清华大学东门外不远的搜狐网络大厦,曾是搜狗的办公室,在今年大模型创业热潮中,王慧文成立的光年之外就在这里办公;而原搜狗CEO王小川,则将百川智能的创业地选在了与其一路之隔的赛尔大厦。站在这里,甚至可以看清对楼窗边的办公环境。
不到一年时间,大模型创业已经几近红海。隔着马路的另一面,光年之外创始人王慧文因健康问题离岗退出,将创立不到半年的公司卖给美团,引起了外界对于创业者心理健康的关注。
8月8日下午,在赛尔大厦17层的一间会议室里,当王小川被问及此事以及“大模型创业压力大不大”时,他对第一财经等媒体说:“我听说慧文是特别负责任的。他是国内几个主流做大模型里唯一一个没有强势的技术背景的,对他的挑战比其他家要大。工作中要做大量的技术决策、招什么人、走什么技术路线图、需要多少计算资源……一定会面临非常多的决策压力。”
王小川说,“不是做大模型压力大,是没有技术背景做决策压力会大很多,但是技术足够的话,其实挺愉悦的,我们的进度是在一个快乐的状态。”
搜索虽晚,但赶上AI好时候
从今年4月下场杀入大模型到现在,王小川说,比当年搜索引擎时候的成就感更大。
过去,搜狗想从搜索转问答,搜索输入法想做续写,尽管当时搜狗已经做了百亿的参数模型,把全身武艺都用上了,但始终不能有效地把搜索变成问答,实现不了今天大模型才能达到的效果。他说,今天有了大模型的加持,在搜索增强方面将大有可为。
而对于加入如火如荼的“百模大战”,他回应:确实每个有技术理想的企业都想下场去试一下。
ChatGPT火了,有朋友对王小川说,“你特别适合做大模型”,因为这正好需要用到过去搜索、输入法等相关的AI能力。他说当时回想了一下,自己干了20年搜索,从来没人说:“小川,你适合做搜索。”
当年王小川创立搜狗做搜索,比百度晚了四年,因此在行业里一直处于跟随的位置,做创新突破特别难,现在赶上了信息时代走向智能时代,大家站在同一个起跑线上,新的机会来了。
王小川说,其实自己也有压力,尤其在一开始,要抵制动作走形的地方。比如有投资人说,搜索公司不适合做大模型,因为谷歌也没干成,做搜索的人可能已经“脑子锈了”、思维固化了,再去做大模型可能是个减分项。还有人认为在新公司里有“老搜狗人”的加入,不够开放,建议他要多招90、95后海归回来的“小鲜肉”。这些压力其实不是来自内生,而是市场审美理念的不同。
他说,搜索这个模式存在太久了,以至于大家慢慢忘了搜索本身也是AI,且搜索和输入法本身就是把语言AI用到极致。百川智能技术联合创始人陈炜鹏对记者举例,做大模型的第一个环节是数据从哪来,中文互联网网页中的数据高达万亿、百亿量级,搜狗此前的数据积累,能让他们知道哪里有好的数据,并且将这些数据进行收集、处理、识别,在这一领域,百川智能目前的团队有较强的技术积累和方法论。此外从人才来看,搜狗原有团队有着较强的战斗力,搜狗原COO茹立云、原CMO洪涛相继加入进来,以及有更多年轻人才的加入,形成了目前百川智能的人才梯队。
从4月宣布下场做大模型后,百川智能动作迅速。6月发布70亿参数开源大模型Baichuan-7B,7月发布130亿参数开源大模型Baichuan-13B。
这两款大模型引擎,并没有立刻商业化,王小川说首先是填补空白,展现自家的技术实力,相信伴随着开源后不断的技术迭代,商业模式水到渠成。他透露,目前有150余家企业申请使用百川智能大模型。
“谁是最好的大模型”还没结论
在发布两款开源大模型后,今日王小川发布了百川智能新模型Baichuan-53B,不同的是,这一次是参数规模更大(530亿)的闭源大模型。
在王小川的电脑页面上,向百川大模型提问的对话一幕幕闪过,比如“以古龙的风格写个朋友圈”、“罗刹海市的歌词是什么”、“300P算力相当于多少张A100”、“讲讲卡夫卡的名作《城堡》”等等。他说,这次大模型的文科能力更好,比如在理解古诗、生成有个性化风格的文章等方面。
百川大模型Baichuan-53B启动内测
目前的大模型有以OpenAI GPT-4为代表的闭源大模型和以Meta Llma2为代表的开源大模型两股力量。后者正在快速地拉拢“朋友圈”,对前者形成有力冲击。
谈到最近热议的开源与闭源之争时,王小川说,开源确实容易“建立人品”,“朋友多多的”,让大家迅速了解和评测;同时开源也是为商业化做准备,如果大家用起来觉得不错,当需要更好的服务和更大的参数时,可以探索进一步的商业化路径。
但是他认为,开源和闭源并不像手机中iOS或者安卓操作系统只能二选一,从tob角度,开源闭源其实都需要。他预计未来80%的企业会用到开源的大模型,因为闭源没有办法对产品做更好的适配,或者成本特别高,闭源可以给剩下的 20%提供服务。二者不是竞争关系,而是在不同产品中互补的关系。
王小川还提到,在6月发布第二款大模型后第二天就飞去硅谷。第一个收获是对齐认知,交流技术思路,到底走开源还是闭源……第二个收获是美国做技术很牛,但是应用能力可能有短板。
他说,在硅谷和 OpenAI 交流时,他们讲理想时满眼放光,走得非常远,比如他们现在做 GPT-4 需要 2 万多张卡做计算,国内都没见过这么大的规模。对方还很自豪地说正在设计把 1000 万颗 GPU 连在一块做计算模型。“要知道英伟达一年才生产100万颗。”而在怎么去做应用、做产品上,这可能是OpenAI的短板。
这让王小川意识到,光跟着OpenAI走是不够的,理想上确实拼不过,但是在落地上,更有底气了。他说在去硅谷之前自己认为,是“在理想上比OpenAI慢半步,在落地上比OpenAI快半步”。从硅谷回来之后改成了:“在理想上比OpenAI慢一步,在落地上快三步。”
而在对比中美大模型时,王小川还提到,美国闭源大模型的头部格局几乎已定,比如OpenAI、Anthropic的Claude,Google也拿到门票,已经没有太多悬念,投资人也不会再投。
但中国的情况不一样,面对轰轰烈烈的“百模大战”,王小川认为,钱是重要的,但最终决定的力量还是人和团队、组织能力。大厂钱多、人多、算力多,但组织效率通常不一定够好,创业公司的组织效率可能好、也可能不好。“中国谁做了最好的大模型,还没有结论,大家都在争取机会,而且不一定落在大厂里。”
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