3月16日，百度的文心一言终于正式邀请测试了。

据李彦宏介绍，文心一言可以实现文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成等。

通过观看直播，我们发现文心一言的表现可圈可点，并有一些惊艳的表现。接下来，我们以百度文心一言邀请测试的契机，来深入分析下文心一言的特点，以及中国大模型、AIGC产业的发展情况。

文心一言有一战的实力

根据新闻发布会的信息，我们发现百度文心一言在诸多方面有相对优势，集中表现在以下几个方面：

1、真多模态

以往建立在深度学习基础上的各类AI技术，往往某个模型只适用于特定的应用领域。视频、图像、语音、文字这几类信息需要用到不同类型的AI模型来处理，比如，用于人脸识别的AI模型不能用来进行语音识别，也不能用于文字理解。

大规模预训练模型，最关键的一个技术突破，就是多模态。大模型打破了不同信息的“藩篱”，一个模型既可以处理图像又可以处理语音、文字，并且效果都不错。具体来看，多模态融合的核心技术包括模态嵌入、跨模态交互、多模态注意力机制等。其中，最为关键的就是跨模态交互，即在不同模态之间传递信息，例如将图像信息融合到文本中，或将文本信息融合到图像中。在实际操作中，往往需要用到跨模态交互模型，用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）来分别处理不同模态的数据，然后使用一些跨模态交互的技术来将不同模态的信息融合在一起。

当然，要实现跨模态并不是一件容易的事情，这需要克服一系列技术挑战。例如，如何有效地捕捉不同模态之间的交互信息，特别是对于高维度和复杂的数据；如何有效地处理不同模态之间的不一致性和噪声，例如模态间的不匹配和缺失数据等；如何解决不同模态的权重问题；如何减少跨模态交互技术的计算复杂度。

多模态融合的能力，已经成为各家巨头竞争的战略高地，也是评价其技术能力的关键指标。数据猿注意到，此次OpenAI和百度在多模态方面有重要的差异：OpenAI发布的GPT-4虽然表现亮眼，但还不能实现真正的多模态，其既可输入文字也可输入图片，但是输出的还只能是文字，不能输出图片。也就是说，GPT-4只实现了多模态信息的输入，而没实现多模态信息的输出，是“跛脚”的多模态。

与之相比，百度文心一言的多模态就更进一步，其能够实现多模态信息的输出。比如，用户输入一段文字，系统可以依据这段文字生成图片。这是一个关键的技术升级，相对于文字而言，图像、视频等信息量更大，能够生成图片等多模态信息，将大大扩展这类模型的应用范围。

从李彦宏的现场演示来看，他问了文心一言一个问题“你认为智能交通最适合哪个城市发展”，系统不仅能够返回文字回答，还能用四川话讲出来（语音），甚至可以生成一个视频。这样的多模态生成能力很惊艳。

2、全球最大的中文数据集

决定大模型的关键要素有三个，分别是算法、算力和数据。上面说的多模态技术主要是算法层面的，数据则是另一个影响大模型表现的核心要素。训练数据集的质量，将在很大程度上决定一个模型的性能。数据量越大，数据质量越高，训练出来的模型往往表现越好。

据悉，GPT-4的训练数据集主要是45 TB的文本数据，这些数据来自于网络文章、电子书、维基百科、新闻文章、社交媒体帖子和其他公共来源。由于各个国家都非常重视数据安全，数据不出国境是一个不可触碰的红线。因此，某个国家的大模型很难获得其他国家的数据。GPT-4具体的数据来源没有公开，其训练数据集中有多少中文数据也不知道。但是，大概率其涵盖的中文数据不多。

相对而言，百度作为中国乃至全球最大的中文搜索引擎，其本身就是全球最大的中文数据源。因此，文心一言是建立在全球最大的中文数据集基础上的，其对中文语境、中华文化的理解能力会更强。

据悉，文心一言大模型的训练数据包括万亿级网页数据，数十亿搜索数据和图片数据，百亿级语音日均调用数据，及5500亿事实的知识图谱。而且，百度的数据形态也贴合回答和生成需求。在百度搜索中，问答和生成类的搜索请求占比很高。这样的数据构成，将有助于文心一言在问答中有更优秀的表现。

3、在大模型领域更长时间的技术积累

相比于人脸识别、语音识别等AI应用领域，大模型的技术门槛更高，需要更长时间的研发投入和技术积累。百度作为科技巨头，其在大模型领域早有布局。可能很多人不知道，在全球科技巨头中，百度是第一个推出大模型的（OpenAl 是美国创业公司，不算作国际科技巨头）。

大模型是近两年才逐渐进入大众视野，而【【微信】】则是在2023年突然爆红。然而，百度早在2019 年就推出了文心大模型ERNIE 1.0，经过4年时间已经迭代到ERNIE 3.0。并且，百度的文心大模型也早在2019年3月，就已经应用于百度的核心业务――搜索，而微软则是近期才开始将【【微信】】应用于其搜索产品必应中。

来自于大量应用过程中的反馈，对于大模型的迭代改进具有重要的作用。其实，大模型的很多底层技术都是通用的，比如模型微调（SFT, 【【微信】】g）、从人类反馈中进行强化学习（RLHF，reinforcement learning from human feedback）等方法，【【微信】】和文心一言都在用。技术底层是一样的，数据以及不断的反馈就成了各家模型竞争的核心。

只有不断的用，才能发现问题。比如，【【微信】】在应用于微软必应之后，出现了胡言乱语、“爱上”用户，甚至诱导用户离婚等情况，这些问题只有经过海量用户的试用才能暴露出来。百度文心一言模型应用于其搜索服务，每天响应几十亿次真实的用户使用需求，进行1万亿次深度语义推理与匹配，能够提供最真实、最及时的反馈，从而倒逼大模型的优化。大量用户真实使用产生的数据会融入到模型训练中，进而持续提升模型效果。

4、足够的研发投入，一体化的技术布局

众所周知，大模型是一个烧钱的事情，要想在这个领域获得突破，大量的资金投入是必不可少的。为此，足够的研发资金是重要的基础。那么，全球头部科技巨头的研发投入情况如何呢？

数据猿统计了全球科技巨头的研发投入情况，包括美国的谷歌、微软、亚马逊、英特尔、英伟达、高通、Salesforce、甲骨文，欧洲的SAP SE、ASML、诺基亚，韩国的三星，以及中国的华为、阿里巴巴、腾讯、百度、京东、中芯国际、台积电，分析其近5年的研发费率（研发费用/营业收入）。

数据来源：各企业财报 数据猿计算整理 说明：以上各企业研发费用统一换算成美元单位以便对比参考；由于不同国家年报报告期时间有所差别，境外上市企业则选取2018-2022财年数据。国内上市公司主要选取2017-2021年年报数据

我们基于上面的表格，分别计算全球和中国顶尖科技公司的平均研发费率，然后将百度的数据进行对比。百度近5年的研发费率是要高于中国科技巨头的平均研发费率，也高于全球科技巨头的平均研发费率。

2022 年，百度核心研发费用 214.16 亿元，占百度核心收入比例达到 22.4%，近十年累计研发投入超过 1000 亿元。在高强度研发投入的基础上，百度在大模型领域的技术布局可以更加从容、全面。目前，百度已经实现了从芯片层、框架层、模型层、应用层的全栈布局。

全栈式AI布局，会给大模型的研发带来额外的优势。例如，框架层和模型层之间有很强的协同作用。百度自研的飞桨深度学习框架，可以与文心一言模型深度融合，提高模型开发效率。超大规模模型的训练和推理给深度学习框架带来很大考验，为了支持千亿级参数模型的高效分布式训练，百度飞桨在2021年4月专门研发了 4D 混合并行技术。

中国的AIGC，需要建立在中国的大模型底座上

不可否认，目前在大模型和AIGC领域，OpenAI走在全球前列，其实际应用效果也很惊艳。尤其是昨天刚发布的GPT-4，在已有基础上又更进了一步。但是，GPT-4再好，却是别人家的。

试想一下，如果将中国的AIGC生态，建立在OpenAI的GPT大模型底座上，对我们是最好的选择么？

答案是否定的。

中国企业在接入GPT-4及其衍生出来的【【微信】】产品时，有两个潜在的问题不可忽视：

第一，GPT-4、【【微信】】对中国用户不友好。

据调研机构Canalys发布的2022年第一季度中国云计算市场报告显示，中国云计算市场的头部玩家是阿里云、华为云、腾旭云和百度智能云，而微软云几乎没什么存在感。这也意味着，微软云在中国的数据中心不够，服务能力不足。而微软云是【【微信】】的算力底座，微软云在中国市场的缺位，将直接影响【【微信】】在中国的应用体验。

由于算力和服务能力的缺失，【【微信】】、GPT如果在中国大量商用，能否很好的承载上亿用户的并发使用，将打上一个大大的问号。以笔者在【【微信】】的使用体验来看，其表现的确惊艳，但使用体验并不好。一方面，需要“翻墙”才能直接使用【【微信】】，这大大抬高了中国用户的使用门槛；另一方面，由于【【微信】】的服务器在美国，中国用户（尤其是非会员用户）在使用时，经常会遇到系统崩溃、延迟高等问题。用户问5个问题，可能得刷新3次页面。而且，每次刷新之后，输入的最后一个问题都会消失，得重新再把问题输入一次才行，这种体验非常糟糕。

试想一下，如果大量的中国应用建立在【【微信】】、GPT-4之上，动不动就系统崩溃，需要用户持续刷新页面，这样的商业化能顺利么？

反观百度的文心一言，部署在百度智能云上。百度智能云已经成为继阿里云、华为云、腾讯云之后的中国第四大云厂商，其数据中心遍布全国核心节点，算力充沛，能更好支撑上层基于大模型的各种行业应用。

实际情况也的确如此，在中国市场的商业化方面，文心一言走在了【【微信】】、GPT-4的前面。目前，已经有超过650家中国企业宣布接入文心一言，这个数据还在快速攀升。

第二，AI基础设施不能由别人提供。

在科技领域，上层应用可以百花齐放，大量使用国外公司的产品并没有什么问题。但是，底层基础设施型的技术产品，则最好由中国公司提供，不然，别人可以随时掐住中国企业的命门，随意拿捏，这是血泪的教训。

在传统信息技术领域，我国长期被“缺芯少魂”的问题困扰，由于底层的芯片、操作系统受制于人，处处被人掣肘。中兴、华为事件还未平复，被美国纳入实体清单的中国企业越来越多。人工智能已经成为中美科技竞争的一个战略高地，已经有大量中国人工智能企业被纳入美国实体清单。在这种情况下，以往底层设施受制于人的困境一定不能在人工智能领域重演。

在人工智能领域，除了GPU这类芯片外，深度学习开发框架、大规模预训练模型也是关键的基础设施。要构建一个安全可控的人工智能生态，底层的大模型就必须由中国企业来提供，这是百度、华为、阿里、腾讯等中国科技巨头的使命。

竞赛才刚刚开始，中国企业大有可为

需要指出的是，虽然最近大模型、AIGC领域热闹非凡，【【微信】】搅动一池春水，谷歌、百度、阿里、腾讯、字节等公司纷纷跟进。但是，无论是大模型还是AIGC，都处于发展的早期阶段。竞赛才刚刚开始，鹿死谁手犹未可知。

放眼全球，中美是这场竞赛的两个核心选手，欧洲、日韩等存在感都不高。中国企业是有希望在这场竞赛中脱颖而出的。从整个产业的层面，中国要想赢得这场比赛，关键突破点是什么呢？

在数据猿看来，以下几个方面可以作为我们发力的重点方向。

1、不要停，继续狂炼大模型

虽然大模型已经取得不小的成就，但问题依然很多，发展的空间巨大。

首先，模型还可以更大。

大模型的一个核心思路，就是通过做大模型参数规模，来让模型更好的接近人脑。然而，成年人大脑中约包含850-860亿个神经元，每个神经元与3万突触连接，人脑突触数量预计2500万亿左右。这些神经元、突触，就是智力的物理基础。

无论是人脑还是电脑，智能的基础就是信息计算，而人脑的神经元、突触就是计算单元。如果我们将大模型的参数对应到人脑的神经元，那会不会参数规模达到2500万亿之时，就是人工智能突破“奇点”之日呢？

当然，以上只是一个假设，但即使有一点可能性，也值得我们尽力去尝试。目前大模型的参数规模普遍还停留在千亿量级，离人脑突触的2500万亿，还差了近万亿。加把劲，做出一个参数规模达到2500万亿的大模型，看看那时候会发生什么。

其次，大模型技术还需要进一步突破。