每日时讯!国内最小的大模型创业团队,靠另类创新出位
拥有多年NLP经验的虎博科技,凭借自身独特的技术创新,打破“成本魔咒”,重新定义“短小精悍”。
国内大模型创业迎来了新面孔。
包含70亿参数和1800亿参数两个版本的大模型TigerBot正式亮相,一经推出,就以独特的实力,引起了外界瞩目。
【资料图】
从评测结果可见,TigerBot与OpenAI同规模模型的得分十分接近
作为一款国产自研的多模态大语言模型,TigerBot不仅能进行编程、画图、翻译,还支持多种办公场景下的任务,具有高效的学习能力、创造力和可控性。
更重要的是,借助更先进的微调算法,TigerBot在只使用少量参数的情况下,就能快速理解人类的问题,提升回答的准确性。
在同样50万条数据训练的情况下,TigerBot的收敛速度比斯坦福推出的Alpaca快5倍,在公开数据集上评测显示性能提升17%。
有点难以置信的是,研发了如此强劲大模型的团队,最初只有5个人,身为CEO兼首席科学家的团队Leader陈烨,担任了最核心的代码工作。
后来成员规模虽有扩充,但也只控制在了10人左右。
那么,这个在激烈的大模型竞争中,TigerBot背后的中国企业——虎博科技,究竟是怎样凭借犀利小团队杀出一条血路的呢?
01 重新定义“精悍”
众所周知,训练大模型所需的高昂算力、成本,一度使得ChatGPT这样的通用大模型,成为了少数科技巨头的专利。
然而,拥有多年NLP经验的虎博科技,却凭借自身独特的技术创新,打破了这一“成本魔咒”,并重新定义了何谓“短小精悍”。
具体来说,为了降低模型的训练成本和难度,虎博科技在以下几个方面进行了创新:
指令完成监督微调
所谓指令完成监督微调,主要就是让模型更加理解人类提出的各种问题。
如果模型像一个学生,那么问题就像一个作业。
如果老师只是给学生一个作业,不告诉他这个作业要考察什么知识点,要用什么方法来解答,那么学生可能会很困惑,于是有些问题的回答质量往往就不佳。
面对这样的问题,以往人们想到的办法,是通过微调和提示的方式,来让模型变得“更通人性”。
具体来说,微调是在大量的任务相关的数据上,重新训练模型的参数,这就像给了学生一本厚厚的辅导书,虽然可以让他学得更好,但也会花费很多时间和精力。
而提示则是在每个问题前加上一些特殊的单词或符号,就像给学生一个小抄,让小抄引导他写出正确答案,但这一方法也需要老师花心思制作小抄,而且小抄的内容也会限制学生的应变能力。
对此,TigerBot的应对之策,是使用一种标记语言(Mark-up Language),在每个问题前加上一些特殊的符号。
这相当于给每个作业打上了“标签”。
如此一来,学生就能明白,这个作业是数学题,要用加减乘除来解答;那个作业是英语题,要用翻译来解答;从而让模型快速地理解了各种问题。
但别看只是个“打标签”的小小改动,真正要践行这样的技术创新,却绝非易事。
因为标记语言并不是一种简单的任务标签,它需要有一定的语法规则和语义表达能力,才能让 LLMs(大模型) 准确地理解和执行指令。
其次,标记语言并不是一种独立的技术,要让 LLMs 能够有效地利用标记语言来完成各种任务,还需要借助预训练、微调、元学习等其他多种技术。
因此,整合各种技术并设计一种通用且易用的标记语言,是一项具十分前沿的创新性工作,涉及多个方面的挑战和难点。
唯有那些具备深厚理论基础和实践经验的团队,才能做出这类突破。
突破并行训练难关
除了模型的底层架构上的改进外,TigerBot另一大降低训练难度和成本的创新,就是突破了deep-speed等主流框架中的若干内存和通信问题,实现了千卡环境下训练数月无间断。
在此之前,要想千卡环境下进行数月无间断的训练,会面临很大的技术难点。
这里可以用一个形象的比喻说明:
想象一下,在一个拥挤的马路上,用很多辆小车来运送一座大山,要花费多大的时间和精力?要面对怎样的拥堵和阻碍?
在这里,“小车”就象征着每个 GPU 的内存空间,“大山”象征着模型的参数和梯度。
虽然我们有一千辆小车可以用,但是每辆小车的载重能力都很有限,远远不够装下整座大山。
另一方面,模型的参数和梯度需要在多个 GPU 之间频繁地交换和更新,需要消耗很多的通信资源。
这就像是要把一座大山从一个地方运到另一个地方,需要经过很多次的装卸和转运,不仅会耽误时间,还会消耗大量的资源。
对此,TigerBot主要使用了三个技术,来进行并行训练的优化。
首先,TigerBot 使用了一种叫做ZeRO的技术,它可以把模型的参数和梯度分散到多个 GPU 上,从而减少每个 GPU 的内存占用。
这就像是把大山分成很多小块,然后用不同的小车来运送一部分小块。这样,每辆小车就不会超载了,而且可以同时出发,提高训练的效率。
其次,TigerBot 使用了一种叫做DeepSpeed的技术,它可以根据模型的参数和梯度的大小和分布,自动地选择最合适的通信方式和路径。
这就像是一个智能导航系统,它可以根据货物的重量和目的地,自动地选择最快的交通工具和路线,从而大大节约了时间和资源。
再次,TigerBot 使用了一种叫做BF16的技术,它可以降低模型的精度要求,从而减少计算的复杂度和内存的需求。
这就像是将同等大小的山体碎块换成了塑料或纸板,从而大大从降低运输的负担。
借由着这些技术,虎博科技每月在训练上的开销,能够节省数十万。
这也是为什么,他们能以10人左右小团队,在几个月时间内实现“媲美”OpenAI壮举的原因之一。
02 正向突变
除了上述提到的技术外,虎博科技在大模型方面,还运用ensemble和probabilistic modeling的方法,让模型在创造性和可控性上做出了适当的权衡。
同时,针对中文连续性强、多义歧义情况多等问题,虎博科技通过不断吸取开源模型和代码中的优点,从tokenizer到训练算法上,都做了相应优化。
而这些提升性能、降低成本的技术创新,和自然界中的生物面临环境压力时,所激发出的“突变”和“进化”,有着异曲同工之妙。
面对训练大模型所需的巨量算力、数据时,实力并不强劲的中小企业,也感到了某种“演化压力”。
为了在这场AI竞赛中不被时代抛弃,部分中小企业,只能被倒逼着选择了一种更能降本增效的技术策略。
然而,这样的“压力”,却并不总是能激发正向的“突变”与“进化”,部分实力羸弱的企业,可能直接倒在了这场残酷的大模型竞争中,还有的企业干脆选择了投机取巧,以炒作和公关来吸引融资。
既然如此,那虎博科技是如何在这样的压力下,完成正向“突变”的呢?
谈到这个问题,我们就不得不提起虎博科技的创始人兼CEO——陈烨。
某种程度上,与OpenAI的Sam Altman一样,陈烨也是一个心怀科技理想的天才创业者。
在AI领域的造诣上,陈烨不仅三次获得人工智能顶级会议(KDD和SIGIR)最佳论文奖,在人工智能和机器学习领域发表了20余篇具有业界影响的论文,并拥有10余项专利。
并且还曾在美国的微软、eBay和Yahoo担任主任科学家和研发总监等职位,成功实施过多个深具业界影响力的人工智能系统。
而每一个对AI技术进行过深度研究的人,都明白这项技术的远大意义。
这样的人,如果想在AI领域干一番事业,就绝不会仅仅只是为了赚钱。
在2017年,陈烨成立了虎博科技,开始专注于NLP技术的应用落地,愿景是用AI赋能下一代搜索引擎,连接人与全球信息,让人们获取知识更简单。
然而,再远大的理想,也要有现实的支撑。
深谙AI技术发展路径的陈烨明白,人工智能的进步与迭代,需要漫长的研发周期,虽然短期来看,资本市场对这类技术有着很大热情,也产生了很多泡沫,但如果长时间未能看见实际的应用或产出,各路资本就都会纷纷人走茶凉。
面对这个问题,理性而成熟的陈烨,选择了一条更为稳健的道路,来坚守自己的理想。
在彼时的国内AI赛道上,智能金融成为了陈烨首先瞄准的目标。
这是因为,金融行业的运转,往往伴随着巨大的数据量,且与教育、医疗等行业相比,金融领域的很多数据都是公开、且易于获取的。
于是,结合自身的NLP技术,虎博科技研发的新一代智能金融信息搜索引擎——虎博搜索诞生了。
虎博搜索的数据覆盖 了A 股、港股及美股,包括行情、公告、研报、新闻等多维度信息。
利用语义挖掘、知识图谱、机器翻译等核心技术,虎博搜索不仅实现了口语化交流问答,并且还通过精确的数据抽取,以及跨越语言的功能,从海量信息中挖掘到深层次信息,并提供了本地编辑、报告全文、溯源定位等多种功能。
而这些功能背后的深度学习、知识图谱、文本生成等技术,都是未来大模型所必将涉及的关键点。
在此后的发展历程中,虎博科技又自主研发了各大金融领域的关键技术,包括智能推荐、翻译、舆情分析等,而由此积累的NLP经验,也为后来的TigerBot的诞生夯实了工程基础。
03 总结
纵观TigerBot诞生的过程,我们可以发现,这是一个既守住了饭碗,又赢得了理想的故事。
科研出身的陈烨,有技术,也有情怀,但却并没有在现实与理想之间顾此失彼,而是以用户需求为导向,结合自身的技术优势,开发出多种适用于不同场景的AI产品。
在此过程中,其依据对技术前沿趋势的敏锐洞察,逐步提高了自身的开发能力和工程化水平,从而在后来的大模型研发中,突破了主流框架中的技术难点和瓶颈。
如果说,当下的大模型竞争,是一场物竞天择的竞赛,那么唯有那些在广泛的产品和服务中,积累了足够多技术因子的企业,才能在压力和挑战面前,完成“进化”与“突变”。
标签:
抢先读
- 苏宁易购发布618下沉市场消费大数据:郑州郑庵镇成为最强消费小镇 最新快讯
- 实时焦点:财政部:前5月证券交易印花税收入891亿元,同比降36.9%
- 数据要素,谁是成长最快企业? 世界今日讯
- 环球观热点:2023福建南平市考试录用公务员拟录用人员名单公示(七)
- 小学入学政策有新变化,6周岁将不再是入学门槛?家长喜忧参半
- 港股医药板块持续走高 信达生物涨超8%
- 中钢洛耐最新公告:本次询价转让价格为5.3元/股-每日短讯
- 【热闻】市场监管总局:鼓励支持相关经营主体重塑信用
- 昇思开源社区理事会成立 基于昇思AI框架的全模态大模型“紫东.太初2.0”发布
- 江门市2023年度高级经济师考试温馨提示-全球快资讯
- 跨越伶仃洋 一桥连三地:这座世界最长跨海大桥为大湾区带来新机遇
- 环球简讯:安洁科技:拟对适新国际增资1000万美元,用于投设越南子公司
- 今日热讯:安阳红旗渠机场试飞成功
- 上市券商2022年业绩普降ROE明显回落 天天热讯
- 中国汽车崛起,合资品牌得像牲口一样活下去|快消息
- 当前讯息:售23.18万 魏牌新摩卡DHT-PHEV亮相粤港澳车展
- 热头条丨TES六连胜阿水让人陌生,Rookie透露没睡够,Doinb直言LGD不配赢
- 全球快看点丨《AC幻景》地图大小等于《大革命》 将不会过于臃肿
- 东吴证券:餐饮等服务消费继续恢复 可选品有所回暖_全球快讯
- 【焦点热闻】青春喜剧电影《表白吧!在毕业前》今日公映
- 资讯推荐:惊艳的女孩名字 贾姓听过最惊艳的女孩名字
- 财面儿丨金科地产集团:“21金科地产SCP004”未按期偿付本息 涉及金额8.8亿元
- 环球关注:苹果手机多个偷拍软件上热搜:到底是谁在用?
- 科伦博泰IPO:刘革新带儿子进董事会,两年半估值暴涨31倍_环球观点
- 快船球队管理层忙布局!打感情牌,想威少380万美元续约 全球简讯
- vivo S17 手机开售:优惠 30 元,到手 2469 元起 |天天快资讯
- 845.63亿元!第三十二届哈洽会已签约贸易投资项目224个
- 微信:集中整治涉企业、企业家的虚假不实和侵权信息 严厉打击恶意炒作行为_天天速看
- 环球关注:加强企业安全意识 提升全民安全素质
- 大众汽车召回部分进口宾利飞驰系列汽车,共计3028辆 天天头条
- 当前视讯!再看《三峡好人》 | 停云
- 河南:强化监督执纪 筑牢南水北调工程安全“堤坝”
- 浙江医药: 目前公司并无以新冠肺炎为适应症的医药制剂产品_聚焦
- 6月16日十大人气股:牛回速归(名单)
- 打狗棍特别节目(广东珠江台 打狗棍) 环球速看
- 《蜘蛛侠2》全新可探索区域:知名休闲区康尼岛
- 当前头条:北京三宗地出让揽金149.82亿元 亦庄新城热门地块被“生面孔”中皋置业摇中
- 时讯:高质量发展调研行丨哈密金风装备制造风速发展
- 工伤申报找哪个部门|环球时讯
- 全球新动态:中南新能源合作帮南非解“电荒”
- 网商贷还不上会怎么样?还不上多久被催收? 全球看热讯
- 人民币对美元中间价上调200个基点,全年人民币汇率最高或升至6.6
- 进入女性体内后 没“受精”成功精子的命运 既好笑又心疼
- 每日热门:腾讯智慧交通副总裁施雪松:相比技术,智慧交通的决策和管理才是真正挑战
- 每日短讯:知名演员现身医院眼眶湿润!妻子患病紧急做手术,躺病床脸色苍白
- 真正高配的人生,其实就是不断做减法
- 民航局:5月国内客运规模比2019年同期增长2.6% 聚焦
- 可断匈奴右臂的乌孙,为何不愿与汉朝共击匈奴? 天天视讯
- 环球热门:6月16日上期所沪铜期货持仓比例
- 加快建设国家级石墨资源开发利用研发平台 当前短讯
- 世界最新:财政部:前5月 全国一般公共预算支出超10万亿元
- 2023石家庄端午节亲子游好去处
- 6月16日国内镝铽系部分价格下滑 环球头条
- 小米“小爱建议”已支持MIUI14:覆盖40余款机型
- 今日起 重庆往返香港航班正式恢复-全球焦点
- 播报:2023年5月全球非洲猪瘟疫情汇总:共500多起,波兰发生疫情次数最多
- 香港一季度末市面流通信用卡总数1970万张 同比上升2.8%
- 无情的世界无情的你是什么歌_无情的世界无情的你歌曲
- 皇氏乳业荣登“中国500最具价值品牌榜单”
- 天天速讯:中国工商银行与陕西省人民政府签署战略合作协议
- 南华瑞富一年定开债基成立 每日速读
- 反向裁切照片你试过没?这个 AI 制图工具好玩又实用_最新资讯
- 谁“偷”了我的信息:一杯网红奶茶产生87条数据背后|环球快资讯
- 当前速读:中雨!大雨!暴雨在路上!陕西发布最新预警,今晚……
- 惜败欧洲第一!EDG1:2TL进入败者组! 要闻速递
- 杭州亚运村内部功能区首次公开亮相 一起全景感受无限好“村”光|天天即时看
- 三晋夏收农忙“丰”景
- 实时:攻击性还是那么强!EDG分享对阵LNG海报:还是废纸一张!
- 全球快看点丨苏翊鸣保送推荐清华大学
- 官媒:楼市下跌比预想加大,专家:7月或出台更大楼市刺激政策
- 6月16日国内丁苯橡胶市场行情小幅波动 全球微动态
- 如何写好合同中的违约责任 天天观热点|天天快看点
- 【环球时快讯】华如科技(301302):该股换手率大于8%(06-16)
- 采用全新设计风格 新款别克昂科威Avenir官图发布
- 香港一季度末市面流通信用卡总数1970万张 同比上升2.8%
- 快资讯:初三老师对学生的鼓励寄语有哪些
- 每日头条!汪苏泷巡回演唱会首场北京站加场
- 全球热议:南县麻河口镇:禁毒宣讲进校园 守护青春助成长
- 天天速讯:配置更高价格更香 海豹冠军版静态体验
- 每日聚焦:5月主要能源产品生产均保持同比增长
- 余承东:比亚迪是少数能活下来的巨头之一 小公司造不了车
- 热点!亮点剧透!带你了解世界互联网大会数字文明尼山对话精彩活动
- 合盛硅业: 朋友公司目前尚无有机硅期货业务,仅有工业硅期货业务-世界聚焦
- 天天热文:液冷概念股震荡走高
- 新时代能源(00166)6月16日斥资12.45万港元回购100万股
- 简讯:南阳一AA级国资控股集团完成发行5亿元私募债 利率5.48%
- 再添重器!我国首艘,成功交付!
- 华夏中证港股通50ETF联接基金顺势发行
- 降息是股债双牛的起点;市场底早于经济底;降息后续还需要政策配合|大V热观点
- 【全球速看料】为何人类不能永生 生物学家 人类只是基因手下的“打工仔”而已
- 金牌厨柜:拟约8亿元投建定制家居项目-天天通讯
- 暑期防溺水 安全记心间|今日精选
- 如何找到一份系统工程师的工作?
- 国家发改委最新回应!
- 北上资金今日净买入105.46亿元-每日视点
- 市区联合行动,保障大鹏新区劳动者职业健康-每日视点
- 才艺展演、“篝火”晚会……华山幼儿园举办毕业典礼
- 【世界快播报】成都大运会门票已正式开售(附购票入口+规则)
- 租户装修门面房,打通多间墙体,挖机开进房间!江苏一小区业主:地梁钢筋都漏出来了,还有人家里瓷砖被震掉
- 2023年最新江苏防温降暑费标准来了 江苏高温费发放标准2022几个月?