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机器之心编辑部发布

首个中文版ChatGPT来了:大模型的中国元“Yuan”

ChatGPT 到底有多火?它已成为史上最快传播的应用,发布两个月后就有了 1 亿用户。实现同样的用户量,TikTok 需要近九个月,而 Instagram 用了两年多。

未来几年,微软将继续增加投资 ChatGPT 背后的公司 OpenAI 100 亿美金,而 Google 也于近日投资了另外一个同类公司 Anthropic 将近 4 亿美金,在硅谷科技圈和资本市场成为了 2023 年最令人兴奋的科技进展。微软联合创始人比尔盖茨判断,ChatGPT 的历史意义重大,不亚于 PC 或互联网诞生。

国内在这次 AI 变革的浪潮中同样反应热烈,其中就有国内通用人工智能初创公司元语智能,推出国内首个基于大模型的功能型对话产品 ChatYuan

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ChatYuan 产品样例

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(建议先扫码体验 ChatYuan 小程序再继续阅读)

PromptCLUE 全中文任务零样本学习模型

在正式介绍元语智能的功能型对话大模型 ChatYuan 之前,我们先了解一下大规模多任务 Prompt 预训练中文开源模型——PromptCLUE,它实现了中文上的三大统一:统一模型框架、统一任务形式和统一应用方式

PromptCLUE 在千亿中文 token 上大规模预训练,累计学习 1.5 万亿中文 token,在亿级中文任务数据上完成训练,并训练数百种任务集。它具有更好的理解、生成和抽取能力,并且支持文本改写、纠错、知识图谱问答等。

PromptCLUE 支持几十个不同类型的任务,具有较好的零样本学习能力和少样本学习能力。针对理解类任务,如分类、情感分析、抽取等,可以自定义标签体系;针对生成任务,可以进行采样自由生成。

技术亮点

  1. 首个全中文任务支持的零样本学习的开源模型;

  2. 自动化高质量数据处理算法,产出海量高质量无监督和有监督数据用于训练;

  3. 基于高质量数据构建更加符合中文习惯的字典并从零训练中文大模型,模型性能效果更有保证;

  4. 融合多种训练策略训练大模型,具备在中文上强大的泛化、迁移和生成能力。

ChatYuan 功能对话开源大模型

就其功能而言,ChatYuan 可以用于问答、结合上下文做对话、做各种生成任务(包括创意性写作),也能回答一些像法律、医疗等领域问题。ChatYuan 线上服务是基于百亿参数大模型,目前已开源了 7.7 亿的参数模型,显存 6G 左右,一张民用显卡即可加载使用。后续会陆续开源更多、更大参数量的版本。

ChatYuan 基于 PromptCLUE 结合数亿条功能对话多轮对话数据进一步训练得到,它去掉了文本理解、信息抽取类任务,加强了问答、对话和各种生成式任务的学习和训练;针对多轮对话容易受到上下文的干扰,加入了抗干扰数据使得模型可以在必要时忽略无关的上下文;加入了用户反馈数据的学习,对齐人类意图,使得模型不仅具有一定的通用语言理解能力、特定任务上的生成能力,也能更好地响应用户的意图。

技术亮点

  1. 基于从零训练的全中文任务支持零样本学习模型 PromptCLUE 进一步迭代获取。

  2. 在中文领域首创了功能对话形式支持全中文任务,支持自由输入。

  3. 结合人类反馈的方法进行学习,对齐人类意图。

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文本创作能力

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上下文关联能力

元语智能认为目前公司发布的大模型中还有很多可以优化的方向比如在某些场景下效果不稳定;在对齐人类意图、复杂推理和代码生成上还需要持续优化

在未来,元语智能将在多个方向上持续精进,比如模型 size 上将推出千亿级别参数模型、在对齐人类意图层面实现关键突破,并且提升至少 50% 模型的覆盖场景,并且今年在国内实现行业通用人工智能的落地应用

通用人工智能(AGI)的坚定信仰者 — 中国  “Yuan”

元语智能是一家致力于提供通用人工智能技术(AGI)的初创公司,坚定通用人工智能信仰,持续不断在全球范围内,为实现可靠、有效、无害的通用人工智能贡献中国力量,让人类受益。目前元语智能已经提供了支持功能型对话的开源中文大模型免费下载及 API 服务,以及基于网页、小程序的类「ChatGPT」的机器人交互产品等


元语智能认为,通用人工智能(AGI)是下一代计算机基础设施,代表了人类未来主要人机交互和生活方式,并在不久的将来会使大部分行业广泛受益。

元语智能核心成员来自于中文 NLP 开源社区「CLUE」及阿里达摩院、百度等互联网企业,在这里不得不介绍下「神秘」的 CLUE 开源社区。

CLUE 开源社区

2019 年,随着预训练模型成为主流的趋势,国内陆续产生了一些预训练模型。可是国内没有一个可以衡量大模型效果的综合性中文基准,而国外已经有了 GLUE 这样的通用预训练模型基准。所以 CLUE 的发起人联合国内外 30 多个产业界青年学者,一起共建了中文语言理解标准评价系统(CLUE)。CLUE 的定位是要更好的服务中文语言理解任务,作为通用语言模型测评的补充,通过搜集整理发布中文任务及标准化测评等方式完善基础设施,最终促进中文 NLP 和认知领域的进步和突破。

CLUE 是一组评估机器能够像人类一样理解和响应中文文本的任务,上线于 3 年前,也是第一个大规模的中文语言评估基准。在 CLUE 的官网上,有语料库、排行榜、预训练模型和代表性的数据集等资料可供选择,包括文本相似度、分类、上下文推理、阅读理解、少样本学习和知识图谱等在内的 17 项测评任务。自发布以来,获得了人工智能行业的广泛认可,同时将成果发布在顶会论文。众多头部公司包括阿里、华为、百度、字节跳动、美团、网易、OPPO、招商银行等都使用了 CLUE 基准

因此脱胎于 CLUE 社区的元语智能,在多方面具备大模型的先天优势,积累了包括大量高质量数据、具备丰富的处理数据的算法和经验、沉淀了强大的大模型研发能力,并且非常重要的是,积累了十分活跃的开发者开源社区。

CLUE 核心组织成员在 2022 年看到了大模型和生成模型的潜力,以及基于对通用人工智能(AGI)未来的坚定判断,进行了近一年的技术孵化,之后创立元语智能。并且在 ChatGPT 发布半年之前就已经在多任务大模型进行深入探索和研发,积累了大量经验。

团队进展

截止目前,元语智能主要在以下方面取得了有效进展:

  • 2022 年 10 月 1 日发布 PromptCLUE1.0 模型 & API — 首个中文支持的零样本开源模型。目前全平台下载量:4.4W+,API 调用量:10w+/ 天。

  • 2022 年 11 月发布 PromptCLUE1.5 模型 & API — 支持更多任务的零样本开源模型。

  • 2022 年 12 月 20 日发布 ChatYuan— 国内首个基于百亿参数大模型的功能对话产品,支持小程序和网页。

  • 2023 年 1 月 12 日发布 ChatYuan 大模型 — 首个功能对话开源模型供免费下载,全平台已有数万下载量。

  • 2023 年 2 月 3 日发布 ChatYuan API— 可供 API 调用的功能对话模型。

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国内 AGI 困境

其实包括元语智能在内,国内无论是大型科技公司还是创业公司,目前都面临着各式各样的挑战,很难有像 OpenAI 的资源和人才密度。国内创业公司或许在一段时间内可以专心技术研发,但很快就会受到盈利压力的挑战,而不断调整战略方向。大型科技公司虽然看起来资源充足,但是很少能在未有落地成效的情况下,坚定信念进行长期持续投入基础设施建设。

在元语智能看来,国内目前主要有以下多方面的问题:

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  • 人力、算力方面的资源瓶颈。国内行业内相对来说更缺乏耐心,在未见到明确收益前持续投入不足,资本也同时缺乏耐心。

  • 中文高质量的数据积累不足,国内开源开放的生态相对薄弱。

  • 对 AI 未来趋势的前瞻性判断不足,缺少具有坚定信仰的引领者。

  • 行业对 AGI 创业公司信心不足,对于 AGI 价值的共识不够。

未来愿景

因此,元语智能作为国内第一个勇敢前行的初创公司,并坚定通用人工智能(AGI)将普惠人类的信仰,给了国内通用人工智能行业从业者非常大的信心。

同时,元语智能强烈呼吁:国内从事人工智能研究的同行、长期关注科技行业的资本以及各行各业对 AGI 感兴趣的朋友,要共同有耐心、有信心的坚持下去。他山之石,可以攻玉,但我山之石将会持之以恒

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欢迎扫码体验元语 ChatYuan

也可登录 www.clueai.cn/chat 网页版体验

入门
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相关数据
基准技术

一种简单的模型或启发法,用作比较模型效果时的参考点。基准有助于模型开发者针对特定问题量化最低预期效果。

参数技术

在数学和统计学裡,参数(英语:parameter)是使用通用变量来建立函数和变量之间关系(当这种关系很难用方程来阐述时)的一个数量。

知识图谱技术

知识图谱本质上是语义网络,是一种基于图的数据结构,由节点(Point)和边(Edge)组成。在知识图谱里,每个节点表示现实世界中存在的“实体”,每条边为实体与实体之间的“关系”。知识图谱是关系的最有效的表示方式。通俗地讲,知识图谱就是把所有不同种类的信息(Heterogeneous Information)连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。 知识图谱这个概念最早由Google提出,主要是用来优化现有的搜索引擎。不同于基于关键词搜索的传统搜索引擎,知识图谱可用来更好地查询复杂的关联信息,从语义层面理解用户意图,改进搜索质量。比如在Google的搜索框里输入Bill Gates的时候,搜索结果页面的右侧还会出现Bill Gates相关的信息比如出生年月,家庭情况等等。

语料库技术

语料库一词在语言学上意指大量的文本,通常经过整理,具有既定格式与标记;事实上,语料库英文 "text corpus" 的涵意即为"body of text"。

零样本学习技术

从仅仅一个或一小撮样本中学习一个新的概念,而普通的机器学习标准算法通常需要几十或几百个表现类似的样本。

生成模型技术

在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下。 它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。 在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样),也可以用来建立变量间的条件概率分布。

参数模型技术

在统计学中,参数模型是可以使用有限数量的参数来描述的分布类型。 这些参数通常被收集在一起以形成单个k维参数矢量θ=(θ1,θ2,...,θk)。

信息抽取技术

信息/数据抽取是指从非结构化或半结构化文档中提取结构化信息的技术。信息抽取有两部分:命名实体识别(目标是识别和分类真实世界里的知名实体)和关系提取(目标是提取实体之间的语义关系)。概率模型/分类器可以帮助实现这些任务。

人机交互技术

人机交互,是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器,也可以是计算机化的系统和软件。人机交互界面通常是指用户可见的部分。用户通过人机交互界面与系统交流,并进行操作。小如收音机的播放按键,大至飞机上的仪表板、或是发电厂的控制室。

通用人工智能技术

通用人工智能(AGI)是具有一般人类智慧,可以执行人类能够执行的任何智力任务的机器智能。通用人工智能是一些人工智能研究的主要目标,也是科幻小说和未来研究中的共同话题。一些研究人员将通用人工智能称为强AI(strong AI)或者完全AI(full AI),或称机器具有执行通用智能行为(general intelligent action)的能力。与弱AI(weak AI)相比,强AI可以尝试执行全方位的人类认知能力。

语言模型技术

统计式的语言模型是借由一个几率分布,而指派几率给字词所组成的字串。语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用,如语音识别,机器翻译,词性标注,句法分析和资讯检索。

达摩院机构

阿里巴巴达摩院(The Academy for Discovery, Adventure, Momentum and Outlook,Alibaba DAMO Academy)成立于2017年10月11日,是一家致力于探索科技未知,以人类愿景为驱动力的研究院,是阿里在全球多点设立的科研机构,立足基础科学、颠覆性技术和应用技术的研究。阿里巴巴达摩院由三大主体组成,一是在全球建设的自主研究中心;二是与高校和研究机构建立的联合实验室;三是全球开放研究项目-阿里巴巴创新研究计划(AIR计划)。

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