不同版本的大模型都有哪些优势？

从去年ChatGPT重磅发布到今年的“百模大战”，大模型赛道可谓热闹非凡。

今年8月31日，国内首批8家大模型公司通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案，获批面向公众开放服务，这些大模型包括上海人工智能实验室的书生通用大模型、商汤科技“商量”，以及百度“文心一言”等。

ChatGPT从源头来看是自然语言理解、自然语言处理两个技术，之所以引起关注，在于它是一个大模型，对应大数据、强计算、好算法。有人说，原理是这么个原理，就像踢足球都是盘带、射门，但是做到梅西那么好也不容易。

今天，就让我们来看看，赶上大模型这个风口的“张江版大模型”都有哪些？各自的优势又有何不同？

达观数据：“曹植”大语言模型

3月，基于多年文本智能技术积累和垂直领域场景业务经验，达观数据研发团队积极探索大语言模型（LLM）的实践，研发国产版GPT模型——“曹植”大语言模型。

7月，在 2023 世界人工智能大会上，达观数据正式发布了名为“曹植”的大模型。这是国内首个垂直行业专用的自主可控的国产GPT大语言模型，可准确完成多类型、复杂结构的长文本写作，自动起草多种类型的文档，未来将实现多模态内容生成，如长文档中的表格、图表、图片等。

作为垂直、专用、自主可控的国产版ChatGPT模型，“曹植”是如何诞生的？

达观数据成立于2015年，一直在NLP（自然语言处理）领域深耕，积累了大量金融、政务、制造等垂直领域的大量数据。2017年，谷歌在发表的论文中提出NLP关于“理解”和“生成”的两个技术路线。基于达观数据当时的优势资源和未来发展，他们从一开始就选择了“理解”这条技术路线。这一年，运用知识图谱、文字识别等技术开发的IDP智能文档审阅系统进入市场。

随着人工智能的不断发展，机器智能处理长文本的需求日益紧迫。随后，达观数据便投入到大语言模型的开发工作中，而这正是如今的“曹植”大模型诞生的起点。

“长文本”是“曹植”大模型的目标任务。区别于一问一答的简单短文本生成，“曹植”大模型可准确完成多类型、复杂结构的长文本写作。

以金融信贷报告为例，银行的金融信贷报告经常以40页起步，60多页的报告也是家常便饭，靠员工“埋头苦干”效率太低，而大模型就会自动起草多种类型的文档，同时具有自动排版、智能纠错、文本润色、自动生成摘要等特色功能；支持中文、英文、法语、德语、日语、韩语等数十种语言的写作，辅助人工大幅提高办公效率；在长文档翻译方面，对原文的标题、段落等内容实现1:1版式还原，提供实时的翻译体验，广泛应用于多语言文档密集处理的场景。“未来员工需要做的就是写提示词、写大纲、核实数字，剩下的都能交给大模型来完成。”达观数据创始人兼CEO陈运文表示。

这也是国内大规模语言模型中首批可落地的产业应用级模型，目前除了在金融领域应用之外，“曹植”还掌握了撰写白皮书、技术报告以及品牌故事的智能协作本领。

与此同时，为促使“曹植”大模型在各垂直领域中可以更低成本高效能地落地与应用，达观数据正式推出私有化大模型一体机。私有化“曹植”大模型一体机，内置达观数据全栈自主研发的“曹植”大模型，支持三方开源模型库，可在企业内部一键部署大模型应用，能同时为多种垂直大模型业务提供文档智能审阅、智能知识管理、知识搜索与问答、文档智能写作、智能推荐等智能化服务，支持和具备安全便捷的AI训练、推理、长文档写作、机器翻译、语义分析审核、知识问答、text-to-sql等场景功能应用。“曹植 ”的强大功能让它甫一出世就大获好评。

云从科技：从容大模型

5月18日，由云从科技研发的从容大模型正式亮相，展现了在智能问答、城市管理、智能制造、智慧金融、游戏文创等领域的超级本领。云从科技董事长兼总经理周曦指出，从容大模型将以问答、伴随、托管三种递进的形式颠覆传统交互方式。其中，“问答”即类似于当前的GPT；“伴随”指AI会像一个朋友伴随你执行很多事情；“托管”则意味着一件事主要交给AI来做，类似在网游中的‘挂机训练’。能走到托管这一步，人就可以‘解放’出来，做更多有意义、有兴趣的事。”。

从算法、算力、数据这三个大模型重要维度看，云从科技的先天优势帮助其建立了技术门槛。

算法上，云从科技从2020年开始就已经陆续在NLP（自然语言处理）、OCR（光学字符识别）、机器视觉、语音等多个领域开展预训练大模型的实践，不仅进一步提升了公司各项核心算法的性能效果，同时也大幅提升了公司的算法生产效率，已经在城市治理、金融、智能制造等行业应用中体现价值。

算力上，云从科技拥有强大的算力资源储备，预计未来将扩展到上万张卡的规模，并计划联合各行头部企业打造不同的行业大模型，推动行业数智化建设。

数据上，云从科技有行业专业数据的先发优势。行业大模型需要的是专业领域的知识，如果不是一直耕耘的行业资深选手，基本很难有相关的数据积累。云从科技恰恰拥有这方面的稀缺优势，其多年来在多个领域实践“预训练大模型+下游任务迁移”的技术范式，产出多个百亿参数以内规模的模型。历经长期与各垂直领域企业的紧密合作，云从通过大量场景数据训练不断优化算法平台，培育出针对不同行业特有的数据分析和应用能力。

8月21日，云从发布从容大模型1.5版本，该版本包含十亿级、百亿级、千亿级多种模型规格，实测性能在全球大模型综合性考试评测（C-Eval）中位居百亿级第1，总榜单第4。为解决大模型落地难题，从容1.5版本的重点是参数量为130亿的行业大模型，该模型从千亿大模型中蒸馏产生，在52类测试指标中有44类超过ChatGPT、29类超过GPT-4，这距离从容大模型正式发布仅过去3个月，可谓是进步神速。

百度：文心一言

8月31日，百度生成式人工智能产品“文心一言”正式向公众开放服务，这也意味着该应用已通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案，成为国内首个合规上线的生成式人工智能产品。

据悉，百度还将开放一批经过全新重构的AI原生应用，让用户充分体验生成式AI的理解、生成、逻辑、记忆四大核心能力。

文心一言在今年3月16日上线测试，随即引发广泛关注，截至5月，有超过300家生态伙伴参与内测，在400多个企业内部场景取得测试成效。8月31日开放当天，百度的一系列AI原生应用也“闪电”上线，并取得不错的战绩：

百度文心一言首日回答用户3342万问题，“文心一言App”迅速登上Apple store免费应用排行榜榜首，首日用户量破百万；文心一言开放首日，百度搜索就有超3亿次需求由生成式智能引擎解决，百度搜索“AI伙伴”当日访问用户数突破400万；百度文库“AI做PPT”等文档创作功能超200万人次体验。这距离5月百度万象大会上“用AI原生思维重构百度移动生态”的表态，才过去不过百余天，大模型时代的技术进展可以说是日新月异。

实际上，从多年前的“All in AI”开始，百度就开始了在AI领域的全栈布局。近十年，百度累计研发投入超1400亿元，2022年百度核心研发费用214.16亿元，占百度核心收入比例达到22.4%。压强式研发投入让百度实现厚积薄发，成为全球为数不多的、有着应用、模型、框架、芯片四层全栈布局的AI公司，实现端到端优化，并在各个层面都有行业领先的关键自研技术。

文心一言的基础模型文心大模型早在2019年就在国内率先发布，近期升级的文心大模型3.5也持续在十余个国内外权威测评中位居首位。百度透露，文心大模型4.0预计将在年底推出。

编辑：黄飞