99%的行业大模型都可能被替代？对话百川智能王小川

文｜郝 鑫

编｜刘雨琦

“99%的止业年夜模子皆能够被替换”，百川智能结合开创人、联席总裁洪涛一语降天，震动四座。

百模年夜战中，止业年夜模子不断皆是核心地点，缘故原由回结起去有两面，一是战研收厂商的手艺、营业分离快，两是需供明白，实践降天速率取贸易化近超于通用年夜模子。

但如许的止业年夜模子凡是得靠微调、粗调的方法去完成，短处也非常不言而喻，锻炼工夫少、布置本钱下，借触及企业数据隐公成绩。

基于此，海内中皆正在找觅最劣解，并构成了两种探究途径：

一种以Pinecone、Zilliz为代表的数据库公司，带水的背量数据库道路；一种是OpenAI引发起的RAG（检索加强天生）道路。

若以形象的比方去注释，粗调、背量数据库战RAG三者的区分，年夜模子微调比如供一个孩子从小教念到年夜教以至研讨死；背量数据库战RAG则更像开卷测验，没有需求进修了解就可以给出谜底。

简而行之，背量数据库战RAG皆是正在没有变动模子的根底上，经由过程一些“中挂”的手腕去提拔年夜模子使用的精确性，以此去补偿年夜模子本身存正在的幻觉、时效性好、缺少专业范畴常识等缺点。

虽然是两条途径挑选，但背量数据库战RAG也没有是完整对峙，背量数据库中需求检索，RAG过程当中也存正在背量化阶段，只不外偏重面有所差别。

正在海内，腾讯愈加偏重背量数据库标的目的，并将其降至计谋职位，做出了“年夜模子是计较引擎，改动的是计较方法，存储需求背量数据库”的判定。

12月，百川智能开放基于搜刮加强的Baichuan2-Turbo系列API，分离RAG战背量数据库两条道路，挨出了一套“年夜模子+超少高低文窗心+搜刮加强常识库”的组开拳。

百川智能开创人、CEO王小川也给出了本人的结论：“年夜模子+搜刮加强是年夜模子时期的新计较机，年夜模子相似于计较机的CPU，互联网及时疑息取企业完好常识库配合组成了年夜模子时期的硬盘”。

尝试证实RAG+年夜模子的结果要好过粗调年夜模子，去自微硬论文

“从各个方面去看，搜刮加强要比粗调止业年夜模子更具性价比”，王小川讲。

光锥智能正在相同会现场对话王小川，深化理解，做为较早挑选RAG战背量数据库道路的企业，怎样正在手艺长进止考虑战打破？又怎样正在止业使用中降天？

中心概念以下：

1、搜刮加强是年夜模子走背适用的第一步，以至是最枢纽的一步。

2、年夜模子+搜刮组成完好手艺栈，完成了年夜模子战范畴常识、齐网常识的齐新链接。

3、年夜模子+搜刮加强是年夜模子时期的新计较机，年夜模子相似于CPU，互联网及时疑息取企业完好常识库是硬盘。

4、制止项目化，用产物化代替项目化，用定造化的才能，完成企业的低本钱定造。

5、中国年夜模子手艺退化比设想中要快很多，追逐标的目的次要集合正在文本事域。

光锥智能

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以下为对话真录：

Q：正在RAG提出之前，止业有哪些处理年夜模子缺点的手腕？

王小川：业界探究了多种处理计划，包罗扩展参数范围、扩大高低文窗心少度、为年夜模子接进内部数据库，利用特定命据锻炼或微调垂曲止业年夜模子等。那些道路各有劣势，但也皆存正在本身的范围。

比方，连续扩展模子参数固然可以不竭提拔模子智能，可是需求海量数据战算力的支持，巨额的本钱对中小企业十分没有友爱，并且完整依托预锻炼也很难明决模子的幻觉、时效性等成绩。以是，业界亟需找到一条散诸多劣势于一体的途径，将年夜模子的智能实在转化为财产代价。

Q：百川智能提出的“搜刮加强”观点取年夜水的RAG手艺思绪非常符合，怎样了解“年夜模子+搜刮”？

王小川：年夜模子+搜刮加强是年夜模子时期的新计较机，年夜模子相似于计较机的CPU，经由过程预锻炼将常识内乱化正在模子内乱部，然后按照用户的Prompt天生成果；高低文窗心能够看作计较机的内乱存，存储了当下正正在处置的文本；互联网及时疑息取企业完好常识库配合组成了年夜模子时期的硬盘。

基于那一手艺理念，百川智能以Baichuan2年夜模子为中心，将搜刮加强手艺取年夜模子深度交融，分离此前推出的超少高低文窗心，构建了一套年夜模子+搜刮加强的完好手艺栈，完成了年夜模子战范畴常识、齐网常识的齐新链接。

Q：经由过程搜刮加强怎样去处理年夜模子如今存正在的成绩？

王小川：搜刮加强可以有用处理幻觉、时效性好、专业范畴常识不敷等障碍年夜模子使用的中心成绩。一圆里，搜刮加强手艺能有用提拔模子机能，而且使年夜模子能“中挂硬盘”，完成互联网及时疑息+企业完好常识库的“齐知”。

另外一圆里，搜刮加强手艺借能让年夜模子粗准了解用户企图，正在互联网战专业/企业常识库海量的文档中找到取用户企图最相干的常识，然后将充足多的常识减载到高低文窗心，借滋长窗心模子对搜刮成果做进一步的总结战提炼，更充实天阐扬高低文窗心才能，协助模子天生最劣成果，从而完成各手艺模块之间的联动，构成一个闭环的壮大才能收集。

Q：正在手艺途径上，“年夜模子+搜刮”是如何完成的？

王小川：正在少高低文窗心战背量数据库的根底上，将背量数据库晋级为搜刮加强常识库，极年夜提拔了年夜模子获得内部常识的才能，而且把搜刮加强常识库战超少高低文窗心分离，让模子能够毗连局部企业常识库和齐网疑息，可以替换尽年夜部门的企业本性化微调，以此去处理99%企业常识库的定造化需供。

但正在完成过程当中，存正在着诸多手艺困难。搜刮加强圆里，用户的需供表达不只白话化、多元化，而且借取高低文强相干，因而用户需供（Prompt）取搜刮的对齐成了年夜模子获得内部常识过程当中最为中心的成绩。为了更粗准天文解用户企图，百川智能利用自研年夜言语模子对用户企图了解停止微调，可以将用户持续多轮、白话化的Prompt疑息转换为更契合传统搜刮引擎了解的枢纽词或语义构造。

百川智能借参考Meta的CoVe（Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language Models）手艺，将实在场景的用户庞大成绩拆分红多个自力可并止检索的子构造成绩，从而让年夜模子能够针对每一个子成绩停止定背的常识库搜刮，供给愈加精确战细致的谜底。同时经由过程自研的TSF(Think Step-Further)手艺，百川智能的常识库能够揣度出用户输进背后深层的成绩，更粗准的了解用户的企图，进而指导模子答复出更有代价的谜底，为用户供给片面战合意的输出成果。

Q：年夜模子+搜刮的测试战运转结果到达了甚么样的程度？

王小川：百川智能经由过程少窗心+搜刮加强的方法，正在192K少高低文窗心的根底上，将年夜模子可以获得的本来文本范围提拔了两个数目级，到达5000万tokens。而且经由过程了业内乱公认最威望的年夜模子少文本精确度测试——“年夜海捞针”测试，关于192k token之内的恳求，能够完成100%答复粗度。

关于192k token以上的文档数据，百川智能分离搜刮体系，将测试散高低文少度扩大到 5000w tokens。别离评测了杂背量检索战稠密检索+背量检索的检索结果，测试成果显现，稠密检索+背量检索的方法能够完成95%的答复粗度，即便正在5000万tokens的数据集合也能够做到靠近齐域谦分，而纯真的背量检索只能完成 80%的答复粗度。

Q：百川智能正在鞭策2B降天过程当中，发明了止业年夜模子的哪些成绩？止业年夜模子为何促进没有下来？

王小川：止业年夜模子固然是针对止业中需供而降生的，可是近况是观点炒得很热，却出有优良的理论，面对重重艰难。

止业内乱提出了L0、L1的观点，L0是尺度模子，L1是指正在上里颠末垂曲的范畴数据停止革新。一般的革新有两个做法，一个是SFT（注：监视微调，凡是正在预锻炼的年夜言语模子上利用）一个是Post-train（注：模子锻炼后的调参、紧缩、布置阶段。）止业年夜模子的革新跟锻炼模子是一个工作，固然SFT降落了1—2个数目级的易度，手艺完成上仍然很易，借需求模子公司的人材参与。对企业来讲，那是一个宏大的应战战资本耗损，而一旦开端便需求GPU算力的支持，做锻炼而没有是推理，本钱十分下。虽然投进年夜，但锻炼模子便跟“炼丹”一样，不克不及包管结果，另有能够会降落。再有，一旦数据大概算法更新了，企业便得再重训一次。当数据发作变革，需求引进及时数据，模子基座需求晋级时，之前的锻炼又会完全回整，借得重去一次。

我们没有完整否认做止业年夜模子那件事，可是仍然以为正在年夜部门场景下，搜刮加强是能够替换止业年夜模子。

Q：为何道搜刮加强能够替换止业年夜模子？搜刮加强才是走背使用的枢纽？

王小川：各人皆正在号令年夜模子要走背适用战降天，但正在明天，特别从海内去看，搜刮加强才是年夜模子走背适用的第一步，以至是最枢纽的一步，出有搜刮加强的年夜模子正在企业里出法降天。

用常识库减上搜刮加强以后，间接把体系挂上来，即插即用，把“硬盘”挂上来就能够用了，而且搜刮的不变性也会好许多，制止本有做Post-train或SFT的时分牢靠性、不变性皆不敷，如今不论用背量检索，仍是用稠密检索皆能很年夜水平提拔。究竟结果方才提到本来常识库拖出来，锻炼完了，只需发明数据更新便得从头训。如今用“硬盘”挂接方法即插即用，制止了本来模子晋级的时分，模子跟您的体系体例是别离的，模子晋级模子的，硬盘晋级硬盘的。比现有锻炼止业模子，用搜刮加强+年夜模子的方法会带去很年夜劣势。

Q：搜刮加强能撬动哪些止业？将带去哪些新的改动？

王小川：年夜模子+搜刮加强处理计划处理失落幻觉战时效性成绩后，有用提拔了年夜模子的可用性，拓展了年夜模子可以笼盖的范畴，比方金融、政务、司法、教诲等止业的智能客服、常识问问、开规风控、营销参谋等场景。

一个是大批文本数据的，有文本数据的，需求把笔墨的know how来做处置的，第两个是跟客户挨交讲的，他需求跟客户相同，好比客服的场景，大概答复客户成绩的，那两个场景比力集合，阐扬年夜模子的两个劣势，有没有限供应的才能。

Q：百川智能贸易化停顿到了甚么阶段？怎样考虑定造化战产物化的干系？

王小川：正在贸易化线索相同中，百川智能发明，前期许多客户念理解年夜模子，许多人去问年夜模子究竟是甚么，无能甚么。而近来两个月，客户的成绩愈来愈详细，曾经有一些场景感触感染到能用年夜模子了。可是处理的时分比力疾苦，最根底的是微调，狠一面的 SFT、Post-Training 城市提，但那些实在皆很重。我们如今做那件事的目标便是报告客户，我能快速天降天到您的实践使用来，以是如今不管是公有化场景的，仍是API场景的，许多客户皆正在相同，我们此次公布的产物便是处理他们那个成绩。

所谓定造化，customize，更精确天道是本性化，客户生成有本性化的需供。百川期望制止的，是项目化，用产物化代替项目化，是指产物具有定造化的才能，可以完成企业的低本钱定造。

中心仍是本钱，客户本钱下，项目利润低。相对能红利的2B公司，卖的年夜多是产物，而年夜大都定造化是项目。搜刮加强的完好手艺栈，目标便是让API中挂企业常识库完成定造化，是一款产物，可设置、可调解。我们也期望正在为公有化客户做定造化的时分，用产物组开的方法去做，而没有是用齐皆从头开辟一遍的方法做。

Q：百川智能做为年夜模子海潮的亲历者，回忆那一年，阅历了哪些阶段？

王小川：中国如今来说总的分红三个阶段。

第一个阶段是惊愕期，OpenAI公布了ChatGPT后，中国公司借出有，数据飞轮好国先跑起去，当时各人皆正在会商是否是AGI要去了；

第两个阶段是投进期，好比我开端做百川智能，各人皆开端动起去了，不竭天有人参加出去，一切的存眷面皆正在年夜模子上；

第三个阶段是下速迭代期，不管是本钱、教术仍是业界，天天皆能看到新的停顿，我们的手艺职员天天皆正在跟进最新的工具，让本人不竭迭代战改良，止业中的开展速率实在超越中界媒体战本钱圈的观点，今朝仍是正在快速迭代。

Q：假如从手艺视角看，中国的年夜模子更新迭代有哪些特性？

王小川：起首，中国年夜模子手艺退化比设想中要快很多。刚开端各人皆以为好国的劣势出格较着，我们逃没有上。但厥后包罗百川智能正在内乱的各家年夜模子出去当前，才发明正在有些场景中比GPT-3.5以至4借要好一些，那是曾经发作的究竟。好比百川智能，6月份收第一款模子，7月份收第两款，8月份收500亿参数，不断正在往行进止中，正在开源范畴仍是好国的替换产物。

第两个特性是，海内追逐的标的目的仍是集合正在文本事域。文本代表着智力化程度，我们以为正在追逐智力程度上，把文本放正在第一名的公司，是在野着久远标的目的走。GPT到GPT-4也才开端有了GPT-4V多模态，以是那些思索音频、图象、视频的公司，那个时分反而没有是正在一个标的目的合作。

我估量中国公司将来有直讲超车的时机，由于我以为关于文本标的目的的追逐、年夜模子智力的提拔是止业最该当存眷的工作，包罗少窗心、参数目年夜的多模态（明天所道的群体智能）皆是在野着那个标的目的勤奋。固然不但有多模态一条路，但多模态是离使用近来的一件事，傍边国一头扎进使用标的目的的时分，能够用更小的多模态模子鞭策降天。