ChatGPT带动大语言模型爆火，百度为何能在科技大厂中脱颖而出？

谷歌、微软、百度、阿里、腾讯、字节……随着ChatGPT带动大语言模型爆火，全球头部科技大厂再次站上了同一个赛道。其中，百度宣称将在3月16日围绕其生成式AI产品、大语言模型“文心一言”召开新闻发布会，这意味着百度有机会成为全球第一个做出类ChatGPT的大语言模型的科技大厂。

纵观全球，OpenAI虽然在大语言模型的研发上快人一步，但它其实是一家美国的创业公司，有赖于微软提供的资金及算力支持；虽然微软最先吃到了ChatGPT的红利，但微软自身并不具备这一技术能力，而是通过投资与采买的方式集成OpenAI的技术。直到现在，美国的大厂和其他创业公司、中国的大厂与创业公司中，为何只有百度做出了自己的大语言模型？

大语言模型不是突击一两个月就做出来的，而是需要多年沉淀。百度能抢下头筹也并非是一朝一夕之功，百度深耕人工智能领域十余年，拥有芯片、框架、模型和应用四层技术栈。

2022世界人工智能大会上，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏讲述，“过去一年，无论是在技术层面还是在商业应用层面，人工智能都有了巨大的进展，有些甚至是方向性的改变。而新事物从‘无人看好’到‘无人能及’，决胜往往就在‘坚持’二字，科技创新尤其如此”。

深耕人工智能领域十余年，从最底层AI芯片昆仑，到飞桨深度学习平台，再到预训练大模型等都有布局，百度的研发投入累计超过1000亿元。

基于长期技术投入，百度基础能力完全具备、具有综合优势，不仅能够实现整体持平ChatGPT，甚至还有机会做到局部超越。超越部分除了在中文语意理解方面的优势，还有知识增强、检索增强和对话增强的能力。

知识增强方面，百度文心大模型是全球首个知识增强千亿大模型，拥有世界上最大规模知识图谱，包含50亿实体、5500亿级事实，每天调用量超过400亿次。知识图谱是以结构化的形式描述真实世界中的实体、属性、关系等，是机器认知世界的重要基础。

检索增强则是指，在大模型底层上，搜索架构和生成式AI架构可以融合。搜索在真实数据和用户需求理解上具备先发优势，能提升大语言模型的准确性和实效性。

此外，在对话一致性、长期记忆和多轮对话丰富度上，文心一言也可能有更好的表现。百度在这方面实力显著，其“知识与深度学习融合的通用对话技术及应用”曾获中国人工智能协会吴文俊奖特等奖，是历史上首个特等奖；“百度大脑核心技术与开放平台”获中国电子学会科技进步奖一等奖；百度超级智能助手也曾获中国专利金奖。

当然，我们也要充分意识到大语言模型的技术难度，百度文心一言推出时，若能达到ChatGPT去年11月发布时的水平，就实属不易。

ChatGPT在发布之初也有诸多槽点，但随着越来越多人使用，它也变得越来越聪明。这与大模型的底层技术逻辑有关，文心一言和ChatGPT背后，都是SFT（模型微调）、RLHF（强化学习）、prompt（用户指令）等技术。在训练阶段，SFT和RLHF通过学习真实的用户数据，提升模型效果；部署阶段，用户的prompt能够给预训练大语言模型提示，使模型能更好理解人类问题。

值得欣慰的是，中国科技互联网公司在人工智能领域的探索已经取得了长足进步，特别是在算法和算力上，中国公司最近几年在快速进步。其中，百度在自然语言处理、深度学习等领域的专利申请量和授权专利持有量均排名第一。这些技术在机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、语音识别等方面已经有了很多应用。

同时我们也看到，来自用户的指令和大模型通过海量无标注数据训练是不同的，需要人的参与，作用是更好地理解人的意图，生成符合人的价值观、表达习惯的回复。因此，随着文心一言开始内测与邀测，真实的用户、开发者调用和模型迭代之间的飞轮开始转动，文心一言就将以令人惊讶的速度不断进步。中国的大语言模型，值得市场给予一些信心与耐心。