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7033月16日，百度正式發(fā)布大語言模型、生成式AI產品“文心一言”。百度創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏及百度首席技術官王海峰出席發(fā)布會。李彥宏展示了文心一言在文學創(chuàng)作、商業(yè)文案創(chuàng)作、數(shù)理推算、中文理解、多模態(tài)生成五個使用場景中的綜合能力。
“生成式AI代表著新的技術范式，是任何企業(yè)都不應錯過的大機會?！崩顝┖暾f，“這段時間不斷有人問我，為什么現(xiàn)在發(fā)布，你們是不是真的ready了？其實，百度在過去十幾年中持續(xù)在AI研發(fā)上堅持投入，文心大模型第一個版本2019年就發(fā)布了，此后的每一年都發(fā)布一個新版本，從這個意義上說，文心一言的發(fā)布只是我們過去多年努力的一個自然延續(xù)?！?
李彥宏表示，大家的期望值是要對標ChatGPT，甚至要對標GPT-4，這個門檻還是很高的。全球的大廠當中，百度是第一個“發(fā)布”的。他說，內測中“文心一言”并不完美，之所以現(xiàn)在要發(fā)布，原因在于市場有強烈需求。其定位是通用大模型。
李彥宏認為，多模態(tài)是生成式AI一個明確的發(fā)展趨勢。未來，隨著百度多模態(tài)統(tǒng)一大模型的能力增強，文心一言的多模態(tài)生成能力也會不斷提升。而大模型會帶來三大產業(yè)機會：新型云計算、行業(yè)模型精調、應用開發(fā)。
發(fā)布會舉行時，截至14時22分，百度集團（09888.HK）股價跌幅擴大至近10%，報120.5港元/股。
演示五個場景下的能力
發(fā)布會上，百度播放了“文心一言”的演示視頻，以下為演示實錄。
文學創(chuàng)作
問題：
· 《三體》的作者是哪里人？
· 可以總結一下《三體》的核心內容嗎？如果要續(xù)寫的話，可以從哪些角度出發(fā)？
· 如何從哲學的角度續(xù)寫？
· 電視劇《三體》演員都有誰？
· 于和偉和張魯一有哪些共同點？
· 于和偉和張魯一誰更高？
李彥宏：剛才的演示中，“總結三體的核心內容”，體現(xiàn)的是文心一言的總結、分析能力。續(xù)寫《三體》，體現(xiàn)的是內容創(chuàng)作生成能力。
《三體》的作者是誰？他是哪里人？電視劇三體演員都有誰？文心一言回答是正確的。大家可能知道，生成式AI這類產品，在回答事實性問題時，有時候會出錯。文心一言延續(xù)了百度知識增強的大模型理念，大幅度提升了事實性問題的準確率。
于和偉和張魯一有哪些共同點、于和偉和張魯一誰更高？這類問題背后，則體現(xiàn)的是文心一言的推理能力。比如，它得先知道兩人的準確身高，才能得出正確答案。
商業(yè)文案創(chuàng)作
問題：
· 如果要成立一個用大模型服務中小企業(yè)數(shù)字化升級的科技服務公司，可以起個什么公司名？
· 數(shù)智云圖這個名稱不錯，給我起一個公司的服務Slogan，表達共贏的概念。
· 幫我生成一篇公司成立的新聞稿，數(shù)智云圖以共贏的服務理念用大模型服務中小企業(yè)數(shù)字化升級。字數(shù)600字。
李彥宏：剛才的演示，展現(xiàn)了文心一言連續(xù)三次內容創(chuàng)作生成。
AI要寫好一篇稿子，除了需要準確理解我們的意圖，還要有清晰的表達能力。
這背后有一個基礎，就是龐大的數(shù)據(jù)規(guī)模。人類常說“讀萬卷書”，而AI可以說是 “讀書破千億卷”。文心一言大模型的訓練數(shù)據(jù)就包括，萬億級網頁數(shù)據(jù)，數(shù)十億的搜索數(shù)據(jù)和圖片數(shù)據(jù)，百億級的語音日均調用數(shù)據(jù)，以及5500億事實的知識圖譜等，這讓百度在中文語言的處理上，能夠處于獨一無二的位置。
有研究表明，數(shù)據(jù)規(guī)模足夠大，參數(shù)達到千億級，大模型就可能發(fā)生“智能涌現(xiàn)”，即使在沒有專門訓練過的領域，也能涌現(xiàn)出知識理解和邏輯推理能力。
數(shù)理邏輯推算任務
問題：
· 下面我們來玩一個雞兔同籠的游戲。1只雞有2只腳1個頭，1只兔子有4只腳1個頭。那么，如果有一個籠子里有9個頭，40只腳，應該有多少只雞，多少只兔子？
· 下面我們來玩一個雞兔同籠的游戲。1只雞有2只腳1個頭，1只兔子有4只腳1個頭。那么，如果有一個籠子里有9個頭，30只腳，應該有多少只雞，多少只兔子？
李彥宏：對于第一道題，文心一言經過演算，認為可能是題出錯了。對于第二道，文心一言不但給出了正確結果，還詳細給出解題步驟?？梢钥闯觯男囊谎阅芾斫忸}意，并有正確的解題思路，進而像學生做題一樣，按正確的步驟，一步步算出正確答案。
文心一言已具備了一定的思維能力，能夠學會數(shù)學推演及邏輯推理這類相對復雜任務。當然，現(xiàn)階段準確率還不是100%，我們還需要給它更多的時間來學習和成長。
中文理解能力
問題：
· “洛陽紙貴”是什么意思？
· 當時洛陽的紙到底有多貴？
· 這個成語在現(xiàn)在的經濟學原理里，對應的理論是什么？
· 用洛陽紙貴四個字寫一首藏頭詩。
李彥宏：“洛陽紙貴”，“藏頭詩”，這很考驗AI對中文和中國文化的理解。
作為扎根于中國市場的大語言模型，文心一言具備中文領域最先進的自然語言處理能力。這個例子就比較清楚地展示了我們在中文上的優(yōu)勢。
相對應的，文心一言目前對英文語種、代碼場景的訓練還不夠多，表現(xiàn)還不夠好，接下來我們還要加緊訓練，不斷完善這些能力。
多模態(tài)生成
問題：
· 請為2023世界智能交通大會創(chuàng)作一張海報。
· 你認為智能交通最適合哪個城市發(fā)展？
· 請用四川話將以上內容講出來。
· 請將以上內容生成視頻。
李彥宏：剛才這一段演示，文心一言生成了文本、圖片、音頻和視頻，展示了多模態(tài)生成能力。目前的版本，已經能夠生成文字、圖片和語音。生成視頻因為成本比較高，還沒有對所有用戶開放，未來我們會逐步接入。但是熟悉百家號創(chuàng)作的朋友，應該都體驗過這個功能了，每天有幾萬篇文章通過這個能力轉成視頻內容在百度分發(fā)。
多模態(tài)是生成式AI一個明確的發(fā)展趨勢。未來，隨著百度多模態(tài)統(tǒng)一大模型的能力增強，文心一言的多模態(tài)生成能力，也會不斷提升。
“四層架構的每一層都有領先產品”
在結束演示后，李彥宏總結道：“從文心一言的表現(xiàn)看，某種程度上它具有了對人類意圖的理解能力，回答的準確性、邏輯性、流暢性，都逐漸接近人類水平。但整體而言，這類大語言模型還遠未到發(fā)展完善的階段，它們有時候會有很驚艷的表現(xiàn)，但不少場景下，細究起來還有明顯的bug，進步空間很大。未來這段時間它一定會飛速發(fā)展，日新月異。”
李彥宏表示，通過定向微調，可以在百度內外部各類產品上逐步展示出驚人的親和力，讓每一個產品離自己的用戶和客戶更近。文心一言這樣的大語言模型，會成為每個人必不可少的生產力工具。不過，無論是哪家公司，都不可能靠突擊幾個月就能做出這樣的大語言模型。深度學習、自然語言處理，需要多年的堅持和積累，沒法速成。
“人類進入人工智能時代，IT技術的技術棧發(fā)生了根本性變化。過去基本分為三層：芯片層，操作系統(tǒng)層和應用層。現(xiàn)在可以分為四層：芯片層、框架層、模型層和應用層?！彼榻B說，“今天，百度是全球為數(shù)不多、在這四層進行全棧布局的人工智能公司，從高端芯片昆侖芯，到飛槳深度學習框架，再到文心預訓練大模型，到搜索、智能云、自動駕駛、小度等應用，各個層面都有領先業(yè)界的自研技術?！?
文心一言位于模型層。2019年，百度推出了文心大模型ERNIE 1.0。目前，ERNIE 3.0每天接受數(shù)十億次用戶的搜索請求。這讓文心一言能夠基于一個龐大的、高效的數(shù)據(jù)池，快速地學習和改進。
“大模型訓練堪稱暴力美學，需要有大算力、大數(shù)據(jù)和大模型，每一次訓練任務都耗資巨大。全棧布局的優(yōu)勢在于，可以在技術棧的四層架構中，實現(xiàn)端到端優(yōu)化，大幅提升效率。尤其是，框架層和模型層之間，有很強的協(xié)同作用，可以幫助構建更高效的模型，并顯著降低成本。事實上，超大規(guī)模模型的訓練和推理，給深度學習框架帶來了很大考驗。比如，為了支持千億參數(shù)模型的高效分布式訓練，百度飛槳專門研發(fā)了 4D 混合并行技術?！崩顝┖杲榻B道。
“另外，芯片、框架、大模型和終端應用場景，可以形成一個高效的反饋閉環(huán)，幫助大模型不斷去調優(yōu)迭代，越做越好。更好的大模型，會讓用戶體驗不斷升級?！?
最后，李彥宏強調：“在全球范圍內，在四層架構的每一層都有領先產品的公司幾乎沒有，百度的優(yōu)勢非常獨特，相信大家會在后續(xù)文心的迭代速度上有明顯感受?！?
