金磊 楊凈 發(fā)自 凹非寺

量子位 報(bào)道 | 公眾號(hào)QbitAI

最特殊，沒有之一。

她叫華智冰，沒有參加過任何升學(xué)考試，沒有拿過任何競(jìng)賽名次。

卻被清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系知識(shí)工程實(shí)驗(yàn)室，“破格錄取”。

而且就這么一位學(xué)生，還得舉三個(gè)單位（研究所、企業(yè)）之力，聯(lián)合培養(yǎng)。

就連實(shí)驗(yàn)室主任唐杰，一開始也是再三猶豫，“是否能hold得住這個(gè)學(xué)生”。

為什么？到底什么來頭？

只因智商太超群、能力過強(qiáng)悍。

華智冰剛誕生，便可繪畫、作詩。

在經(jīng)過一段時(shí)間的訓(xùn)練后，竟還可以做曲！

或許你已經(jīng)有所發(fā)覺。

華智冰，她并不是人：

而是中國首位原創(chuàng)虛擬學(xué)生。

沒錯(cuò)，她那張逼真的臉，也是合成的。

“超級(jí)學(xué)霸”華智冰

要想深入了解華智冰，先要知道她從哪里來。

華智冰是這樣自我介紹的：

我來自智源研究院、智譜AI（智譜華章科技有限公司）和小冰的人工智能團(tuán)隊(duì)。

這就不難理解她名字的由來了，是從三方名字中各取了一個(gè)字。

華智冰自誕生以來，便對(duì)寫詩、作畫有著濃厚的興趣。

先來感受一下出自華智冰之手的作品。

一幅中國水墨畫勾勒出的風(fēng)景，別有一番“山水悠遠(yuǎn)，墨韻舒爽”的風(fēng)味。

此情此景之下，就著“智源大會(huì)2021”這一主題所創(chuàng)作出來的七言律詩，在不失本意的基礎(chǔ)上，也有慷慨激越之意。

而華智冰的畫風(fēng)不僅限于此，山水田園油畫也是拿捏得很到位，亦可即興創(chuàng)作春意盎然的現(xiàn)代詩歌。

除了寫詩、作畫，作曲也是華智冰的拿手強(qiáng)項(xiàng)。

來聽一下這曲風(fēng)。

華智冰創(chuàng)作的音樂來自量子位00:0001:39

雖說能力至此，但學(xué)霸畢竟是學(xué)霸，好學(xué)的本質(zhì)和人類還真沒有差別。

用華智冰自己的話來說就是：

我深深的感受到了自己的不足。

（講真，有被打擊到……）

這也就是她來到清華大學(xué)，來到唐杰老師實(shí)驗(yàn)室繼續(xù)深造的主要原因。

除此之外，華智冰也想了解自己的身世——“我是怎么誕生的”、“我能理解我自己?jiǎn)帷薄?/p>

于是，在唐老師的“講解”之下，華智冰開始學(xué)習(xí)人工智能發(fā)展脈絡(luò)：

△華智冰學(xué)習(xí)人工智能的發(fā)展脈絡(luò)

而華智冰要學(xué)習(xí)還遠(yuǎn)不止于此，作為一名具有超強(qiáng)學(xué)習(xí)能力的學(xué)生，她的課程安排和其他學(xué)生有著較大的區(qū)別：

幾乎可以涵蓋所有領(lǐng)域。

至于先學(xué)什么，只是一個(gè)選擇問題而已。

華智冰的導(dǎo)師唐杰對(duì)此是這樣評(píng)價(jià)的：

如果說她今天只有6歲，也許明年可以是12歲，她的學(xué)習(xí)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過我們?nèi)祟悺?/p>

至于何時(shí)“畢業(yè)”，唐杰希望是在華智冰22歲的時(shí)候，而且在這一過程中，最難的不是學(xué)習(xí)知識(shí)，“而是認(rèn)知過程”。

那么問題來了，華智冰為什么能夠擁有如此強(qiáng)悍的學(xué)習(xí)和創(chuàng)作能力？

全球最大預(yù)訓(xùn)練模型加持

與以往的虛擬人不同，華智冰的核心差異點(diǎn)，便是智譜AI的數(shù)據(jù)和知識(shí)的雙輪驅(qū)動(dòng)引擎。

其中，數(shù)據(jù)輪要能歸納，“舉十返一”；知識(shí)輪要能根據(jù)知識(shí)進(jìn)行邏輯推理，做到“舉一反三”。具體來說，雙輪驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)部分，就是“悟道2.0”。

一個(gè)超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，而在知識(shí)部分，則是智譜AI搭建的一個(gè)性能穩(wěn)定，規(guī)模巨大的知識(shí)圖譜。

這樣，華智冰背后的引擎，就具有了一定的認(rèn)知和推理能力，也有了學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)專業(yè)知識(shí)的基礎(chǔ)。

華智冰還擁有小冰公司在虛擬人技術(shù)上，20多年的研究積累，包括計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、計(jì)算機(jī)語音、人工智能創(chuàng)造的情感交互框架、檢索模型、生成模型、共感模型等。

這就讓她已經(jīng)站在了普通虛擬人的“肩膀”之上。

但更重要的是，華智冰還擁有一項(xiàng)“bug級(jí)”技能加點(diǎn)——悟道2.0，全球最大預(yù)訓(xùn)練模型。

悟道2.0的特點(diǎn)如下：

• 最大：中國首個(gè)全球最大萬億模型，1.75萬億參數(shù)規(guī)模

• 通用：一統(tǒng)文本與視覺兩大陣地，支撐更多任務(wù)，更通用

• 國產(chǎn)：首次在100%國產(chǎn)超算上訓(xùn)練萬億模型

• 知識(shí)：中英雙語，在共4.9T的高質(zhì)量清洗數(shù)據(jù)上訓(xùn)練

與其說悟道2.0是一個(gè)語言模型，更確切的說法應(yīng)當(dāng)是一位“全能型選手”。

正如華智冰所具備的實(shí)力一樣，悟道2.0在問答、繪畫、作詩、視頻等任務(wù)中正在逼近圖靈測(cè)試。

而且還是得到了官方認(rèn)可的那種：

在世界公認(rèn)的9項(xiàng)Benchmark上獲得了第一的成績(jī)。

再究其背后，還有三個(gè)夯實(shí)的基石，保障了悟道2.0的強(qiáng)悍性能。

首先，是算法基石——FastMoE。

在過去的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型中，MoE可以說是一個(gè)必要的條件。

它是?個(gè)在神經(jīng)?絡(luò)中引?若?專家?絡(luò)的技術(shù)，能直接推動(dòng)預(yù)訓(xùn)練模型經(jīng)從億級(jí)參數(shù)到萬億級(jí)參數(shù)的跨越。

但缺點(diǎn)也是非常明顯，需要與昂貴的硬件強(qiáng)關(guān)聯(lián)、強(qiáng)綁定。

而作為?個(gè)支持PyTorch框架的MoE系統(tǒng)，F(xiàn)astMoE便打破了分布式訓(xùn)練的瓶頸，還并針對(duì)神威架構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化，可在國產(chǎn)超算上完成訓(xùn)練。

其次，是自研的最大英文通用預(yù)訓(xùn)練模型——GLM 2.0。

據(jù)了解，新一代的GLM模型以100億的參數(shù)量， 匹敵微軟170億參數(shù)的Turing-NLG模型，能在LAMABADA填空測(cè)試中表現(xiàn)更優(yōu)。

最后，還有世界最大中文多模態(tài)生成模型——CogView。

它的參數(shù)量達(dá)到了40億，可直接從中文文字生成圖像。

并且在MS COCO文本生成圖像任務(wù)權(quán)威指標(biāo)FID上，CogView還打敗OpenAI今年年初發(fā)布的130億參數(shù)的DALL·E，獲得世界第一。

有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)夯實(shí)的基本功，還有強(qiáng)悍知識(shí)驅(qū)動(dòng)的加持，這便是華智冰超于以往虛擬人的關(guān)鍵點(diǎn)。

悟道的野心還不止如此。

除了自身的能力，它還能為廣大開發(fā)者、技術(shù)公司，以及傳統(tǒng)企業(yè)提強(qiáng)大而通用的智能服務(wù)底層系統(tǒng)，僅通過模型微調(diào)實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域模型的構(gòu)建，避免不必要的重復(fù)模型訓(xùn)練。

通過這種智能賦能的方式，“悟道2.0”之上將會(huì)出現(xiàn)一個(gè)超大規(guī)模的智能模型應(yīng)用生態(tài)。在智譜AI負(fù)責(zé)的應(yīng)用平臺(tái)上，已經(jīng)出現(xiàn)了不少有趣的應(yīng)用（見文末鏈接）。

比如，在故事生成專區(qū)里，有開發(fā)者做的應(yīng)用可以創(chuàng)作時(shí)下最為流行的邏輯推理游戲——劇本殺的腳本。

劇本殺故事本身所具有的強(qiáng)邏輯性、環(huán)環(huán)相扣的特點(diǎn)，多數(shù)玩家應(yīng)當(dāng)是深有體會(huì)。

這些應(yīng)用已經(jīng)上線了，大家可以體驗(yàn)一下！

以為這就完了？

不不不。

還能寫論文和策論！

只要給定標(biāo)題、分論點(diǎn)和關(guān)鍵詞，即可生成一段邏輯嚴(yán)謹(jǐn)?shù)奈淖制巍?/p>

歸總一句話，這個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)能夠推動(dòng)的，便是讓機(jī)器能像人一樣“思考”。

“煉大模型就像建一個(gè)粒子加速器”

由此延伸，隨之浮出的一個(gè)問題便是：

為什么大模型如此重要？，人工智能的發(fā)展，似乎已經(jīng)從“大煉模型”逐步邁向了“煉大模型”的階段。

從谷歌的BERT，到OpenAI的 GPT-3、Dall·E，以及越來越多的大模型涌現(xiàn)。

一個(gè)模型的定義，不再僅局限于“算力+算法”，還要整合盡可能多的數(shù)據(jù)。

整理成式就是，模型=數(shù)據(jù)+算力+算法。

通過設(shè)計(jì)先進(jìn)的算法，整合盡可能多的數(shù)據(jù)，匯聚大量算力，集約化地訓(xùn)練大模型，供大量企業(yè)使用。

但與此同時(shí)，伴隨而來的爭(zhēng)議也十分明顯：

太燒錢！

一般企業(yè)是承受不了的。而燒錢之后所能達(dá)到的效果，也是差強(qiáng)人意。

那要不要做？值不值得做？成為世界上一些國家、大型企業(yè)所面臨的難題。

清華大學(xué)人工智能研究院院長(zhǎng)、中國科學(xué)院院士張鈸教授，則肯定表示——要做！

沒有大模型就相當(dāng)于沒有粒子加速器，就不能做進(jìn)一步研究。

而要做的比他們的規(guī)模要大，等于說加速器的加速度，研究人員就能看到一些別人觀察不到的現(xiàn)象。

這也是悟道系列在內(nèi)所有大模型的科學(xué)價(jià)值。

不過，張鈸院士也強(qiáng)調(diào)，不要抱有太大希望，也建議不要一擁而上。

不要以為說大模型出來后什么問題就解決了。只能說有了大模型之后，還要去進(jìn)一步研究，將來也不會(huì)被人卡住。

誰都想去做，實(shí)際上這其實(shí)沒有必要，少數(shù)人去做就可以了。

而作為當(dāng)前全球最大的預(yù)訓(xùn)練模型悟道2.0，已經(jīng)在探索大模型的產(chǎn)業(yè)價(jià)值。

智譜AI首席科學(xué)家、清華大學(xué)教授唐杰表示，如果分成不同階段，悟道1.0的定位是追趕世界頂尖水平，那么悟道2.0就是單點(diǎn)突破，從單個(gè)特性超過它。

我們發(fā)布出來一個(gè)給大家所有人都可以用的，助力這個(gè)產(chǎn)業(yè)變成一個(gè)開放的生態(tài)。這是悟道2.0與悟道1.0最不同的地方。

至于是什么契機(jī)創(chuàng)造這么一個(gè)虛擬大學(xué)生——華智冰，唐杰坦言主要有兩方面原因。

第一，很簡(jiǎn)單。華智冰充當(dāng)一個(gè)載體，來驗(yàn)證悟道2.0的有效性。

第二個(gè)原因，則是虛擬形象技術(shù)本身。

試想一下，未來10到20年，人類社會(huì)也許會(huì)有幾十億的虛擬人與我們共存。

AI也逐漸從現(xiàn)在的算法滿滿變成一個(gè)主體，而虛擬人形象正好是這樣一個(gè)主體的依托。

正如人的大腦意識(shí)和身體軀殼一般。

現(xiàn)在，華智冰也許是未來社會(huì)虛擬人的一個(gè)縮影。

通過持續(xù)學(xué)習(xí)和演化，最后成為一個(gè)有著豐富知識(shí)和與人類有很強(qiáng)交互能力的機(jī)器人。

然而，調(diào)皮的網(wǎng)友卻關(guān)心起了“人之常情”的問題來：

華智冰會(huì)談戀愛嗎？

研究人員回應(yīng)道：

不用擔(dān)心談戀愛，會(huì)把心思用在學(xué)習(xí)上。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的她琴棋书画全能，还进入清华计算机系实验室，被赞智商太超群、能力过强悍的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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