大模型行业越来越热闹。国外，马斯克为Twitter抢购1万块GPU筹备大模型项目、亚马逊大力投资大型语言模型和生成式AI、OpenAI推出了ChatGPTiOS版本；国内，百度发布文心一言、阿里发布通义千问，王小川、王慧文、闫俊杰等“有背景”的创业者跑步进场。

相较于深度学习而言，大模型让AI的认知能力更上一层楼，进而实现所谓的“智能涌现”，催生出ChatGPT、AutoGPT、AIGC等新型应用，让AI全面进入工业化大生产阶段。英伟达创始人、CEO黄仁勋说：AI的“iPhone时刻”来临。在激动人心的“iPhone时刻”，行业缺什么？

百模大战

【资料图】

AI的门槛一下变高了

跟当年的AI创业以及互联网创业生态不同，大模型成为“头号玩家”的游戏，活跃的玩家要么是大厂，要么是有资金加持的“有背景”创业者，“草根创业者”尚未出现。

大模型具有“巨量数据、巨量算法、巨量算力”三大“巨量”特征，对任何企业包括巨头来说，打造一个大模型都不是一件容易的事情，需要收集海量数据、需要采买海量算力、需要进行大量研发，金钱、时间、人力投入同样“巨量”。ChatGPT是创业公司OpenAI做的，这家公司在2015年成立后低调耕耘8年，且有微软等巨头/大佬支持，底层硬件投入高达10亿美元以上，每次训练消耗的电力足够3000辆特斯拉汽车每辆跑20万英里。

“巨量”特征让大模型研发门槛极高，但任何技术生态要走向繁荣都离不开社会化创新。移动互联网的崛起源自于iOS和安卓的出现，但也离不开应用市场数百万开发者的创新。同理，大模型上“长出”的应用也都得靠开发者来定义，让AI大模型为所有开发者（技术服务商、企业、组织、个体开发者等）所用，是加速大模型产业发展的关键。

截至目前，大模型还处在“只听其声不闻其人”的阶段，大厂的大模型已在开放，但需要使用者有较高的人才、算力等资源配置，当下市面上急缺一款让开发者乃至大学生等群体“人人可用”的大模型。

62亿参数规格

大模型也能“小而美”

最近我在朋友圈看到有人分享了一个轻量级开源大模型：中英双语对话模型ChatGLM-6B，它的最大特点是轻量化，支持在单张消费级显卡上进行部署推理使用，这让它具备人人可用的基础——千亿规格的大模型往往需要成百上千张显卡才能部署。

ChatGLM-6B来自智谱AI这家公司，它由清华技术成果转化而来。2022年8月，智谱AI旗下的千亿级参数模型GLM-130B中英双语稠密模型正式向研究界和工业界开放——“130B”是130billion的缩写，即1300亿参数。据官网介绍称，GLM-130B与BERT、GPT-3和T5有着不同的架构，是一个包含多目标函数的自回归预训练模型，具有双语支持、高精度和快速推理等特性。

2022年11月，斯坦福大学大模型中心对全球30个主流大模型进行了全方位的评测，GLM-130B是亚洲唯一入选的大模型。在与OpenAI、谷歌大脑、微软、英伟达、脸书的各大模型对比中，评测报告显示GLM-130B在准确性和恶意性指标上与GPT-3175B（davinci）接近或持平，鲁棒性和校准误差在所有千亿规模的基座大模型（作为公平对比，只对比无指令提示微调模型）中表现不错。

2023年3月14日，智谱AI基于GLM-130B推出的千亿对话模型ChatGLM开始内测，ChatGLM对标ChatGPT，具备问答和对话功能且针对中文进行了优化，第三方评测显示其具备ChatGPT3.5至少70%的能力水平。同一天，智谱AI还开源了62亿参数的ChatGLM-6B模型。根据官方Blog显示，ChatGLM-6B采取跟GLM-130B一样的架构与技术，其将参数规格从千亿精简到62亿，具有如下特征：

第一，轻量级。结合模型量化技术，ChatGLM-6B参数大幅精简，INT4量化级别下最低只需6GB显存，支持在单张消费级显卡上进行本地部署，部署门槛与推理成本大幅降低。

第二，中英双语对话。进行了充分的中英双语预训练，经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等训练方式，它更能对齐人类意图，进而拥有不错的智能表现。

第三，国产自主。GLM-130B对国产信控生态有较好的支持，可在国产的海光DCU、华为昇腾910和申威处理器及美国的英伟达芯片上进行训练与推理。ChatGLM-6B作为国产自主的轻量级大模型也支持信控平台，可助力我国AI技术特别是大模型自主化。

截至目前ChatGPT、文心一言、通义千问的体验门槛都很高，而ChatGLM-6B支持公众体验（http：//open.bigmodel.ai/trialcenter），简单注册后，我体验了一下它的能力。对近期AI型圈沸沸扬扬的口水战，它回答得很得体。

我打算做一个华为最新折叠屏手机MateX3的评测，让ChatGLM-6B帮忙写一个提纲，结果中规中矩，思路没问题：

写诗这样的常规任务不在话下。

商业文案创作比如取名、想广告词都可以做，“喝蜜雪，不舔盖”，很有创意了。

体验中大部分时候ChatGLM-6B的表现相比ChatGPT、文心一言、通义千问并不逊色，考虑到它是一个只有62亿参数的“轻量版”大模型，哪怕“逊色”也都可以原谅了。特别值得一提的是，智谱AI针对取标题、写文章等不同场景进行了调优，让它在满足对应AIGC需求时有更出色的表现。

ChatGLM-6B的参数规格只有62亿，因此也存在一些不容回避的问题，比如在面对许多事实性知识任务时可能会生成不正确的信息，不擅长逻辑类问题（如数学、编程）的解答，对多轮对话的支持很一般。

要真正拥有人的智商，AI大模型依然任重道远。AI大模型的完整称呼是“AI预训练大模型”，“预训练”的字面意思很容易理解：预先训练好，这样应用开发者可得到相对现成的训练结果，基于此直接开发AI应用，不再需要从0到1训练数据、建立模型。它通过堆叠数据集“贪婪式”地训练模式，拥有较强的通用性，理论上可泛化到多种应用场景，而小样本或零样本的技术实现，则可让应用开发者快速基于其构建工程应用。

显而易见，ChatGLM-6B的出现体现出了大模型预训练与泛化通用的精髓，它的理念是“有舍才有得”，弱化一些能力，但降低了部署门槛，让开发者、研究者在本地计算机上进行大模型的微调、部署、训练成了可能，进而可更好地支持大模型落地到海量场景。

在前几天的一次公开活动上，智谱AICEO张鹏曾表达一个观点，“AIGC产业基座是预训练大模型，原因在于两个方面：第一、通用泛化能力，为AI研发降本增效，这是非常关键的特性；第二，融入更多知识，让大模型能更好模拟人的智能。但与此同时也面临着一些挑战，比如成本高昂、训练数据巨大，周期长等。”ChatGLM-6B的开源正是智谱AI实现通用泛化、降低AI研发门槛与成本的实践。

开源一个月后，ChatGLM-6B的Huggingface全球下载量已超过75万，持续两周位列Huggingface全球模型趋势榜榜首，GitHub星标数达到1.7万。“小而美”的ChatGLM-6B在开源社区走热是大模型热的缩影。

ChatGLM-6B让大模型技术“人人可用”

ChatGLM-6B通过轻量化的模式实现大模型的通用泛化，解决了大模型“高不可攀”这一开发者的痛点。在日益蓬勃的大模型产业中，有着独特占位的ChatGLM-6B将在AI技术普惠中扮演重要角色。具体来说，它将给大模型产业带来如下好处：

1、降低大模型使用门槛。更多开发者可轻松部署大模型，一方面，ChatGLM-6B是开源的，开发者可深入大模型底层一探究竟，只有搞清楚大模型的运转机制才能更好地利用好大模型技术。另一方面，开发者可基于ChatGLM-6B进行上层应用创新，开发出我们今天想都想不到的创新AI应用，在工业化阶段再切换到GLM-130B这样的千亿级大模型上。

2、降低大模型的训练成本。大模型训练成本高昂且耗能，基于开源的ChatGLM-6B，开发者不再需要搭建庞大的算力体系，在训练推理时也不需要耗费惊人的电力资源、所需时间周期将大幅缩短，进而更高效、低碳、经济地应用大模型技术，加速AI工业化大生产。

3、有利于大模型的教育普及。乔布斯当年曾说人人都要会编程，未来人人则要学会使用AI工具。在教育场景，计算机相关专业的大学生以及对编程有兴趣的青少年，只要有一台搭载显卡的计算机就能轻松地部署ChatGLM-6B，可以尽早了解并学会应用大模型这一基础技术。

个人觉得，“ChatGLM-6B+GLM-130B”的组合模式给AI大模型产业落地提供了一个新的范式：轻量级大模型扮演普惠的角色，让更多人轻松“入门”，学习、理解、熟悉大模型技术，进行创新应用的开发、验证、测试等。到了应用阶段，如有必要再使用GLM-130B这样的千亿级工业化大模型部署产品，面向客户与用户提供商业化服务。

写在最后：

AI大模型技术掀起新一轮产业革命，人类社会的生产力、生产资料与生产关系都将被重新定义，人们的生活与工作方式、企业的经营模式以及社会的治理方式都在被重构。在这样的大变局下，AI大模型已成为“国之重器”。

在技术浪潮涌来时，国际形势正波诡云谲，大国竞争日益激烈，科技是核心角力场，不论是十四五规划纲要还是二十大均明确要增强科技创新引领作用，实现高水平科技自立自强。在这样的时代背景下，大模型成了跟芯片一样的制高点，我国必须要有自己的底层大模型技术，更需要有自己的完整的大模型应用与产业生态。

这几天，王小川与百度的口水战在大模型行业引发热议，其实争论“我国大模型距离ChatGPT的差距究竟是2个月还是2年”没什么意义，我国大模型技术距离GPT还有客观的差距，推动大模型技术精进和产业落地，是大模型玩家们的责任，行业更需要ChatGLM-6B这样的可落地的解决方案，它大幅降低了AI开发门槛，未来还可结合低代码等技术实现“人人都会大模型开发”，这才是AI大模型技术普惠的必经之路，也是我国AI大模型实现赶超的关键。

在官方博客上，ChatGLM团队有一段朴素的文字：

“我们一直在探索、尝试和努力，GLM系列模型取得了一丝进展，但我们离国际顶尖大模型研究和产品（比如OpenAI的ChatGPT及下一代GPT模型）都还有明显差距。中国大模型研究在原创算法、AI芯片和产业上的追赶与突破需要大家的一起努力，更需要我们对下一代AI人才的培养与锻炼。很幸运的是，GLM团队在过去几年探索的过程中，有一群有情怀、有能力、有格局的年轻人加入我们并肩作战，快乐开卷，大家一起焦虑，一起熬夜，一起成长，一起创造。通用人工智能探索，我们一直在路上，努力前行。”

我觉得还是很扎心的。大模型热潮中，浑水摸鱼、蹭热点、搞炒作的玩家不少，但也有一些脚踏实地的团队正在研发大模型技术，想方设法在推动大模型落地，只争朝夕地追赶先行者，他们，值得被尊敬。

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