比當然可以比，有什么不能比的。

文 / 書航 2023.3.15

這篇寫得非常急，因為過了 12 點還不推送，這些預測就發(fā)不出去了。但此前我一直打聽多方消息，到了這個時候，感覺把它們整理出來還是對大家有點用處。

百度從官宣有「文心一言」這么個東西到發(fā)布成品用了一個月多一點，這件事本身并不稀奇。因為文心一言和文心大模型的關系就是 ChatGPT 和 GPT-3 的關系。

百度的大模型已經(jīng)訓練很久了，做個前端應用出來沒那么難。相信這一個月的時間里，絕大部分都是用在談商務合作，找人宣傳，內(nèi)部測試各種刁鉆古怪的用例，以及找 bug 上面。

百度的工具箱里不只有文心大模型，還有支撐它的底層技術，包括它使用自研芯片來訓練。BAT 均宣布了自研芯片用于內(nèi)部訓練，百度對外宣布的「昆侖」已經(jīng)到第二代，采用 7nm 制程，同時也強調(diào)通用性。而第三代會在明年部署。

盡管百度也會將自己的各個模塊比如芯片層、框架層和模型層等分別拓展其對外兼容性和開發(fā)者生態(tài)，但它依然認為，都是自己家的東西協(xié)同起來，效果肯定好于一堆通用的方案拼起來的（我們倒是可以將華為的5G技術和OpenRAN陣營，或者x86、ARM陣營和RISC-V陣營之間的比較，作為這個觀點的證據(jù)）。

今天 GPT-4 就發(fā)布了，但非常值得注意的是 OpenAI 這一次公布的技術細節(jié)少之又少，跟以前作為慷慨的服務于全人類的非盈利研究機構的感覺大不一樣。這也說明如果某個東西真的是好東西，制作它的人不可能太慷慨。

所有人都在注視「中國的 ChatGPT」，放眼全球似乎也只有中國有機會在現(xiàn)在的時間點做出美國公司之外開發(fā)的競品。能做出來有這個東西，跟這東西是不是一樣的品質(zhì)，是兩個不同的問題。

復旦做的 MOSS 發(fā)布倒是最早，但被罵的很慘。當然作為學術實驗項目，口碑不與未來的應用前景關聯(lián)，所以可能不是最重要的東西。真正要出產(chǎn)品的公司，其實都在猛打預防針，不斷降低國內(nèi)外關注者的心理預期。具體地說，就是先肯定自己現(xiàn)在一定是做不出 ChatGPT 這么好的效果，會出更多問題，會更笨拙。

比如，小冰前陣子說的「小冰鏈」的說辭是，在全功能但高成本、低效率的大模型中，拆出一部分可以快速商用的做成產(chǎn)品，可能加上一些人工調(diào)優(yōu)，會比當前的小冰模型更勝任聊天機器人等角色。即使不考慮類 GPT 的技術，小冰此前也自主實現(xiàn)了其中一些用例，比如文章、圖片、視頻的生成，以及盡可能的多輪對話。這些已經(jīng)做出來的東西，其實也沒必要扔掉，反正外面看來都是在同一個黑箱里面。

那么，百度可能會怎樣說呢？如果我們?yōu)g覽百度的工具箱，可以發(fā)現(xiàn)除了芯片和全技術棧之外，還有一個東西很可能被忽略：知識圖譜。

目前我們知道的百度知識圖譜最新數(shù)據(jù)來自 2020 年，具體表述是「百度打造了世界上最大的多源異構知識圖譜，擁有超過 50 億實體和 5500 億事實，并在不斷演進和更新，每天的調(diào)用次數(shù)超過 400 億次」。

在深度學習突飛猛進的同時，知識圖譜似乎已經(jīng)被人遺忘，也長久沒有進展。然而此前一直有很多 AI 研究人員相信直接建立實體與事件的對應關系，是讓「黑箱」變白，讓 AI 決策過程透明化的關鍵。當然我們知道，截至目前這并沒有發(fā)生。

主要問題是建立知識圖譜的過程太讓人抓狂了。如果部分采用機器生成，那就可能產(chǎn)生錯誤的對應關系——就像百度有時候會在搜索框下面提取出的讓人啼笑皆非的「答案」。（谷歌也這樣。一個著名的例子是它把研究殺滅 WannaCry 勒索病毒的科學家標注為了該病毒的作者。）

如果用人工來梳理——開什么玩笑，是吧？

但是現(xiàn)在，假設 GPT 及同類技術可以產(chǎn)出符合倫理規(guī)范，符合邏輯，而且正確率高于商業(yè)應用所需要的閾值的答案，那么這部分人類打標簽的工作，包括標記知識圖譜，以及清洗深度學習語料等工作，如果可以讓成熟的 GPT 自己內(nèi)循環(huán)的話，就不再是看起來不可能的任務了。

所以，即使中文的優(yōu)質(zhì)語料沒有英文那么多，也有可能通過成熟的 GPT 們代替人工清理過往的素材，核對和搭建知識圖譜，再喂進去實現(xiàn)自我增強。當然，這只是一種理論上的假設。

實際上，不論是否將知識圖譜，或其它現(xiàn)有資源融入文心大模型，現(xiàn)在我們已知它的問題就不算少了。在「文心一格」也就是畫圖應用中，經(jīng)常出現(xiàn) prompt 不能正確認知的情況，我或許可以在明天摸到「文心一言」的時候一起舉例說明。

但是，一個可能證明了他們將知識圖譜引入大模型的例子，是文心一格可以正確了解「米線」「佛跳墻」這些中國菜肴，它們翻譯過后可能產(chǎn)生歧義。相信百度會特別用力宣傳這方面的例子，因為它們剛成立時侯的宣傳語就是「更懂中文」。

為了揚長避短，避免在算力上正面交鋒，以上各種說法都是為了挽救一部分需要訓練才能涌現(xiàn)的能力。涌現(xiàn)能力是 all or nothing，跟 ChatGPT 比了不行是意料之中的，如果有地方勝出，那就是意外收獲嘛。

國產(chǎn)目前就是從 me too 到 me better 的階段，比當然可以比，MOSS 都可以比，有什么不能比的。這就是明天我們面對「文心一言」時候應有的正確預期。

       原文標題 : 寫在「文心一言」發(fā)布前夕