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作者|漠影
编辑|三北
随着“百模大战”进入小考时刻，已经有国产大模型交高分卷了。
9月1日，网信办深度合成服务算法备案公告一声令下，国内头部大模型纷纷面向全社会开放服务，接受新的考验。
正值此时，有一个国产开源大模型已经横扫各大中英文测评榜单，不仅在基座模型测试中碾压Llama 2等开源大模型，还在垂直行业领域远超其他开源模型，展现出“黑马”之势。
据官方数据显示，在GitHub、Hugging Face等知名开源社区，这一模型的8月下载超300万，达到全球同类开源模型最高，可以说成为了全球最受欢迎的GPT-4平替之一。
更值得一提的是，这一模型的研发团队还率先开放了模型训练过程，连复旦大学计算科学技术学院教授张奇等都盛赞其“为学术界做出了巨大贡献”。
9月6日，由搜狗创始人王小川创办的公司——百川智能——推出Baichuan 2大模型，同时公布了前文提到的最新进展。王小川说：“Llama2开源模型时代已经过去了，我们（开发者）现在可以获得更友好且能力更强的开源模型。”
国产大模型正在改写产业的游戏规则。作为首批开放大模型的企业之一，百川智能最新发布的Baichuan 2大模型实测性能如何？300万/月下载量背后是什么样的战略和行动布局？透过百川大模型的200多天实践，我们能看到国产大模型什么样的破局逻辑？
9月13日，通过对话百川智能技术联创陈炜鹏，智东西对此进行了深入探讨。
Baichuan 2下载地址：
https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2
01.
月下载超300万
测评全面碾压Llama 2
随着“百模大战”进入深水区，当下大模型进行简单对话已不足为奇，还要追求“文理兼修”。
百川智能于9月6日新推出的Baichuan 2开源模型，不仅文科能力大幅提高，其在数学能力、代码能力、安全能力、逻辑、语义理解都有明显的提升。陈炜鹏告诉智东西，无论是在MMLU、CMMLU、BBH等综合性基准测评中，还是在GSM8k、HumanEval等垂直领域的测评中，抑或是多语言能力测评中，Baichuan 2都远超同类开源大模型。
▲Baichuan 2相比于一代Baichuan的能力提升
在所有主流中英文通用榜单上，Baichuan 2全面领先Llama 2，而Baichuan2-13B在测评中秒杀所有同尺寸开源模型。
▲Baichuan 2在通用领域的测评成绩
在垂直行业测评榜单中，Baichuan2-13B在法律、数学、医疗领域的模型效果均优于其他开源模型。
▲Baichuan 2在垂直领域的测评成绩
在跨语言能力测评榜单中，Baichuan2-13B在英语、法语、阿拉伯语、俄语中的能力都超过其它开源模型。
▲Baichuan 2在多语言领域的测评成绩
IDEA研究院讲席科学家张家兴参与了百川智能最新的发布会，他在会上的圆桌峰会中称：“国内做大模型的团队也很多，能做到Baichuan 2这样效果的还是很少。”实际上，当下很多大模型测评是围绕单点维度进行的，甚至大家看到GPT-4在某些榜单中已经排到了10名往后，其实意义不大。而百川大模型公布了全面性的测评结果，相对更具有说服力。
“除了榜单，场景实测更重要。”陈炜鹏告诉智东西，“目前Baichuan在开源社区总下载量已经超过500万次，月下载量达到300多万次。”
▲Baichuan大模型在开源社区的下载情况
据悉，已有200+企业申请百川大模型开源商用授权，并已将百川模型投入实际生产场景。申请企业涵盖互联网、软件和信息技术、金融、法律、教育、制造、企业服务等众多领域，合作伙伴群体仍在持续扩大。
可以看到，不仅全面刷榜权威基准，百川智能开源大模型在各行各业已经加速落地。
02.
直击商业协议“隐痛”
国产大模型要改变游戏规则
陈炜鹏告诉智东西，采用Baichuan 2，开发者不仅能够得到直接的效果提升，还能够获得更多实际的便利。
比如很多开发者为Llama 2的商业协议所困，迁移到Baichuan 2则可以避开不少“隐痛”。
Llama 2的商用协议对中国开发者并不友好。虽然宣称开源，但其商用协议声明“仅适用于英文为主的环境”。也就是说，如果你做的模型更多是商用于中文场景，是拿不到开源协议的。
▲Llama 2的商业协议部分内容
对此，Baichuan 2面向中文领域全面开放，且在多语言环境中提供免费服务。陈炜鹏告诉智东西，对于迁移到Baichuan 2的开发者来说，不仅模型效果得以提升，迁移成本也更低。Llama 2等模型所依赖的推理、加速、调优等套件，其中超70%的套件Baichuan 2都同等支持，剩下30%则是不常用的。
直击商业协议“隐痛”，国产大模型厂商正试图改变硅谷主导的游戏规则。
王小川在Baichuan 2的发布会上说：“Llama 2开源模型的时代已经过去了。我们现在可以获得比Llama更友好且能力更强的开源模型，能够帮助扶持中国整个生态的发展。”
为了构建大模型生态，9月6日，百川智能率先开放了其大模型训练过程，助力伙伴在理解训练过程的基础上做微调和强化；同时其设立了大模型科研基金，通过跟CCF（中国计算机学会）的合作，在今年内会大约投入300~400万人民币支持高校项目开发；此外，其还与AWS合作开展了黑客马拉松活动，面向开发者提供算力支持，以鼓励其进行大模型应用的开发。
在国内开源社区建设方面，Baichuan大模型不仅在GitHub、Hugging Face等国际开源社区中上线，最新的Baichuan 2也已经上线了国内的魔塔社区、昇思社区等知名AI社区，壮大本土AI大模型开源生态。
03.
全球大模型“乱斗”
百川智能200天“蝶变”
当下，全球AI大模型产业正进入“乱斗”阶段。
这厢，微软将与OpenAI的“铁联盟”关系搁置一边，转而搭上Llama 2等开源模型；那厢，Meta也传出明年要训练对标GPT-3.5的闭源大模型，同时Anthropic、A21 Labs等创企也紧锣密鼓，想要在全行业AI化的浪潮中分一杯羹。
在国内，从自主可控和数字化转型需求出发，“百模大战”已经打响近半年。知名行研机构IDC预测，2026年中国AI大模型市场规模将达到211亿美元，互联网大厂、AI创企、传统行业龙头企业纷纷加入了大模型角逐，计划有朝一日做出赶超GPT-4的大模型。
诚然，GPT-4仍然是一堵高墙，但其早已不是业内唯一选择。国内的开源大模型已经在更多需要私有化部署、轻量化应用和自主可控技术的场景，填补空缺位置。
百川智能正是率先抓住了这样的市场空缺机遇，在过去的200多天里探索“蝶变”。
按照百川智能创立之初的计划，其预计在2023年三季度推出500亿规模参数的模型，四季度发布对标GPT-3.5的模型，在2024年一季度的时候发布超级应用。
实际上，团队一方面顺利执行原计划，另一方面开辟了开源路线——在二季度发现中国有开源模型的需求，于是从6月开始以平均每月一次的频率发布了开源模型，免费开源了7B、13B不同尺寸的大模型。
为什么能够如此快速反应，且迭代如此之快？
陈炜鹏向智东西道出背后的一个关键要点：百川智能将搜索的经验快速迁移到大模型的研发中。回顾大模型的训练过程，陈炜鹏解读道，这就类似一个“造火箭”系统化工程。对于百川智能团队来说，这与其熟悉的搜索研发模式有相似之处，将复杂的系统做拆解，通过过程评估来推动团队的协同，显著提升团队的效果。
在技术方面，大模型和搜索有很多重合的技术栈，比如在大模型训练中关键的数据环节，团队基于搜索经验实现数据精选和处理，数据处理环节实现千亿数据的小时级去重，并通过多粒度内容质量打分提升大模型质量。正是基于这种精细构造的数据，百川智能采用了开源最大的2.6T语料训练7B/13B的模型。在模型研发的过程中，百川也探索了基于自己数据的scaling law（比例定律），实现了高效、稳定、可预测。
据悉，团队在千卡的A800集群里面达到180TFLOPS的训练性能，使得机器利用率超过50%，在行业中间也处于最高水平之一。而跳出模型训练本身来说，通过多次迭代并通过开源社区反馈，百川智能不断提升Baichuan大模型的竞争力，也同时为闭源大模型的开发提供助力。
04.
结语：从闭源到开源
国产AI大模型加速突破
“百模大战”狂飙200天，目前已进入了阶段性“交卷”时刻。国内不仅有大厂的闭源大模型产品面向全社会开放，也有AI创企如百川智能研发的开源大模型获得了权威测评、开发者社区和行业客户的多方面认可。
虽然GPT-4依然强势，但国内开源大模型已经能够进行部分替代。在私有化部署、轻量化应用及自主可控要求高的场景中，以Baichuan 2为代表的大模型找到市场空缺，快速行动。
与此同时，相比于ChatGPT强调的语言对话能力，国内大模型在数学、逻辑、代码等领域都在加速突破。这些能力代表着大模型要真正摆脱“幻觉”，从而开拓着更广阔的潜在市场。
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