文章主题：王小川, 大模型公司, 百川智能, 开源大模型
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g导读：
本文是一多加速工场【AI新商业·企业家特训营 2期（北京站线下课）】（戳此了解详情）的预习资料，旨在帮助企业家群体洞悉时代变革的底层逻辑，找到融合AI的场景，推动企业业务与组织的系统升级，把握AI新商业的早期红利。
字数：5033字 阅读时长：5分钟
4 月，王小川宣布下场，成立大模型公司「百川智能」，要「做中国的 OpenAI」。
6 月，百川智能发布 70 亿参数开源大模型，Baichuan-7B。
7 月，百川智能发布 130 亿参数开源大模型，Baichuan-13B。
两款模型在各种测评上都有不错的表现，也收获了国内外大量用户的认可。
三个月的实践，取得阶段性成果之后，他对大模型时代的创业有哪些一手认知？
本文来自百川智能创始人 & CEO 王小川在与极客公园创始人 & 总裁张鹏在近期举行的AGI Playground 大会上的访谈，经精编整理。
# 01
在中国做OpenAI跟美国的生态环境会非常的不一样
开源，是大模型的一个技术阶段。
做中国的 OpenAI 并不代表着完全要复制它完整的路径。
另外，怎么去做应用、做产品，甚至做一些更广义的技术，这可能是OpenAI的短板，或者是他们现在不是特别关注的事情。
在中国做OpenAI跟美国的生态环境会非常的不一样。
国内我们认为未来开源和闭源会有一个并行的状态。并行就有点像现在既有苹果的系统，也有安卓的系统。
# 02
开源的基础之上，中国未来有可能做一个全球最好的中文模型
Llama 和百川对比的话，明显我们现在在中文领域里面是远超 Llama 的品质。
在国内大家在用的时候不要只想着国外很好，我们现在距离OpenAI 确实更远，年底能够达到 GPT-3.5 或者接近的水准需要时间。
但在开源大模型里面我们现在已经很接近了，在中文领域现在就可以替代，也许未来还能超过 Llama，我觉得是可以做到的，我们应该有这样的自信。
# 03
百川冷启动快的背后是搜索能力和人才的积累
百川从第一天开始就是自研的，而且冷启动非常非常快。这背后的原因是什么呢？
1、我们知道高质量数据是大模型的基础，那什么公司对语言数据有广泛的理解呢？那其实搜索公司干20年，每天都在思考怎么找到这种高质量数据。
2、第二点，从人才储备来说，既要有算法能力，又要有以搜索能力为主的工程能力，这种人基本也在搜索公司。
3、做大模型还有一件事情就是评测。评测大模型好不好其实是一个痛苦的问题，包括推理的问题、精准问答的问题、创作的问题……有的变好，有的变差，怎么评价？所以这种评价体系也是搜索公司长期积累的一个能力，用评价来带动后续算法的迭代。
4、另外，创业公司又比大厂的组织效率要高很多，有非常且灵活的决策体系，所有效率就会得到最大化的体现。
# 04
AGI 的到来，一定会爆发出巨大的新物种
虽然大厂有很多人、钱、资源的优势，但组织壮大后反而会有很多很内部问题，组织效率收到了严重限制。
如果我们坚定认为 AGI 的到来，那么一定会爆发出巨大的新物种。
这些事情对创业公司来说有巨大发挥作用的机会。这个从历史推演就能论证，所以只要有AGI，未来就有新的机遇。
# 05
中国做大模型的两大难点：一是模型能力不足，二是应用难题
OpenAI 是一个以研究导向为主、在现实世界落地产品的公司。你跟着它走，研究领域可以有非常耀眼的成就。
但是今天怎么做应用，不管是 OpenAI 还是硅谷以技术驱动公司都还不是太擅长这个。我有自信中国在应用落地上比美国强很多。
全世界都到了一个转折点，现在技术已经就位，这是第一个难点；应用和需求方面是第二个难点，这一块叫做 model service（模型服务）。
所以现在的挑战是，第一，你有模型了吗？第二，有了模型就等于有了服务吗？
现在美国对于应用层比较迷茫，中国现在的问题是模型能力不足。今天很多做模型的创业公司，也是把自己的视角局限在大模型上，对其它技术栈没那么了解。
讲个最简单的例子，做模型肯定会遇到幻觉问题，时效性问题。幻觉和时效性都是光靠大模型本身能解决的。有人用扩大参数，扩大到万亿，十万亿来解决幻觉；或者用强化学习。
但其实最直接的做法就是把搜索和信息检索带进去。大模型和这些结合在一块，才能形成一个更完整的技术栈。
第二个方面，现在大模型技术逐渐实用化。然后在所谓的知识计算中，还需要加入向量数据库和搜索，才能形成更完整的技术和产品。在这个问题上，大家正在逐步形成共识。
# 06
大模型公司有没有能力做好应用，这件事中国比美国有更多看点
大模型在娱乐行业、在人物角色扮演方面有广阔前景，但这件事情需要中国公司进入才能做得更好。
另外，大模型和搜索如何结合在一起，Perplexity AI 现在做得挺好，我们则处于被动的地位，美国有机会，投资人就会找中国的对照公司。
如果这家公司，一没有大模型，只是在调用API；二没有搜索技术，只能依赖 Google、Bing 这些公司的技术，这样并不理想。
前两天 OpenAI 刚升级了 code interpreter，然后又升级了 custom instruction。对创业公司来说又形成了巨大的压力。
美国投资人也在担心，在焦虑其中还有没有机会创业公司能超过巨头，会不会做一半就被大公司取代了。
在中国的话，我觉得走大模型路线的还没有像OpenAI那样有一个占据顶端的公司出现。现在还处于“百模大战“的阶段。
今天做大模型的公司有没有能力做应用，这件事中国比美国有很多看点。
# 07
做大模型既要追求技术能力提升，又要有超级应用
为什么一定要追到GPT-4的程度？
首先是技术的跨代进步，可能对后续产品生态产生碾压式的影响。
所以在这个时候，大家应该争取在竞争激烈的领域中寻求优势。
但是在争夺优势的过程中，大家可能会面临新的困惑：到哪一代才能真正实现超级应用？
GPT-3.5在美国至今尚未形成超级应用，训练一次大约需要5000万人民币，这还不包括前期准备和实验之类的成本。GPT-4训练一次可能需要5亿人民币。到GPT-4.5代，成本可能会达5亿美元。
因此，如果没有超级应用，单纯追求技术提升也是非常危险的。
所以我们需要在这个领域同时追求第四代和第五代技术能力的提升，同时要有超级应用。
# 08
大模型的超级应用年底会水落石出
在B端里面GPT- 3 基本就已经能用了，在C端没有能用的原因我认为还是时间太短。
加之大家把目光太过聚焦在OpenAI上，它不是一个产品公司，不是一个能做超级应用的公司。
能做超级应用不仅需要技术追赶，也要对产品有一个足够的理解。
这件事我觉得年底是水落石出的时候。
# 09
技术的秘密不是在数据飞轮里面，还是时间的技术积累
今年年初在提OpenAI数据飞轮的事情，当时特别恐慌。用户的请求给了它，它知道用户要什么，然后就更好地去升级模型。
在目前看的话，这个问题并不严重。
像 Llama 2 推出之后，大家看到在微调阶段，数据要精而少，而不是精而多，现在大家开始逐步形成共识，技术的秘密不是在飞轮里面，还是时间的技术积累。
如同Claude公司的Anthropic技术实力一般，其增长速度也是相当迅速的。然而，与Anthropic相比，OpenAI的用户数量却远超前者。这一现象的出现，无疑对数据飞轮理论提出了质疑，从而使得数据飞轮的概念被证伪。
更多还是在于它的数据集里面，不管在 Pre-training阶段还是在微调阶段，怎么去搞优质的数据，如何去配比等，这是它的核心能力。
我注意到，在他们的对话中，GPT-4正在对GPT-3.5进行训练，以提高其工作效率。此外，GPT-4还在负责生成GPT-5所需的某些数据，以便进行模型迭代过程的优化。
它的迭代在内部是使在线服务更好，同时生成未来的部分数据，我觉得这是是内部的一个飞轮。
# 10
中国最后长出来的技术或应用可能都跟美国不一样
开源的、闭源的，还有应用，事实上今天大家都还在铺开来做，跟现在美国西部一样还在扩张的阶段。
在国内做搜索，比百度晚了3年，这种追赶是非常艰难的。而今天这个积累和经验放过来一看，前面都是没人的。
原来想的很难，已经晚了好几年了，但今天在我看起来处处都是机会。
我记得 2016 年 AlphaGo 之后，我当时提了两点，第一，如果（AI）能够预测下一帧视频，那就是 AGI 的到来。
但是说完之后就过了，你也没有能力去做，动力、能力、条件都没有。
所以我觉得我们自己有很多想法，并不是走在后面的。只是原来各种时机、条件不成熟。这次有机会在部分领域做到领先。
中美本来就不是一种制度，一种体系、文化，所以最后长出来的，不管是技术问题还是应用问题，都会不一样。
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