作者 | 程茜
编辑 | 心缘



智东西8月8日报道，今天下午，百川智能发布530亿参数规模的闭源大模型Baichuan-53B，这是百川智能发布的第三个大模型，主要服务B端行业，预计下个月将会开放API等相关组件。



百川智能4月10日成立后，6月15日发布了70亿参数规模开源模型Baichuan-7B，7月11日发布了130亿参数规模大模型Baichuan-13B，到今天，Baichuan-53B已经是其发布的第三个模型。百川智能创始人、CEO王小川透露，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。





在大模型成果进展加快的同时，百川智能的商业化布局也已经开始。最近，搜狗原CMO洪涛在朋友圈官宣即将入职百川智能，负责商业化。王小川告诉智东西，洪涛回来代表了百川智能在商业化上的探索，一方面百川智能的大模型发布速度很快，另一方面也是其在商业化的考虑以及消费端应用的布局考量。



Baichuan-53B已经开放内测申请：https://chat.baichuan-ai.com/home



一、从响应、问答、筛选到结果优化，构建搜索增强系统


Baichuan-53B的预训练数据特点，包括全面的世界知识体系、系统的数据质量体系、多粒度的大规模聚类系统、细粒度自动化匹配算法。



搜索增强是解决模型时效性和幻觉的有效手段，因此，百川智能将搜索技术与大语言模型能力相结合，实现创新性的模型优化与改进。



搜索增强系统融合了指令意图理解、智能搜索和结果增强等关键组件，这一综合体系通过深入理解用户指令，精确驱动查询词的搜索，并结合大语言模型技术来优化模型结果生成的可靠性，基于此，百川智能实现了更精确、更智能的模型结果回答，减少了模型的幻觉。



其中，动态响应策略方面，百川智能将指令任务细化为16个独立类别，涵盖了用户指令的精准问答、逻辑推理、头脑风暴等各种场景，并针对每一个指令类别都进行了设计和优化。



智能化搜索词生成则是通过对问答样本进行精细化人工标注，捕捉和理解用户多元化的指令需求，大模型负责执行一系列关键任务，如时效性识别和搜索意图判别，从而准确解释用户的查询意图并精准响应。



为了达到高质量搜索结果筛选，百川智能构建了一个搜索结果相关性模型，对从搜索内容和知识库中获取的信息进行相关性评分。



在回答结果的搜索增强上，百川智能采用RLHF（人类反馈强化学习）技术，使得大模型能够参照搜索结果，针对用户请求生成高价值且具有实时性的回答。



除此以外，大模型还会通过对齐调整让模型同人类价值观对齐，生成令人满意的回复内容。



二、写作能力升级，搜索增强或成大模型差异化优势


王小川谈道，目前做大模型的主流创业公司中，百川智能是唯一一家做过超级应用的公司，包括搜索、输入法等，这些应用将语言用到极致，将当时最先进的语言变成模型从而构建超级应用。此外，冬奥会上的数字人就是搜狗提供的技术支持，可以看出，搜狗此前在AI方面有过诸多探索。



在现场，王小川演示了Baichuan-53B在起名字、生成大纲、写文案方面的能力。



例如提问“如果要成立一个用大模型服务中小企业数字化升级的科技服务公司，可以起个什么公司名”。





还有生成大纲的指令，如“帮我生成一份电动汽车品牌的调研汇报PPT大纲，并提供每页核心内容概要及配图建议”。





大模型的内容生成能力方面，现场演示的问题是“帮我以古龙的风格写个朋友圈，介绍我今天参加了篮球比赛的事情”。





Baichuan-53B还可以写微信春节祝福语。





内容理解上，Baichuan-53B能解释“床前明月光的‘床’是什么意思”。





王小川提到，大模型出现之前，搜索引擎很难变成一个问答引擎。事实上，搜狗很早就将Transformer架构应用到搜索引擎中去，搜索本身也是一件强AI的事情。



在大模型发展尚处早期阶段，一些大模型的同质化现象出现，王小川认为，大模型的同质化是产业发展早期的正常阶段，而百川智能的搜索增强未来也会是其大模型发展的一大差异化优势。



三、互联网数据处理、模型训练、多元人才，百川智能三大杀手锏


成立至今，百川智能已经发布了三个模型，有150余家企业申请应用。百川智能技术联合创始人陈炜鹏告诉智东西，这背后有三大原因。



首先，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很强的技术积累和方法论。



在英文数据方面也是如此，他补充道，搜狗在翻译领域的积累也有很多。



其次，模型本身的训练，模型的训练是一个相对复杂的系统，陈炜鹏谈道，这包括数据的获取、选择、配比、标注，数据准备好之后模型的训练框架，网络的运营效率如何组成框架，不同的算法如何组合，选用什么样的网络结构，统领这些如何评价这个事情，算法的选择等。百川智能此前的推出的70亿参数规模大模型在并行策略方面做的比较好，有技术积累。



最后，百川智能目前的技术团队有很多来自字节跳动、百度、华为的技术人才，也使得其技术能力更加多元。



综上，在技术和人才的共同加持下，百川智能在大模型的研发方面走的比较快。



王小川补充道，OpenAI的聊天机器人ChatGPT引爆了生成式AI的热潮，让资本、人才都认为这件事可行，因此一些技术在顶尖水平的人才都开始涌向大模型。



目前，火山引擎、阿里云、腾讯云都已经出现在了百川智能的合作伙伴名单里，火山引擎和百川智能的合作与Llama和微软合作的合作逻辑一致，王小川认为，之后云厂商都会开放和模型厂商的合作。



结语：开源、超级应用、比肩GPT缺一不可


王小川认为对国内大模型企业的评价应该包含三个维度，是否能拿出足够好的AGI从而能比肩GPT-3.5、GPT-4，是否有超级应用以及是否开源。



国外有OpenAI的GPT大模型能力、Meta发布的开源Llama大模型，国内目前大模型能力距GPT还有一定距离，百川智能优先对齐的就是开源大模型，能支持企业做私有化部署，其次要考虑的是应用问题，最后是比肩GPT-3.5、GPT-4。对于百川智能而言，王小川称，他们既有做对标GPT闭源大模型的能力，也能布局开源大模型。