外灘掀起了“AI熱”

撰文 | 李信馬

題圖 |?螞蟻集團(tuán)

熱鬧了3天的上海外灘大會(huì)終于落下了帷幕，但余音還在回蕩。作為金融科技頂會(huì)，上一屆的外灘大會(huì)時(shí)，金融科技中金融的“濃度”很高，而這一屆大會(huì)，科技成為了主旋律。人工智能，尤其是大模型，成了本屆大會(huì)的熱詞。

這也不奇怪，根據(jù)最新的統(tǒng)計(jì)，國(guó)內(nèi)“百模大戰(zhàn)”的參戰(zhàn)方已經(jīng)增加到了至少130家公司，其中做通用大模型的有78家。從投資的角度來看，今年上半年生成式人工智能領(lǐng)域的投資額，已經(jīng)超過了去年全年，美國(guó)頭部的前25家AI公司總?cè)谫Y額超過了170億美元。

麥肯錫中國(guó)區(qū)主席、全球資深董事合伙人倪以理在外灘現(xiàn)場(chǎng)預(yù)測(cè)：“AI 對(duì)全球經(jīng)濟(jì)的潛在收益將達(dá)到 25 萬億美元，是當(dāng)前所有企業(yè)最重要的賽道之一，但這個(gè)時(shí)代剛剛開始?！?/p>

大模型的魅力為什么這么大？螞蟻集團(tuán)（以下簡(jiǎn)稱“螞蟻”）董事長(zhǎng)兼CEO井賢棟引用電影《奧本海默》的一句臺(tái)詞：“this is not a new weapon. this is a new world.”在他看來，大模型是一項(xiàng)新技術(shù)，但又不只是新技術(shù)，而是足以引發(fā)世界級(jí)的變革。

自然而然地，螞蟻也發(fā)布了他們的金融大模型。據(jù)了解，這款大模型是基于螞蟻的自研基礎(chǔ)大模型，然后針對(duì)金融產(chǎn)業(yè)深度定制的。此外，螞蟻還發(fā)布了基于金融大模型能力的兩款產(chǎn)品：智能金融助理“支小寶2.0”，服務(wù)金融產(chǎn)業(yè)專家的智能業(yè)務(wù)助手“支小助”。

其中，“支小寶2.0”已內(nèi)測(cè)近半年，將在完成相關(guān)備案工作后上線。“支小助”正在與螞蟻平臺(tái)合作機(jī)構(gòu)內(nèi)測(cè)共建，為理財(cái)顧問、保險(xiǎn)代理、投研、金融營(yíng)銷、保險(xiǎn)理賠等金融從業(yè)者打造全鏈條的AI業(yè)務(wù)助手。?

可以說，在金融科技領(lǐng)域，以后大模型也是頂流了。

對(duì)到場(chǎng)的專家和學(xué)者們來說，他們又是怎么看待大模型的呢？以及，大模型又該如何落地行業(yè)，真正改變世界呢？

人工智能70年的發(fā)展中，經(jīng)歷了多次的高峰和低谷，但“讓機(jī)器掌握完成復(fù)雜任務(wù)的知識(shí)和能力”這一終極目標(biāo)卻基本沒有改變。

當(dāng)前，我們可以說已經(jīng)進(jìn)入了“大模型時(shí)代”，大模型的特點(diǎn)就是可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模無標(biāo)注數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，由于無標(biāo)注數(shù)據(jù)廉價(jià)且易得，模型學(xué)習(xí)的范圍和水平都迎來了極大的提升，大模型的參數(shù)量也在不斷攀升，從1億左右增長(zhǎng)到了現(xiàn)在GPT的31750億，可以說是科技領(lǐng)域的暴力美學(xué)。而且從ChatGPT的經(jīng)驗(yàn)來看，更多的數(shù)據(jù)、更大的模型還可以帶來更多的智能。（以下部分內(nèi)容和圖片來自清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系副教授劉知遠(yuǎn)的演講，文中不再另做說明）

圖片來源：外灘大會(huì)

可以說，大模型是邁向通用人工智能的技術(shù)。劉知遠(yuǎn)總結(jié)了大模型在兩方面的優(yōu)勢(shì)，首先，是通用框架，能有效降低開發(fā)成本。自上世紀(jì)五十年代以來，成千上萬個(gè)不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決方案被提出過，但在2017年Transformer被提出來后，這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)日益混凝在Transformer架構(gòu)下，2020年后大模型的發(fā)展，讓大語言模型架構(gòu)更加統(tǒng)一。

其次是大模型的通用能力，能有效降低適配成本。以前深度學(xué)習(xí)模型總是用于專用的任務(wù)，標(biāo)注專門的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練專用的模型，而沒有辦法拓展到其他任務(wù)。比如場(chǎng)景像客服、營(yíng)銷、售前，行業(yè)像房地產(chǎn)、金融，最后結(jié)果是每一個(gè)行業(yè)的每一個(gè)場(chǎng)景都要做一個(gè)小模型，總的成本就很高，但通用大模型微調(diào)后可以完成不同的任務(wù)，在每一個(gè)任務(wù)都可以有非常好的表現(xiàn)。

圖片來源：外灘大會(huì)

也因?yàn)檫@兩方面的突出優(yōu)勢(shì)，大模型有潛力成為智能時(shí)代基礎(chǔ)設(shè)施。劉知遠(yuǎn)認(rèn)為，邁向通用人工智能的路徑會(huì)是語言智能、多模態(tài)智能、工具智能、具身智能、群體智能，目前人類語言的智能已經(jīng)基本被實(shí)現(xiàn)了，接下來會(huì)是其他智能相關(guān)探索。

圖片來源：外灘大會(huì)

以上是技術(shù)層面的分析，從商業(yè)的角度來看，大模型能掙到上一代AI掙不到的錢。小冰公司CEO李笛認(rèn)為，以前行業(yè)靠粗放式的API調(diào)用和Traffic的模式，賺到的錢基本就是成本。比如為媒體生成稿件，撰稿人原來每篇是1500元，但API調(diào)用，一家媒體可能每月只支付幾百塊，最后整個(gè)市場(chǎng)不過大幾十萬。

還有最近很火的游戲公司用生成式AI做美術(shù)資源，可以為游戲公司節(jié)省幾百萬上千萬的成本，但他們?cè)敢鉃閷ｉT私有化部署的模型支付價(jià)格大概也就10萬人民幣左右。李笛甚至現(xiàn)身說法，目前在汽車智能座艙領(lǐng)域，小冰的市占率很高，但按調(diào)用次數(shù)付費(fèi)，卻連研發(fā)成本都收不回來。

而大模型的創(chuàng)造力，可能帶來AI商業(yè)模式上的改變，比如去年年底開始，小冰公司和網(wǎng)飛聯(lián)合打造了幫助動(dòng)漫工作室端到端生成視頻作品的平臺(tái)。如果按照傳統(tǒng)的商業(yè)模式，一次性技術(shù)開發(fā)的收費(fèi)大概不到30萬人民幣，但一部《人和狗》的3分鐘短片，就為小冰公司獲得了15萬美元的回報(bào)。

目前大模型在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，不斷有應(yīng)用落地，在企業(yè)級(jí)應(yīng)用，也有新的探索，未來在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)呢？大模型還有近乎無限的應(yīng)用可能，比如，科學(xué)家們認(rèn)為，大模型已經(jīng)類似于人腦，那如果我們給它外接上攝像頭，它是不是就有眼睛了？如果再加上手臂甚至翅膀呢？隨著深層次人工智能不斷落地和普及，新的改變還將會(huì)不斷發(fā)生。

回到文章開頭，螞蟻投入到人工智能的研發(fā)差不多有10年的時(shí)間，本身就有非常豐富的AI業(yè)務(wù)場(chǎng)景，投入方向主要是降本增效和提升用戶體驗(yàn)。目前，大模型應(yīng)用的一個(gè)難題是喜歡“胡說八道”，因此，在應(yīng)用到行業(yè)上時(shí)，尤其是金融這樣追求嚴(yán)謹(jǐn)?shù)男袠I(yè)，廠商會(huì)格外慎重。

“通用大模型無法在專業(yè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)念I(lǐng)域直接商用，特別是金融服務(wù)對(duì)錯(cuò)誤的容忍度很低，金融大模型要確保領(lǐng)域知識(shí)和專業(yè)邏輯的嚴(yán)謹(jǐn)性，才能真正落地帶來產(chǎn)業(yè)價(jià)值。知識(shí)力、專業(yè)力、語言力以及安全力，保障四大能力是前提條件，也是金融大模型要解的產(chǎn)業(yè)真命題?！蔽浵伡瘓F(tuán)副總裁、金融大模型負(fù)責(zé)人王曉航在活動(dòng)中介紹道。

不過，這并不意味著就忽視基礎(chǔ)大模型。螞蟻集團(tuán)副總裁徐鵬在演講中介紹，螞蟻的大模型體系里，最核心的依舊是基礎(chǔ)大模型，而且包括語言大模型和多模態(tài)大模型。螞蟻的基礎(chǔ)大語言模型也是基于Transformer架構(gòu)，但采取了跟ChatGPT不一樣的Prefix模型結(jié)構(gòu)?；A(chǔ)多模態(tài)大模型主要的特色是大語言模型和圖文模型進(jìn)行橋接，原生支持中文、融合文本圖像形態(tài)，對(duì)齊其語義信息，支持多媒體內(nèi)容理解和搜索推介，對(duì)于圖像的編輯和生成等。

在此之上，再在不同的領(lǐng)域，包括安全、金融、服務(wù)等，建設(shè)行業(yè)模型，通過行業(yè)模型實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的落地。

螞蟻建設(shè)了模型數(shù)據(jù)體系，包括在互聯(lián)網(wǎng)上通過機(jī)器進(jìn)行大量數(shù)據(jù)的采集加工，通過高效用工管理和內(nèi)容標(biāo)注平臺(tái)產(chǎn)生高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，來給模型進(jìn)行精調(diào)，進(jìn)一步人工強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。螞蟻?zhàn)匝辛司{(diào)框架和強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，還有智能分布式訓(xùn)練引擎和高效分布式的推理引擎，再之上有開放的研發(fā)范式，支持螞蟻內(nèi)部各業(yè)務(wù)對(duì)于大模型的需求。

從長(zhǎng)遠(yuǎn)上來看，螞蟻希望推動(dòng)大模型規(guī)?；漠a(chǎn)業(yè)落地，為此，初步的目標(biāo)是提升AIGC模型研發(fā)的效能和技術(shù)的先進(jìn)性，建設(shè)一個(gè)可持續(xù)發(fā)展的AIGC模型的研發(fā)范式，一個(gè)開發(fā)共贏的應(yīng)用生態(tài)，包括建設(shè)一流的基礎(chǔ)模型、行業(yè)模型，實(shí)現(xiàn)To C、To B的產(chǎn)品落地。

總結(jié)一下，就是從基礎(chǔ)大模型到行業(yè)大模型、再到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的全棧布局。

圖片來源：外灘大會(huì)

以金融大模型為例，螞蟻金融大模型就是基于螞蟻基礎(chǔ)大模型，針對(duì)金融產(chǎn)業(yè)深度定制。螞蟻基礎(chǔ)大模型平臺(tái)具備萬卡異構(gòu)集群，其中千卡規(guī)模訓(xùn)練MFU可達(dá)到40%，集群有效訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)占比90%以上，RLHF訓(xùn)練在同等模型效果下訓(xùn)練吞吐性能相較于業(yè)界方案提升3.59倍，推理性能相較于業(yè)界方案提升約2倍。

目前“大模型+知識(shí)+服務(wù)”的架構(gòu)已經(jīng)在螞蟻內(nèi)部金融智能化場(chǎng)景上內(nèi)測(cè)，理財(cái)側(cè)的專業(yè)服務(wù)包括理財(cái)選品、產(chǎn)品評(píng)測(cè)、行情解讀、資產(chǎn)配置等6大類服務(wù)，保險(xiǎn)側(cè)的專業(yè)服務(wù)包括產(chǎn)品解讀、家庭配置、智能核保、智能理賠等10多個(gè)智能服務(wù)?；诮鹑诖竽Ｐ?，還有更貼近個(gè)人用戶的“支小寶2.0”和“支小助1.0”，提供便捷且豐富的服務(wù) 。

大模型的迅速崛起和繁榮，不僅是AI發(fā)展前沿?zé)狳c(diǎn)，也加速了人工智能與各行業(yè)深度融合，更強(qiáng)大、更通用、更開放的大模型，還有新算法、新應(yīng)用、新場(chǎng)景不斷涌現(xiàn)，正成為產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)的新引擎和投資創(chuàng)業(yè)的新風(fēng)口。不過，大模型也遇到了一系列的問題和挑戰(zhàn)，比如算力能耗、中文公開數(shù)據(jù)集語料不足、大模型應(yīng)用安全等，這條路不只是雪厚坡陡，也是道阻且長(zhǎng)。

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