出品 | 虎嗅科技组
作者 | 王欣
编辑 | 苗正卿
头图 | 视觉中国
虎嗅注：本文为虎嗅 《AI星火》系列 第02篇稿件，《AI星火》系列聚焦AI细分行业的头部公司，通过记录AI创业者的故事，折射出他们对AI产业的共识与非共识。今天的主人公，自喻堂吉诃德，在打造过几款千万用户量级的AI原生应用后，这一次，他们想做一件与别人不同的事情。
"当看到GPT4.0的时候，我的感觉就像是自己喜欢的女生跟别人跑了。”
2024年3月14日，面对虎嗅，彩云科技CEO袁行远这样形容GPT4.0带给他的意外冲击。
那一天，OpenAI发布了GPT4.0，看到智能度明显超越彩云小梦的GPT4.0，袁行远感觉就像是“智能的果实被别人摘取了。”在此之前他们其实看到过那扇门，只是没有用全部资源走过去推开。
曾经，彩云科技是国内最早一批进行NLP（自然语言处理研究）的公司。2017年，彩云科技就已经开始做 NLP 和大模型方面的工作，到了2018年的时候，彩云科技训练出了一款知识问答机器人，在搜索数据集 MS MARCO 上获得了世界第一的成绩。2021年6月，袁行远提交了《自然语言编程方法》的全球专利。基于这些技术，2021年彩云科技推出了AI续写产品彩云小梦APP。上线一周，彩云小梦就获得接近 100 万用户。2021 年 5 月，彩云科技英文大模型在创造力和文笔的人工测评上，超越了 OpenAI 的 GPT3 英文版 davinci 模型。目前彩云小梦的全球用户累计400 万，国内用户每天用彩云小梦创作4 亿字的文本。
正是因为彩云小梦曾经超前的语言能力，22年11月30日，一鸣惊人的GPT3.5引起大众广泛关注时，袁行远依旧没有为之震撼，因为他发现那时GPT3.5的写作能力并没有小梦强。
彩云小梦续写修仙小说，虎嗅拍摄
彩云小梦，让袁行远第一次感受到被00后用户簇拥的感觉：很多00后B站用户上传了用彩云小梦来跟卖茶女对线、续写《红楼梦》、写电影游戏剧本等视频，这些视频在B站上面逐渐形成了上亿的播放量。
有UP主用彩云小梦跟“卖茶女”骗子微信对线，吸收了简中互联网20余年语料的彩云小梦，成功实现了“魔法战胜魔法”，被小梦“疯狂调戏”的卖茶女暴露原型落荒而逃。
甚至，有用户一度疯狂吐槽击败卖茶女的彩云小梦背后是真人操控。
对于创立于4年前的彩云科技而言，此时此刻这家公司若隐若现地触摸到了成功的感觉。
但现在袁行远回想起那时的荣光，又像是一个温柔的诅咒：让他“方向错了”。
“每一次的成功经验也是你的诅咒”，这种繁荣阻碍了他获取第二次正确答案的机会。这是因为彩云小梦的文学创作方向具有极强的娱乐属性，并不需要高准确率——即便小梦回答得牛头不对马嘴，用户反而会觉得小梦很萌很天真。所以他们舍弃了本该All in的模型的知识性和扩大参数的方向，错过Scaling Law，错失突破AI临界点的果实。
这场遗憾也开启了彩云科技的一场豪赌。
袁行远痛定思痛，下定决心改进目前主流大模型架构Transformer的性能，来弥补此前的遗憾。袁行远认为，“像一些公司那样基于开源模型微调训练，然后宣称自己研发了一个大模型去打榜融资，是没有价值的”，因为这并不能提升模型本身的智能度，“在很多人都在做这个事情之后，我们就没有必要做这个事了。”
2024年5月22日，在海淀768创业产业园，虎嗅再次见到了袁行远。与上次见面相比，一年后的袁行远多了几分意气风发。
经过一年时间的打磨，袁行远兴奋又略带拘谨地向媒体展示他们的成果——全新通用模型架构DCFormer，通过改进Transformer计算最耗时的核心组件——多头注意力模块（MHA），他们推出的DCFormer将Transformer的计算性能达到两倍的提升。
在发布会之后，他坐到了我的面前，面对我的提问依旧回答得不假思索且坦诚直接。
但当我问他：“这项工作是否让他离喜欢的女生更近了？”
袁行远却停顿思索了一会，表示仍然“犹未可知”。
紧接着，他又补充了一句：“但这就像是原本以为自己就要输掉比赛的跑步选手发现，距离赛跑的终点AGI还有很长一段距离，那心态就会好一些。”(AGI:具备与人类同等智能、或超越人类的人工智能，能表现正常人类所具有的所有智能行为。)
他的迟疑似乎在变重。有围观的员工打趣“有天或许我们能超越GPT”时，袁行远马上纠正他的说法，并强调“我们现在的目标是追上GPT的尾灯。”
在我和袁行远三个小时的交流中，不断有员工加入和围观。和很多身处AI风口、公司和内心都迅速膨胀的创业者相比，袁行远和他的公司，多了几分接地气的松弛感。
比如，在彩云科技的一层分享区，摆放着PS5、桌游卡牌和随处可见的《三体》张贴画，甚至会议室名称都用自然选择、古筝计划等《三体》特有名词命名。这里的氛围比一般的科技公司更加轻松、开放。两个月前，彩云科技刚在这里举办了成立十周年生日庆典。
十年间，彩云科技推出了数款足够成熟和商业化的AI产品。2014年2月，在阿里上市前夕，袁行远辞去了高级广告算法工程师的工作，创建彩云科技后发布了彩云天气APP。这款袁行远在咖啡厅里写出的天气APP累计用户超过5000万，目前已经拥有滴滴、小米、饿了么等1000家企业客户。2017年1月，彩云科技推出了全球首个中英同传APP彩云小译，目前累计下载量达500万次，月活百万。
我很好奇袁，是如何去理解过去十年的：在这十年中，彩云科技开发的产品是目前少有的几款用户量突破千万层级的AI原生应用，但这与他们今天发布的DCFormer，并无直接关系，更像是为了袁行远的梦想而打造出的一个个“下蛋的鸡”。
袁行远向虎嗅展示了用户写给彩云天气的8924封来信，其中有看天吃饭的菜农、流动卖唱的流浪歌手、户外接单的外卖小哥，但在谈论起这几款千万用户级的产品时，袁行远并没有展示DCFormer时的那种兴奋与自豪。
这些产品产生的商业化营收，足够支撑袁行远去做彩云科技和自己的理想——这才是袁行远真正为之自豪的事情。
他似乎是个典型的理想主义者。他告诉我，如果人生是可以完全自由选择的，他或许会将所有精力投入到学术研究。但是世界并没有给他这样的机会，一个小公司的选择仍旧有限。似乎公司运营和商业化也是为了他真正喜欢的事情——学术研究，所付出的代价。他还告诉我，作为《三体》等科幻小说的死忠粉丝，他一直将AGI作为自己的终生目标，在AGI之前，他要先做出AI时代的杀手级应用——无限自由度的AI RPG游戏。
袁的这种理想主义，在AI工程师圈子里可能并不是主流，他像一个从实验室闯入商业世界的另类。这也吸引了彩云科技联合创始人、首席科学家肖达最初的加入，肖达的另一个身份是在彩云科技毗邻的高校——北京邮电大学任教。与在谈论"AGI、RPG游戏、同人文"时滔滔不绝的袁行远不同，肖达身上有着传统理工科出身严谨内敛的特质，大部分时间他的回答言简意赅、平和冷静。但作为DCFormer研究的主导者，他当时的表现似乎并没有袁行远那么兴奋。
一个理想主义者的冒险
回首DCFormer的最初诞生过程，对于那时的袁行远来说，就像用残破长矛勇敢迎战巨大风车的堂吉诃德一样无所畏惧。
因为这项研究前途并不明朗，并且在当时不能马上产生利润回报，但袁行远依然决定拿出100万美元投入。这对于当时年收入千万人民币的彩云科技来说，无疑是一项较为冒险的决定。董事会建议他再做一段时间的商业化，毕竟在那时他们还没有DCFormer这样的成果，这样的大手笔投入存在很高的解释成本，为了让公司和董事会接受，袁行远做了很多“功利性”的事情——他拿出了彩云小梦的产品DEMO，解释这个模型可以给小梦带来的无限可能性。
曾经，AI学术界不断迭代升级的技术路线就像接力赛，每隔一年或半年总会有更好的模型涌现。1998年，杨立昆提出了多层CNN卷积神经网络；2016年，最流行的是RNN循环神经网络的变种——LSTM；半年后，与其对标的Transformer横空出世。然而，人们预想的能够颠覆Transformer架构的新模型并没有出现。Transformer也像一个黑盒一样，直到现在学术界仍然无法完全解释它。
这些问题催生了袁行远的好奇心：Transformer是宇宙上最好的模型吗？它究竟为什么可以运行？它的能力边界在哪里？
于是2020年，彩云开始着手做一个在当时非常冷门的研究——模型可解释性。这也是因为：他们发现想要让Transformer变得更好，首先要从底层理解它、发现其中缺陷并进行改进。DCFormer就是他们对其改进的结果。
然而，突如其来的疫情，打乱了袁行远的原定计划。疫情下，足不出户的用户并不需要彩云天气这样的天气预报软件，拿不到广告收入的他们收入腰斩。2020年3月的某天董事会上，CFO告诉袁行远，公司账上欠了两千万，最多还有六个月的存活时间。说完这话后CFO辞职了，CTO徐涛也动摇了表示想离开公司。
开完董事会第二天，是北京的雾霾寒冬，整个园区几乎没有人。冒着被感染的风险，袁行远找到CTO徐涛，从下午一点谈话到凌晨一点，劝他不要走。聊公司要怎么自救，怎么接入更多广告商实现盈利。“在此之前融资非常顺，一切都很好，大家对世界的认知就是一年更比一年好。CEO可能也不怎么看账户余额。经历过疫情这个坎儿，才明白这个世界是随时可以Shut down(停转)的，这能让一个CEO看清泡沫之下的真相，做事留有余地，考虑不确定性。”袁行远认为这是他作为一个Old School创业者与新一波AI浪潮下的CEO最大的区别。
但这种谨慎和忧患心理，也让他在该全力投入时误入了迟疑与保守的错误方向。
那时，活下去成了彩云科技的头等目标，这让他们与Scaling law擦身而过，也造成了袁行远最大的遗憾。
2021年，他们训练出小梦第二代模型，发现参数变大的新模型产生了更好的效果。如果沿着Scaling law的路线，继续增大参数量训练，他们或许能够实现模型智能度的大幅提升。但当时有限的算力资源和疫情PTSD之下，不敢All in的他们放弃了继续扩大参数。袁行远回忆道：“这就像是看到了那扇新世界的大门，但是却没有走上前推开它。”（Scaling law：当模型参数、数据集规模和计算量越大，可以实现大模型性能的持续提升）
在GPT4.0发布后，看到OpenAI推开这扇门并走通了，从此OpenAI成为了大众眼中AI的代名词。他们花了很长时间消化这件事情，同时也必须要回答“接下来究竟走哪条路”的问题。肖达认为：“GPT4.0的破圈意味着所有AI公司都只有两条路可选，第一条路是调用打通OpenAI的API，另一条是自研模型。”
虽然自研模型并不能百分百成功，但袁行远对虎嗅表示：“如果放弃自研直接调用API，或者探索多模态等不同路径，并不能提升单位算力所提供的智能度，这些公司的价值存在依然完全依托于Transformer，并没有做出比Transformer性能更高的基础模型。”他要做一些与其他公司不同的事情。
掀开Transformer的盖头
2023年，彩云科技开始真正All in DCFormer。而GPT4的出现也给他们的工作定下了Deadline，必须要在一年时间把性能更优的模型成果拿出来。起初他们给自己定的目标是:通过改进Transformer架构提升一倍的效率。但那时他们觉得这是个“不可能完成的任务”——自2017年Transformer诞生的6年间，还没有一个人能做到。肖达对虎嗅坦言：“直到最后一刻他都不相信自己真的能做到，其中经历了很多像过山车一样起起伏伏的内心拉扯。”
但假如把目标降低，比如做到30%的提升，这样的工作相对来说更有把握，但30%的提升不足以说服开发者使用这个新的架构，因为换新架构意味着硬件优化和生态支持都需要从头做起，对开发者来说成本反而会提升，必须要做到一倍以上的性能提升才可能抵消这个成本。
最开始彩云科技算法团队想到了一个0到1搭建地基的架构改进基础路线，并发现这个想法跟Transformer主要作者之一Noam Shazeer的一篇改进注意力机制的论文思路很相似，于是他们决定在论文的基础上用自己的想法去复现，但最终效果相较原论文却大打折扣，这让他们感到绝望：“你做的工作别人已经做了，你去复现，你发现效果也没有那么好，你在干什么？”
但一次偶然的机会，他们发现一个重要的细节并扭转了局面：原论文路线的映射矩阵是低质的，假设一层有8个注意力头，这意味着并不需要用到此前的8×8矩阵。于是用8×2矩阵就实现了动态组合方案，而且效果反而比原论文用到的静态方案还要好很多，但速度仍然很慢。
所以他们继续改进，接下来的工作需要在小中大杯不同参数量的模型上跑通，来证明这个改进是能够scale-up（扩展到更大的模型上）的。但当扩展到中杯时，效果又大打折扣，这让他们开始担心会不会像很多其他架构改进的工作一样——在小模型上很有效但模型变大后失效。本来找到一丝希望的他们心又悬起来了。
于是又经历了一段漫长的调试过程。肖达告诉虎嗅：“通过2020年开始的分析Transformer模型可解释性工作，我们把Transformer从黑盒的某些部分变成白盒了。但是改进了架构之后变得比Transformer更为复杂，相当于又开了一个黑盒，所以我们只能做大量的实验来一点点改进。”
后来他数了一下实验次数，发现从小杯、中杯到大杯的测试实验团队总共尝试了500多次，终于在大杯上也实现了相同的效果提升。
这期间最大的挑战在于心态：“总是在反复地给你希望，又让你绝望过程中，但在以为走到死胡同时，又突然出现转机。”靠这些偶尔的正反馈，让他不知不觉地坚持到了最后。
在最后阶段性能优化时，他们把能试的靠谱方法都试了一遍，但都达不到理想效果，甚至想要求助其他学者。这也是因为：现在的模型优化研究以应用较为主流的GPU为主，关于彩云用的TPU优化研究资料很少。
他们又面临此前所有研究工作功亏一篑的可能性。走投无路时，他们用了一种反直觉的方法做了最后的尝试——类似flash attention的分块计算优化方法。当时他们并没抱太大希望，因为他们当时认为这个方法虽然简单，但是只会让速度更慢。出乎意料的是恰恰是这个方法让速度更快了，最终实现了理想效果。
另一个更为巧合的事情是：2023年GPU资源紧张，接触的一些算力提供商告诉他们，如果要拿卡可能要等三个月以上，所以他们用了TPU来训练，但最后回过头来看，他们发现假如一开始选择GPU训练，很可能在优化这一步卡住，最终做不出DCFormer。这个资源匮乏时被动的选择，反而在某种程度上成就了他们。
经历了这么多奇迹般的巧合之后，肖达发现了其中的使命感：“走到这一步，这个事情他冥冥之中就是需要你来做的，会有一种使命感。这个过程中假如有任何一环有所改变，都走不到这一步。如果这个世界有一个人能做到，那就只是你自己。”
不同于大部分创业者喜欢挂在嘴边的宏大AGI信仰，这种使命感支撑他走过了研发过程中的漫长黑夜。
2024年5月1号，肖达终于收到了论文被ICML2024录用的消息，并拿了三个7分（平均分为4.25-6.33）的不错成绩。但这对他来说仍是稀松平常的一天。
几天后，肖达带着因研发错过两次团建的算法团队，去公司旁边的烤肉店庆祝，一向内敛的他也并没有说太多煽情的话。因为经历了那么多的研发挑战和心理波动后，他反而没有那么大的心力去兴奋喜悦，“成功的时候，你会发现自己已经很平静了。”
然而在发布会后与肖达交流中，我能感受到他的平静之下，仍保留着一些悬而未决的未知。他向我解释了ICML的论文构成：“一般会议会选出2~3%左右的论文作为Oral(演讲论文)，其余的论文接受形式则是Poster（海报展示）。”显然Oral对于一个学术工作者意义非凡，但他并不确定论文能否拿到Oral——这是那时他最大的悬念。往年Oral结果会与论文投递结果同时通知，但今年的ICML不同，Oral结果迟迟没有公布。
出乎我意料的是，在6月5号，发布会的交流后一周，悬念揭晓。笔者看到了肖达的另一面，感受到他一反常态的激动与喜悦，他发微信告诉我：“彩云科技关于DCFormer研究的论文被ICML 2024接收为Oral了。”
ICML(国际机器学习大会)是国际机器学习领域的顶级会议，在AI浪潮下，今年这个领域尤为炙手可热，因此今年投递论文较往年数量陡增，评选标准更为严格，Oral的比例也从往年的前2.5%降至前1.5%，在投递给ICML的9473篇论文中，只有两篇来自中国企业投递的论文斩获Oral。除彩云外，另一家是华为。
这个结果并不在肖达意料之中：“虽然知道自己做的是有价值的工作，能得到同行的认可还是很开心。”毕竟，最开始他们是不相信自己能做成这件事情的。
7月份受邀去维也纳ICML2024登台演讲后，袁行远和肖达接下来还要继续做改进架构的工作，这次，他们的目标是在一年之内将DCFormer的性能再改进一倍。“只有模型效率和智能度提升，才能实现真正的AGI。”
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