讓機器像人一樣思考，是很多人工智能（AI）從業者的美好愿景，也是不少投資人看好的賽道。
今年9月，由清華大學知識工程實驗室（KEG）孵化的人工智能企業智譜AI宣布獲得數億元人民幣B輪融資。本次融資由君聯資本和啟明創投聯合領投，將被用來繼續投入打造高性能千億級普惠大模型。
啟明創投合伙人周志峰表示：“下一個十年，人工智能將走向認知智能。預訓練大模型是其核心技術推動力和關鍵基礎設施，讓AI吸收更多的知識去理解和思考，最終實現接近人類水平的認知。同時，預訓練大模型使得AI從依賴手工調參建模走向可大規模復制的工業化階段。”
最近，人工智能公司OpenAI發布的AI聊天機器人ChatGPT成功“破圈”，它可以按照要求寫詩、寫新聞稿甚至生成代碼，使得大模型的創新熱潮備受關注。這一賽道上的智譜AI也再次走進了“聚光燈”下。
打造國產開源大模型
2020年6月，人工智能公司OpenAI發布了GPT-3語言模型，其千億參數的規模和強大的語言處理能力攪動了AI領域的“一池春水”。今年年初，OpenAI將GPT-3微調為InstructGPT ，減少了不真實、有偏差的輸入。如今，OpenAI又將其進一步升級為ChatGPT，并在線上測試中展現出驚人的語言能力。
遺憾的是，GPT-3 的模型參數不開源，僅以付費API（應用程序編程接口）的形式提供給海外用戶（中國地區不可用），這給研究者對模型的深入探索設立了壁壘。
當前，雖然互聯網公司Meta開源了大模型OPT，AI創業公司Hugging Face開源了BLOOM，但用戶至少需要一臺 A100（80G×8）服務器才能啟動推理，大部分普通研究者仍然被擋在門檻之外。
與此相對的是，今年8月，由KEG與智譜AI共同研發的大規模中英文預訓練語言模型GLM-130B正式發布，該模型以開源開放的形式供研究機構或個人免費下載使用。團隊在模型量化方面做了大量嘗試，用戶可以在一臺 A100（40G×8）或V100（32G×8）服務器上進行推理。
不久前，美國斯坦福大學基礎模型研究中心負責人Percy Liang等開展了一項研究，對國際上眾多大模型進行對比，其中GLM-130B模型在魯棒性和正確率方面均取得了較好的表現，且該評測僅使用英文任務，GLM-130B可同時支持中英雙語。
從2021年12月起，清華大學KEG、PACMAN（并行與分布式計算機系統）、NLP（自然語言處理）等實驗室開始了關于訓練千億參數的稠密模型的討論。隨著工作的推進，研究團隊一直沒有找到充足、穩定的計算資源用于模型訓練。
今年4月，在了解到清華大學KEG的千億參數GLM模型訓練缺少計算資源的情況后，智譜AI決定為這一項目免費提供模型訓練所需的算力支持。
經過多方的協調與努力，智譜AI最終租用了近百臺A100服務器，為KEG提供了模型訓練所需的算力，并致力于將這一研究開源、開放，讓研究界和產業界都能以超低成本理解大模型和使用大模型。
“如此規模的算力、以月為單位的租用，其成本對于創業公司來說不是筆小數目，但公司還是毅然決定為項目提供支持。”智譜AI總裁王紹蘭表示，“我們希望通過這樣的方式，讓更多人直接用上大模型，帶動更多人了解和認可大模型。最終，讓大模型技術像云計算、大數據一樣成為信息化、智能化系統的基礎設施，為各行各業賦能。”
大模型賦能的數字人
連日來，第二十二屆世界杯足球賽正在卡塔爾進行，在相關視頻App的世界杯轉播報道中，總會有一個熟悉的身影出現在視頻節目左下角。
她是智譜AI研發的AI手語數字人華同學，可以為觀眾提供專業、準確的手語體育賽事解說，向聽障人群傳遞足球場上的“聲音”。
早在北京冬奧會和冬殘奧會期間，華同學就曾服務于《北京您早》節目，對“冬奧賽事集錦”和“一起看冬奧”進行手語播報。
“用數字人完成手語播報，不僅降低了冬奧運營成本，還彰顯了冬奧的科技創新力。”王紹蘭介紹，智譜AI研發的智慧手語系列產品，涵蓋手語播報、手語翻譯以及手語詞典三種應用，滿足手語信息播報、實時翻譯交流、手語學習等多個場景的需求。
“大規模預訓練模型賦能的數字人，體現了智譜AI的社會公益情懷，讓科技更有溫度。”王紹蘭表示，“以千億級預訓練大模型為核心，我們的數字人已經在AI虛擬面試官、虛擬主持人、智能客服、陪聊機器人等場景得到應用。接下來，我們還將繼續拓展數字人的應用場景，建立數字人生態合作，加快實現‘數智人’。”
《中國科學報》獲悉，智譜AI基于開源的千億雙語預訓練模型GLM，推出了聊天機器人XDAI和chatGLM，讓機器模擬人類的思考模式，實現知識具象化的對話系統。
與此同時，在大模型的技術基礎之上，智譜AI還提出了Model as a Service（MaaS）的市場理念，即提供模型共訓服務、模型授權服務，以及API開放平臺等，聯合上下游伙伴建設大模型生態。
在生態建設方面，智譜AI與中國計算機學會（CCF）聯合發起了CCF-智譜大模型基金，圍繞預訓練大模型理論、算法、模型、應用等相關研究提供資助，希望通過降低大模型研究的門檻，讓每一名計算機領域的科研工作者均有機會參與大模型的研究，推進大模型技術和應用的創新落地。
經歷時間檢驗的初心
沒有一次成功是偶然的，技術走出實驗室并投入市場應用更是如此。
智譜AI成立于2019年，由清華大學KEG的技術成果轉化而來。在智譜AI核心團隊中，首席執行官張鵬畢業于清華大學計算機系，董事長劉德兵是中國工程院院士高文的弟子，王紹蘭則是清華大學創新領軍博士。
早在2006年，清華大學KEG就啟動了科技信息分析引擎ArnetMiner（以下簡稱AMiner）的相關研究，到真正實現產業化，即智譜AI成立的時候已經過去十多年。當年的研究團隊先后獲得了國際頂級會議SIGKDD的十年最佳論文、國家科學進步獎二等獎、北京市發明專利獎一等獎。
“技術要實現產業化還需要做到洞察市場需求、持續創新推廣、賦能產業生態。”王紹蘭回憶，“當時僅僅是為了抓取、清洗數據，我們就在南京專門成立了分公司，共40多人，從一開始的手工標注，到逐漸建立起技術規則，再到將AI算法靈活應用于其中。”
在日復一日的打磨和探索下，如今的AMiner系統收錄了全球1億余位學者、38萬家機構發表的3.3億篇論文、1.1億篇專利、280萬個科研項目，并構建了億級高清知識圖譜，涵蓋40個學科800萬個知識概念和11億條關聯信息，每年吸引全球220個國家/地區的3000多萬獨立IP訪問。
這些年來，從實驗室的技術出發，智譜AI一直保持初心，努力學習。“實現知識與大模型的融合需要產學研強結合，需要打造研究生態、硬件生態、智算生態、應用生態、組織生態。”王紹蘭向《中國科學報》透露，“我們希望通過打造支持不同場景、不同方向的智能應用程序的底層人工智能架構，賦能千行百業，‘讓機器像人一樣思考’將是可以觸及的未來。”
來源：《中國科學報》
