2023年5月，微軟CEO納德拉拋出一個(gè)驚人數(shù)字，將來(lái)全球的開發(fā)者數(shù)量將要達(dá)到10億。

那時(shí)候Meta的Llama已經(jīng)開源4個(gè)月，但一些大陸的開發(fā)者呈現(xiàn)，從小以英文語(yǔ)料喂養(yǎng)起來(lái)的Llama，對(duì)中文地球并不友好。

這將來(lái)的“10億”開發(fā)者里會(huì)有多少中文開發(fā)者，這個(gè)問題難以推斷，但至少已經(jīng)有755萬(wàn)人了。

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755萬(wàn)人，這是2023年在GitHub上注冊(cè)的中國(guó)程序員數(shù)量，現(xiàn)時(shí)的程序員一定會(huì)是未來(lái)大模型的第一批開發(fā)者。

有不少人曾經(jīng)是了。

在浙江省電力設(shè)計(jì)院工作的陶佳，測(cè)驗(yàn)用一個(gè)開源的大模型來(lái)做基于私有知識(shí)庫(kù)的檢索問答類應(yīng)用。他所面對(duì)的場(chǎng)景很突出，經(jīng)常需要從幾十萬(wàn)甚至上百萬(wàn)字的文檔中查找內(nèi)容。陶佳的專注是電力系統(tǒng)控制優(yōu)化，里面有一些結(jié)合了傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法和AI方法的領(lǐng)域，因此對(duì)AI有基本認(rèn)識(shí)，也從去年底就一直在關(guān)注著這波大模型的浪潮。

他試了幾款，試下來(lái)通義千問是最好的?！皽?zhǔn)確，而且‘手感’很好，沒有那些出格古怪的bug”，他說。

要做的事也很簡(jiǎn)單。有一些基本的軟硬件基礎(chǔ)后，在家里買個(gè)服務(wù)器、扔三四塊顯卡上去，下載通義千問、讓它在服務(wù)器上運(yùn)行，再搞個(gè)FRP反向代理，從阿里云上買最便宜的30多塊錢一個(gè)多月的服務(wù)就行，這樣就能通過外網(wǎng)訪問家里的服務(wù)器，在單位里也能用通義千問做實(shí)驗(yàn)。

當(dāng)一個(gè)開源生態(tài)開始成型，這樣的開發(fā)者也一步步變多。

開始閉環(huán)的開源生態(tài)

陶佳對(duì)大模型最深處的盼望來(lái)自一個(gè)終極問題:人類能否成為上帝?

美國(guó)的未來(lái)學(xué)家?guī)炱濏f爾在2023年已經(jīng)提出過這種或然性。庫(kù)茲韋爾的想象里，人類到2030年將能夠成為半機(jī)器人。通過在腦中植入納米機(jī)器人，人類將抑或直接接入互聯(lián)網(wǎng)，智力將變得更高，并且將擁有幽默、音樂和愛等快樂的天賦和能力。人類將成為像上帝相像的完美存在。

那一年OpenAI方才建立，但8年前庫(kù)茲韋爾的設(shè)想放到當(dāng)下還是有同樣的地方，只不過當(dāng)今看起來(lái)好像在一個(gè)機(jī)器人（Agent）中注入意識(shí)和人性，這條路好像更近點(diǎn)——也就是AGI。

但哪怕技術(shù)是爆炸、是躍遷式的，當(dāng)下離AGI還很遠(yuǎn)。倘或說AGI會(huì)再造一個(gè)新的世界，那當(dāng)今人類對(duì)大模型的祈望，繼續(xù)是在現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)上改造地球。而這首先需要建立在我們知道這個(gè)天下是什么狀貌的，哪里需要被改造。世界真實(shí)的聲音需要被聽到，建立一條通道格外重大。

大模型時(shí)代的開源，意義就在這里。來(lái)自不同現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景，又具有代碼能力的人們需要一個(gè)廣場(chǎng)，來(lái)讓技術(shù)主動(dòng)和場(chǎng)景對(duì)齊，然后具有代表性的產(chǎn)品才或然涌現(xiàn)。

這個(gè)廣場(chǎng)要供大家互動(dòng)用，還要有充足且價(jià)格合適的算力資源，同時(shí)也需要足夠充實(shí)的可調(diào)用模型來(lái)做選擇。開發(fā)者要的是這樣一個(gè)閉環(huán)的開源生態(tài)，通義千問的特長(zhǎng)開始浮現(xiàn)出來(lái)。

算力是關(guān)于大模型所有想象力的基礎(chǔ)。通義千問背后的阿里云擁有我國(guó)最強(qiáng)的智能算力儲(chǔ)備作為基礎(chǔ)設(shè)施支持。其智算集群可達(dá)最大十萬(wàn)卡GPU規(guī)模，這意味著在阿里云上允許承載多個(gè)萬(wàn)億參數(shù)大模型同時(shí)在線訓(xùn)練，為大規(guī)模AI集群供應(yīng)無(wú)擁塞通訊的自研RDMA網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和低成本高可靠的高性能存儲(chǔ)CPFS。

而在4月，阿里云在推出通義千問的同時(shí)，也發(fā)表了史上最大幅度的一次降價(jià)，對(duì)比上一代主售產(chǎn)品最高可下降40%的同時(shí)，還開放了計(jì)算、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等核心產(chǎn)品免費(fèi)試用的機(jī)會(huì)。這為大批新涌入的AI開發(fā)者供給了測(cè)驗(yàn)和試錯(cuò)的機(jī)會(huì)。

在阿里云的算力支撐下，像陶佳相像的開發(fā)者開始帶著“野心”涌入魔搭社區(qū)。

去年11月的云棲大會(huì)上，阿里云與CCF開源發(fā)展委員會(huì)合伙推出AI模型社區(qū)“魔搭”ModelScope，在社區(qū)上線同時(shí)獻(xiàn)出了300多個(gè)AI模型，全面開源開放，其中超過1/3為中文模型。上線一年后，魔搭社區(qū)上的AI開發(fā)者數(shù)量早已超過280萬(wàn)人，AI模型超過2300+，下載超過1億+。

隨著大模型的熱潮轉(zhuǎn)向Agent，魔搭社區(qū)在今年9月推出了AI Agent開發(fā)框架ModelScope-Agent，并且搭建了一個(gè)“打樣產(chǎn)品”ModeScopeGPT，它允許調(diào)用社區(qū)里眾多AI模型的API，然后自主兌現(xiàn)人類布置的任務(wù)。這個(gè)ModeScopeGPT 的調(diào)用量早已超過了40萬(wàn)次。

除了通義千問之外，Llama2、智譜AI、百川智能甚至最新推出大模型的零一萬(wàn)物等近百款開源模型日前都已經(jīng)進(jìn)入社區(qū)。并且“正在中國(guó)有一半大模型公司跑在阿里云上”，阿里云CTO周靖人在2023年云棲大會(huì)上這樣說的時(shí)候，魔搭已經(jīng)是現(xiàn)在我國(guó)規(guī)模最大、用戶最活躍的AI模型開源地。

今朝增加的參數(shù)量

12月1日，阿里云舉行通義千問發(fā)表會(huì)，開源了通義千問720億參數(shù)模型Qwen-72B。在參數(shù)量上這是此刻國(guó)內(nèi)主流視線中最大的開源大模型，而在能力上，Qwen-72B的性能曾經(jīng)在測(cè)驗(yàn)中超越開源標(biāo)桿Llama2-70B。

Qwen-72B的訓(xùn)練基礎(chǔ)是3T tokens的高品質(zhì)數(shù)據(jù)，它采用了更多的參數(shù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，完成了全面的性能提升。這個(gè)模型延續(xù)了通義千問預(yù)訓(xùn)練模型的卓越展示，在10個(gè)權(quán)威測(cè)驗(yàn)中取得開源模型中的最佳成績(jī)，并在某些評(píng)測(cè)中超越了非公開的GPT-3.5和GPT-4。

在英語(yǔ)任務(wù)方面，Qwen-72B在MMLU基準(zhǔn)嘗試中獲得開源模型中的最高分。在中文任務(wù)中，它在CEVAL、CMMLU、Gaokao等評(píng)測(cè)中領(lǐng)先，甚至超過了GPT-4。在數(shù)學(xué)推理領(lǐng)域，Qwen-72B在GSM8K、MATH評(píng)測(cè)中遠(yuǎn)超其他開源模型。同時(shí)，在代碼理解任務(wù)上，經(jīng)過HumanEval和MBPP評(píng)測(cè)，Qwen-72B展示了顯著的進(jìn)步，其代碼能力實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。

從8月初開始，Qwen-7B和Qwen-7B-Chat兩款開源模型在魔搭社區(qū)上線開始，通義千問自身的模型開源開始提上日程。8月25日，以Qwen-7B為基座語(yǔ)言模型創(chuàng)想，支持圖文輸入，具備多模態(tài)報(bào)道理解能力大規(guī)模視覺語(yǔ)言模型 Qwen-VL開源。

Qwen-VL開源的一個(gè)月以后，阿里云在9月25日開源了通義千問百億級(jí)的參數(shù)模型Qwen-14B及其對(duì)話模型Qwen-14B-Chat。這款模型在性能上開始頭一回看向Llama-70B，添加前幾款開源的模型，一個(gè)多月時(shí)間內(nèi)在開源社區(qū)的下載量突破100萬(wàn)，在性能和可用性的平衡上，70億和140億參數(shù)的尺寸也是對(duì)開發(fā)者最友好的。

但當(dāng)這個(gè)大模型開源生態(tài)開始走深，開發(fā)者對(duì)模型的性能上限有了更高的要求，也就需要更大參數(shù)的模型。Qwen-72B開始吸引到一些初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)的目光。

“我對(duì)72B的模型抱有特別大的冀望，好奇72B在我們領(lǐng)域中的能力極限值?！?/p>

顏鑫是華東理工大學(xué)X-D Lab（心動(dòng)實(shí)驗(yàn)室）的成員，X-D Lab實(shí)驗(yàn)室之前的商討方向包括社會(huì)計(jì)算與社會(huì)智能、群體智能與隱私保護(hù)、公共衛(wèi)生與輿情監(jiān)測(cè)、工業(yè)智能與智能系統(tǒng)等方面，大模型顯現(xiàn)之后，開始聚焦AI情感計(jì)算領(lǐng)域。

基于開源的通義千問基座模型，顏鑫和其他團(tuán)隊(duì)成員陸續(xù)開發(fā)了心理健壯大模型 MindChat（漫談）、醫(yī)療壯健大模型 Sunsimiao(孫思邈)、教育/考試大模型 GradChat(錦鯉)三款垂直領(lǐng)域大模型，目下已有超過20萬(wàn)人次使用過這三款大模型，累計(jì)供應(yīng)了超過100萬(wàn)次的問答服務(wù)。

推敲到計(jì)算資源的限制以及一些客戶對(duì)于私有化部署的需求，顏鑫表態(tài)當(dāng)前團(tuán)隊(duì)在供給問答服務(wù)時(shí)7B或14B尺寸的大模型是更合適的選擇，但在更開放的學(xué)術(shù)推敲上——譬如怎么利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法處置數(shù)據(jù)——Qwen-72B有著前者不具備的性能特長(zhǎng)。

而開源模型參數(shù)量的向上思慮，未來(lái)也有機(jī)會(huì)推動(dòng)ModelScope-Agent這樣關(guān)于怎樣接近AGI的暢想更接近現(xiàn)實(shí)。

此前在阿里從事大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)近7年的秦續(xù)業(yè)，刻下身份是將來(lái)速度Xorbits配合創(chuàng)始人&CEO。Xorbits打造了公司級(jí)的分布式推理框架Xinference。通過Xinference，開源模型允許降落在個(gè)人用戶和開發(fā)者的個(gè)人電腦上，企業(yè)用戶抑或在計(jì)算集群上輕松部署并管理模型，享受私有化部署帶來(lái)的安全、定制化以及低成本。

秦續(xù)業(yè)表態(tài)，如若外接知識(shí)庫(kù)做問答應(yīng)用，經(jīng)過大模型召回一些數(shù)據(jù)，放到上下文中進(jìn)行總結(jié)，最后給出有用的回應(yīng)，那么小尺寸（10B以下）的模型是夠用的。要是需要具備一定的邏輯推理能力的模型，20-30B的中等尺寸模型是比較好的選擇。

“但在Agent也許需要強(qiáng)大推理能力的場(chǎng)景中，70B+的大模型會(huì)更有優(yōu)勢(shì)?！?/p>

AI Agent是秦續(xù)業(yè)遠(yuǎn)處的冀望，但他相仿也是個(gè)現(xiàn)實(shí)主義者。眼下把模型用起來(lái)是更緊要的事情，所以Xorbits曾經(jīng)攻克的焦點(diǎn)，是讓通義千問跑在一臺(tái)Mac電腦上。

秦續(xù)業(yè)覺得這一點(diǎn)能擊中很多人。因?yàn)楹芏嚅_發(fā)者都是用Mac電腦，他們直奔在本地拉起Qwen序列模型，允許極大提升開發(fā)影響。

Qwen類別的全尺寸完善不止一個(gè)72B的大參數(shù)模型。與Qwen-72B同步，阿里云這次開源了通義千問18億參數(shù)模型Qwen-1.8B和通義千問音頻大模型Qwen-Audio，至此，通義千問開源光譜早已了覆蓋從18億、70億到140億、720億參數(shù)的4款大語(yǔ)言模型，以及視覺理解（Qwen-VL）、音頻理解兩款多模態(tài)大模型。

大模型的開源生態(tài)，這是AI時(shí)代最后抑或洶涌而來(lái)的一味藥引。周靖人對(duì)通義千問的定位是“AI時(shí)代最開放的大模型”，眼前打點(diǎn)好一切，靜待開發(fā)者入場(chǎng)了。

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