国内自研大模型迎来新面孔，而且发布即开源！
最新消息，多模态大语言模型TigerBot正式亮相，包含70亿参数和1800亿参数两个版本，均对外开源。
由该模型支持的对话AI同步上线。
写广告语、做表格、纠正语法错误，效果都不错；也支持多模态，能生成图片。
评测结果显示，TigerBot-7B已达到OpenAI同样大小模型综合表现的 96%。
而更大规模的TigerBot-180B或是目前业内开源的最大规模大语言模型。
此外，团队还一并开源100G预训练数据、监督微调1G或100万条数据。
基于TigerBot，开发者在半天内就能打造出自己的专属大模型。
目前TigerBot对话AI已邀请内测，开源代码数据等已上传至GitHub（详细链接见文末）。
如上这些重磅工作，来自一支最初只有5人的小团队，首席程序员&科学家就是CEO本人。
但这个团队，绝非师出无名。
从2017年起，他们就在NLP领域开始创业，专长垂直领域搜索。最擅长对数据重度以来的金融领域，和方正证券、国信证券等有过深入合作。
创始人兼CEO，有着20多年从业经验，曾任UC伯克利客座教授，手握3篇最佳顶会论文和10项技术专利。
如今，他们决心从专长领域走向通用大模型。
而且一开始便从最底层的基础模型做起，3个月内完成3000次实验迭代，还有底气将阶段性成果对外开源。
不禁让人好奇，他们是谁？想要做哪些事？如今已经带来了哪些阶段性成果？
具体来看，TigerBot是一款国产自研的多语言任务大模型。
覆盖生成、开放问答、编程、画图、翻译、头脑风暴等15大类能力，支持子任务超过60种。
而且支持插件功能，能让模型联网，获取到更加新鲜的数据和信息。
它的定位更偏向办公场景，提出改善人们工作流、提高效率的目标。
比如让它来帮我写一条Apple Vision Pro的新闻快讯，效果有模有样：
或者写一个论文大纲，条理清晰、结构合理：
编程也没问题，并且支持英文对话。
如果让它画图的话，每次都会生成3张不一样的，可以自己挑选。
这次发布，TigerBot一共推出了两种size：70亿参数（TigerBot-7B）和1800亿参数（TigerBot-180B）。
团队将目前取得的阶段性成果——模型、代码、数据，通通开源。
开源模型包括三个版本：
TigerBot-7B-sft
TigerBot-7B-base
TigerBot-180B-research
其中TigerBot-7B-base的表现优于OpenAI同等可比模型、BLOOM。TigerBot-180B-research或是目前业内开源的最大规模模型（Meta开源OPT的参数量为1750亿、BLOOM则为1760亿规模）。
开源代码包括基本训练和推理代码，双卡推理180B模型的量化和推理代码。
数据包括100G预训练数据，监督微调1G或100万条数据。
根据OpenAI InstructGPT论文在公开NLP数据集上的自动评测，TigerBot-7B已达到 OpenAI 同样大小模型的综合表现的96%。
而这一版本还只是MVP（最小可行性模型）。
这些成果主要得益于团队在GPT和BLOOM基础上，在模型架构和算法上都做了更进一步的优化，也是TigerBot团队过去几个月来的主要创新工作，让模型的学习能力、创造力和生成可控上都有明显提升。
具体如何实现？往下看。
TigerBot带来的创新主要有以下几个方面：
提出指令完成监督微调的创新算法提升模型可学习性
运用ensemble和probabilistic modeling的方法实现可控事实性和创造性
在并行训练上突破deep-speed等主流框架中的内存和通信问题，实现千卡环境下数月无间断
针对中文语言更不规则的分布，从tokenizer到训练算法上做了更适合的优化
首先来看指令完成监督微调方法。
它能让模型在只使用少量参数的情况下，就能快速理解人类提出了哪类问题，提升回答的准确性。
原理上使用了更强的监督学习进行控制。
通过Mark-up Language（标记语言）的方式，用概率的方法让大模型能够更准确区分指令的类别。比如指令的问题是偏事实类还是发散类？是代码吗？是表格吗？
因此TigerBot涵盖了10大类、120类小任务。然后让模型基于判断，朝着对应方向优化。
带来的直接好处是调用参数量更少，同时模型对新数据或任务的适应能力更好，即学习性（learnability）提高。
在同样50万条数据训练的情况下，TigerBot的收敛速度比斯坦福推出的Alpaca快5倍，在公开数据集上评测显示性能提升17%。
其次，模型如何更好平衡生成内容的创造性和事实可控性，也非常关键。
TigerBot一方面采用ensemble的方法，将多个模型组合起来兼顾创造性和事实可控性。
甚至可以根据用户的需求，调整模型在二者之间的权衡。
另一方面还采用了AI领域经典的概率建模（Probabilistic Modeling）方法。
它能让模型在生成内容的过程中，根据最新生成的token，给出两个概率。一个概率判断内容是否应该继续发散下去，一个概率表示生成内容离事实内容的偏离程度。
综合两个概率的数值，模型会在创造性和可控性上做一个权衡。TigerBot中这两个概率的得出由专门数据进行训练。
考虑到模型生成下一个token时，往往无法看到全文的情况，TigerBot还会在回答写完后再进行一次判断，如果最终发现回答不准确，便会要求模型重写。
我们在体验过程中也发现，TigerBot生成回答并不是ChatGPT那样逐字输出的模式，而是在“思考”后给出完整答案。
而且由于TigerBot的推理速度很快，能够支撑模型快速重写。
这里就要说到TigerBot在训练和推理上的创新了。
除了思考到模型底层架构的优化，TigerBot团队认为工程化水平在当下大模型时代也很重要。
一方面是因为要考虑运营效率——随着大模型趋势持续，谁能更快迭代模型非常关键；另一方面当然还要考虑算力的经济性。
因此，他们在并行训练方面，突破了deep-speed等主流框架中的若干内存和通信问题，实现了千卡环境下训练数月无间断。
这使得他们每月在训练上的开销，能够节省数十万。
最后，针对中文连续性强、多义歧义情况多等问题，TigerBot从tokenizer到训练算法上，都做了相应优化。
总结来看，TigerBot实现的技术创新，全都发生在当下大模型领域中最受关注的领域内。
不仅是底层架构的优化，还考虑到了落地层面的用户需求、开销成本等问题。并且整个创新过程的速度非常快，是10人左右小团队在几个月时间内实现。
这对团队本身的开发能力、技术见解、落地经验都有非常高的要求。
所以，到底是谁带着TigerBot突然杀入大众视野？
TigerBot的幕后开发团队，其实就藏在它本身的名字里——虎博科技。
它成立于2017年，也就是人们常说的AI上一轮爆发期内。
虎博科技给自己的定位是“一家人工智能技术驱动的公司”，专注于NLP技术的应用落地，愿景是打造下一代智能且简单的搜索体验。
具体实现路径上，他们选择了对数据信息最为敏感的领域之一——金融。自研了垂直领域内智能搜索、智能推荐、机器阅读理解、总结、翻译等技术，推出了智能金融搜索和问答系统“虎博搜索”等。
公司创始人兼CEO为陈烨，是一位世界级AI科学家。
他博士毕业于威斯康辛大学麦迪逊分校，曾任加州大学伯克利分校客座教授，到现在为止从业已有20余年。
他先后在微软、eBay、雅虎担任主任科学家和研发总监等要职，主导研发了雅虎的行为定向系统、eBay的推荐系统以及微软搜索广告竞拍市场机制等。
2014年，陈烨加入大众点评。之后美团点评合并，他任美团点评高级副总裁，分管集团广告平台，助力集团年广告收入从1000万提升至40多亿。
学术方面，陈烨曾三次获得顶会最佳论文奖（KDD和SIGIR），在SIGKKD、SIGIR、IEEE等人工智能学术会议上发表20篇论文，拥有10项专利。
2017年7月，陈烨正式创立虎博科技。成立1年后，虎博便快速拿下超亿元融资，目前公司披露融资总额达4亿元。
7个月以前，ChatGPT横空出世，AI在时隔6年以后，再次颠覆大众认知。
即便是陈烨这样在AI领域内创业多年的技术专家，也用“从业以来前所未有的震撼”来形容。
而在震撼之外，更多还是激动。
陈烨说，看到ChatGPT后，几乎不用思考或决定，内心的呼唤让他一定会跟进趋势。
所以，从1月份开始，虎博正式成立了TigerBot的初始开发团队。
不过和想象中不太一样，这是一支极客风格非常鲜明的团队。
用他们自己的话来说，致敬硅谷90年代经典的“车库创业”模式。
团队最初只有5个人，陈烨是首席程序员&科学家，负责最核心的代码工作。后面成员规模虽有扩充，但也只控制在了10人，基本上一人一岗。
为什么这样做？
陈烨的回答是：
我认为从0到1的创造，是一件很极客的事，而没有一个极客团队是超过10个人的。
以及纯技术科学的事，小团队更犀利。
的确，TigerBot的开发过程里，方方面面都透露着果断、敏锐。
陈烨将这个周期分为三个阶段。
第一阶段，也就是ChatGPT爆火不久后，团队迅速扫遍了OpenAI等机构过去5年内所有相关文献，大致了解ChatGPT的方法机制。
由于ChatGPT代码本身不开源，当时相关的开源工作也比较少，陈烨自己上阵写出TigerBot的代码，然后马上开始跑实验。
他们的逻辑很简单，让模型先在小规模数据上验证成功，然后经过系统科学评审，也就是形成一套稳定的代码。
在一个月时间内，团队就验证了模型在70亿规模下能达到OpenAI同规模模型80%的效果。
第二阶段，通过不断吸取开源模型和代码中的优点，加上对中文数据的专门优化处理，团队快速拿出了一版真实可用的模型，最早的内测版在2月便已上线。
同时，他们还发现在参数量达到百亿级别后，模型表现出了涌现的现象。
第三阶段，也就是到了最近的一两个月内，团队在基础研究上实现了一些成果和突破。
如上介绍的诸多创新点，就是在这一时期内完成的。
同时在这一阶段内整合更大规模算力，达到更快的迭代速度，1-2个星期内，TigerBot-7B的能力便快速从InstructGPT的80%提升到了96%。
陈烨表示，在这个开发周期内，团队始终保持着超高效运转。TigerBot-7B在几个月内经历了3000次迭代。
小团队的优势是反应速度快，早上确定工作，下午就能写完代码。数据团队几个小时就能完成高质量清洗工作。
但高速开发迭代，还只是TigerBot极客风格的体现点之一。
因为他们仅凭10个人在几个月内肝出来的成果，将以全套API的形式向行业开源。
如此程度的拥抱开源，在当下趋势尤其是商业化领域内，比较少见。
毕竟在激烈竞争中，构建技术壁垒是商业公司不得不面对的问题。
那么，虎博科技为什么敢于开源？
陈烨给出了两点理由：
第一，作为一名AI领域内的技术人员，出于对技术最本能的信仰，他有一点热血、有一点煽情。
我们想要以世界级的大模型，贡献于中国创新。给行业一个可用的、底层基础扎实的通用模型，能让更多人快速训练出专业大模型，实现产业集群的生态打造。
第二，TigerBot接下来还会继续保持高速迭代，陈烨认为在这种赛跑的局面下，他们能保持身位优势。即便是看到有人以TigerBot为底层开发出了性能更好的产品，这对于行业内来说又何尝不是一件好事？
陈烨透露，接下来虎博科技还会持续快速推进TigerBot的工作，进一步扩充数据来提升模型性能。
在ChatGPT发布6个月以后，随着一个个大模型横空出世、一家家巨头火速跟进，AI行业格局正在被快速重塑。
尽管当下还相对混沌，但大致来看，基本上会分为模型层、中间层、应用层三层。
其中模型层决定底层能力，至关重要。
它的创新程度、稳定程度、开放程度，直接决定了应用层的丰富程度。
而应用层的发展是大模型趋势演进的外化体现；更是AIGC愿景里，人类社会生活走向下一阶段的重要影响因素。
那么，在大模型趋势的起点，如何夯实底层模型基础，是行业内必须思考的事。
在陈烨看来，目前人类才只开发了大模型10-20%的潜力，在fundamental层面还有非常大的创新和提升空间。
就好像曾经的西部淘金热，最初要找到金矿在哪里一样。
所以在这样的趋势和行业发展要求下，虎博科技作为国产领域创新代表，高举开源大旗，迅速起跑、追赶世界最前沿技术，确实也为行业内带来了一股与众不同的气息。
国产AI创新正在高速狂奔，未来一段时间内，相信我们还会看到更多有想法、有能力的团队亮相，为大模型领域注入新的见解、带来新的改变。
而这，或许就是趋势轰轰烈烈演进过程中，最迷人之处了。
文章引用微信公众号"猿大侠",如有侵权,请联系管理员删除!
