代HCC高性能算力集群，搭載了超強(qiáng)算力GPU，性能提升了3倍。

算力集群所基于的網(wǎng)絡(luò)底座——星脈，具備業(yè)界最高的3.2T通信帶寬，可以為AI大模型帶來10倍通信性能提升。通過自研TiTa協(xié)議和自研TCCL通信庫，星脈網(wǎng)絡(luò)可將網(wǎng)絡(luò)利用率從普通以太網(wǎng)的60%提升到90%以上，極大提高整體集群的算力利用率。

根據(jù)驗證，騰訊新一代計算集群可以幫助混元NLP大模型訓(xùn)練在同等數(shù)據(jù)集下，將訓(xùn)練時間由50天縮短到4天。

█問題3：大模型，要搞成什么樣？

全鏈路自研，投入雖然大，但回報也是顯著的。

騰訊混元大模型，擁有超千億參數(shù)規(guī)模，預(yù)訓(xùn)練語料超2萬億tokens，具備強(qiáng)大的中文創(chuàng)作能力，復(fù)雜語境下的邏輯推理能力，以及可靠的任務(wù)執(zhí)行能力。

相比于業(yè)界已有的大模型，騰訊混元大模型在可靠性和成熟度方面，有巨大的提升。

首先，它可以降低大語言模型的幻覺比例。

使用過大模型的讀者都知道，大模型很容易出現(xiàn)“一本正經(jīng)胡說八道”的問題。也就是說，AI模型生成了不屬于現(xiàn)實(shí)世界的內(nèi)容。這就是“幻覺”?！盎糜X”是大語言模型每一個廠家都應(yīng)該面臨的重要問題，無論技術(shù)做到什么程度，在當(dāng)前的模型架構(gòu)下，都無法回避“幻覺”。

針對“幻覺”問題，當(dāng)前業(yè)界普遍的解決方式是采用外掛插件，即給大模型“外掛”一個知識庫，使其在推理時進(jìn)行檢索，基于檢索結(jié)果再進(jìn)行輸出，提高正確率。

這個方式，在遇到復(fù)雜任務(wù)時，效果有限。

騰訊混元大模型所采取的方式，是在預(yù)訓(xùn)練階段，就通過“探真”算法，進(jìn)行事實(shí)修正。它擺脫了對外掛的依賴，有效降低了復(fù)雜任務(wù)中的幻覺。

根據(jù)測試，經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練算法及策略的整體優(yōu)化后，混元大模型相比其他主流開源大模型，幻覺比例降低了30%-50%。

更多的理性，更少的“胡說八道”

其次，混元大模型的“陷阱”識別能力大幅提升，可以更好地抗拒“誘導(dǎo)”。

人們在使用大模型時，經(jīng)常會對它進(jìn)行“調(diào)戲”。也就是說，問一些刁鉆問題，給大模型設(shè)置“陷阱”，得到令人啼笑皆非的答案。

騰訊通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法，讓混元大模型學(xué)會識別“陷阱”，對“調(diào)戲”說不，提升應(yīng)用的安全性和智能感。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，面對安全誘導(dǎo)類問題，混元大模型的拒答率提升了20%。

拒絕“挖坑”

除了上面提到的可靠性改進(jìn)之外，混元也大幅提升了成熟性。

混元大模型覆蓋了短文本和千字級別長文本生成能力。

當(dāng)前市面上大模型在超長任務(wù)處理上很難實(shí)現(xiàn)。騰訊通過位置編碼優(yōu)化，提升長文的處理效果和性能，結(jié)合指令跟隨優(yōu)化，讓產(chǎn)出內(nèi)容更符合字?jǐn)?shù)要求，從而提升超長文本的生成和續(xù)寫能力。

在邏輯思考能力上，混元大模型持結(jié)合實(shí)際場景推理決策。

在大模型訓(xùn)練中，一些團(tuán)隊會讓大模型通過“死記硬背”的方式學(xué)會中小學(xué)的數(shù)學(xué)題。但是在現(xiàn)實(shí)生活中，靠“背題”是不夠的，還需要讓大模型具備理解上下文的能力。騰訊推出思維鏈新策略，有效強(qiáng)化模型對問題拆解和分步思考的傾向。

以上這些特性，使得混元大模型在使用體驗上和傳統(tǒng)大模型有明顯區(qū)別。它的智能化程度更好，表現(xiàn)更加穩(wěn)定，更像是一個真正的專家和助手。

在中國信通院《大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型技術(shù)和應(yīng)用的評估方法》的標(biāo)準(zhǔn)符合性測試中，混元大模型共測評了66個能力項。在“模型開發(fā)（共測試29個能力項）”和“模型能力（共測試37個能力項）”這兩個重要領(lǐng)域的綜合評價中，均獲得了當(dāng)前的最高分。

█問題4：混元大模型，到底怎么用？

前面我提到，混元大模型是“從實(shí)踐中來，到實(shí)踐中去”的實(shí)用級大模型。為了充分發(fā)揮混元的實(shí)用價值，騰訊率先將自己的眾多互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)與混元進(jìn)行結(jié)合、落地。

目前，騰訊云、騰訊廣告、騰訊游戲、騰訊金融科技、騰訊會議、騰訊文檔、微信搜一搜、QQ瀏覽器等50多個騰訊內(nèi)部業(yè)務(wù)和產(chǎn)品，已經(jīng)接入騰訊混元大模型測試并取得初步效果。

騰訊機(jī)器學(xué)習(xí)平臺部副總經(jīng)理王迪提到，騰訊混元大模型和各個產(chǎn)品的結(jié)合，并不是一種強(qiáng)制綁定的關(guān)系，而是更關(guān)注產(chǎn)品在用戶體驗上的優(yōu)化，關(guān)注哪些地方可以通過AI提效。

例如，基于混元的騰訊會議AI小助手，可以快速實(shí)現(xiàn)會中問答、會議摘要、會議待辦項等多種事項。

再例如，基于混元的騰訊文檔智能助手功能（內(nèi)測中），不僅支持?jǐn)?shù)十種文本創(chuàng)作場景，還能生成上百種專業(yè)文書規(guī)范，以及用自然語言生成數(shù)百種Excel公式等。

王迪表示，在將大模型的能力和業(yè)務(wù)場景結(jié)合的過程中，需要做大量的工作，比如怎么把混元大模型的基礎(chǔ)指令理解能力、文字總結(jié)能力與會議APP里AI的能力和會議內(nèi)容生成能力結(jié)合。如果只是單純將大模型直接放進(jìn)去，短期不一定真的能夠?qū)I(yè)務(wù)帶來很大的提升。一定是針對業(yè)務(wù)場景進(jìn)行專門的優(yōu)化和提效，才能達(dá)到更好的效果。

在混元大模型的研究過程中，其實(shí)就已經(jīng)從騰訊豐富的應(yīng)用場景中進(jìn)行了技術(shù)積累。場景鍛煉了模型，模型反過來服務(wù)場景，形成了良性循環(huán)。

蔣杰表示，騰訊混元大模型團(tuán)隊關(guān)注的首先是做好技術(shù)本身，回歸本質(zhì)，做好技術(shù)的突破和路徑規(guī)劃。在內(nèi)部，會把混元所有的能力開放給騰訊所有的業(yè)務(wù)。

內(nèi)部業(yè)務(wù)場景的實(shí)踐，是為外部服務(wù)開放做準(zhǔn)備。在發(fā)布會上，蔣杰鄭重宣布：騰訊混元大模型已正式通過騰訊云對外開放，助力全行業(yè)。

混元大模型將作為騰訊云MaaS服務(wù)的底座，用戶不僅可以直接通過API調(diào)用混元，也可以將混元作為基底模型，為不同產(chǎn)業(yè)場景構(gòu)建專屬應(yīng)用。

█結(jié)語

騰訊對四大靈魂之問的探索，最終為混元大模型的問世奠定了基礎(chǔ)。

正所謂“方向?qū)α耍Σ庞幸饬x”。騰訊在喧囂躁動中堅持理性思考，在找準(zhǔn)目標(biāo)后，果斷投入，進(jìn)行艱苦自研。最終，他們拿出了能經(jīng)受考驗的產(chǎn)品，也走出了自己的獨(dú)特道路。

他們的做法無疑是正確的，也帶給整個行業(yè)以啟示。在百模大戰(zhàn)逐漸升級的今天，很多公司都將面對自己的靈魂拷問。

大浪淘沙沙去盡，沙盡之時見真金。唯有那些給出正確答案的大模型，才能笑到最后，成為真正的贏家。