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              生產(chǎn)力工具中的“六邊形戰士”:解密海螺AI“紅海突圍”的底氣

               2024-05-24 17:04  來(lái)源:A5專(zhuān)欄  我來(lái)投稿 撤稿糾錯

                域名預訂/競價(jià),好“米”不錯過(guò)

              2023年可以說(shuō)是人工智能行業(yè)最振奮的一年,大模型的能力每隔一段時(shí)間就會(huì )上一個(gè)新臺階,洶涌澎湃的技術(shù)革命迅速影響著(zhù)每一個(gè)人的生活,AGI不再是一種技術(shù)理想,而是觸手可及的現實(shí)。

              到了2024年,人工智能的熱度不減,但口口相傳的“百模大戰”并未上演。資本市場(chǎng)罕見(jiàn)地“降溫”,不少大模型悄無(wú)聲息地消失,有機會(huì )進(jìn)入決賽圈的大模型創(chuàng )業(yè)者,僅剩下寥寥數家。

              其中就有孵化出海螺AI的MiniMax,一家不為太多人所熟知,估值卻早已超過(guò)25億美元的現象級獨角獸。

              01 技術(shù)路線(xiàn)幾乎沒(méi)有退路

              目前國內估值超過(guò)10億美元的大模型創(chuàng )業(yè)團隊只有五六家,MiniMax恰恰又是其中最為特殊的存在:

              1、月之暗面、百川智能、零一萬(wàn)物等均成立于2023年,MiniMax卻是一家誕生于2021年的企業(yè),比友商們早了兩年時(shí)間。

              2、有別于李開(kāi)復、王小川等人的“明星”身份和高調風(fēng)格,MiniMax的創(chuàng )始人閆俊杰不可謂不低調,很少在公開(kāi)場(chǎng)合露面。

              3、“搶算力”儼然是整個(gè)AI行業(yè)的常態(tài),MiniMax沒(méi)有夠購買(mǎi)任何GPU,而是以相對便宜的價(jià)格找火山引擎租了大量GPU算力。

              為何特立獨行的MiniMax能夠活下來(lái)?答案就藏在閆俊杰時(shí)常提及的一句話(huà)里:“我選的技術(shù)路線(xiàn)幾乎沒(méi)有退路”。

              直接的例子就是MoE(混合專(zhuān)家模型)上的“豪賭”。

              時(shí)間回到2023年夏天,國內的大模型廠(chǎng)商們紛紛加快了研發(fā)進(jìn)度,擺在MiniMax面前的現實(shí)問(wèn)題是:自家2B和2C的產(chǎn)品已經(jīng)有很多用戶(hù),傳統dense(稠密)模型生成token的成本太高,延時(shí)太嚴重;在計算資源有限的情況下,只有MoE才能訓練完當時(shí)的數據。

              理論上講,MoE相較于dense模型的預訓練速度更快,在相同參數的情況下,有著(zhù)更快的推理速度,但在微調方面存在諸多挑戰,比如泛化能力不足容易引發(fā)過(guò)擬合現象,屬于典型的“技術(shù)派才有的紅利”。

              其他廠(chǎng)商選擇dense模型快速迭代的時(shí)候,MiniMax放了80%以上的算力和研發(fā)資源做MoE,而且沒(méi)有Plan B。

              拐點(diǎn)出現在2024年初,MiniMax發(fā)布了國內首個(gè)基于MoE架構的abab 6,找到了越來(lái)越多加速實(shí)現Scaling Laws的途徑,包括改進(jìn)模型架構、重構數據pipeline等等,并在三個(gè)月后研發(fā)出了更強大的abab 6.5。

              正如外界所熟知的,長(cháng)文本能力在2024年成為生產(chǎn)力工具的“勝負手”,萬(wàn)億參數的abab 6.5已經(jīng)200k tokens 的上下文長(cháng)度,綜合能力已經(jīng)不遜于國外主流大模型;使用同樣的訓練技術(shù)和數據的abab 6.5s,進(jìn)一步提升了推理速度,可以在1秒內處理近3萬(wàn)字的文本。

              按照業(yè)界常用的“大海撈針”機制,即在很長(cháng)的文本中放入一個(gè)和該文本無(wú)關(guān)的句子(針),然后通過(guò)自然語(yǔ)言提問(wèn)模型,看模型是否準確將這個(gè)針回答出來(lái)。在891次問(wèn)答中,abab 6.5均能正確回答。

              現在,MoE模型已經(jīng)上升為行業(yè)共識,被認為是高性能AI大模型的必選項,而MiniMax已經(jīng)在這條路上“搶跑”了一年。

              02 技術(shù)驅動(dòng)的產(chǎn)品方法論

              讓許多人沒(méi)想到的是,一群癡迷于技術(shù)的工程師,“意外”做出了多個(gè)日活用戶(hù)超過(guò)100萬(wàn)的產(chǎn)品,包括Glow、星野、海螺AI等,涵蓋內容社區、生產(chǎn)力工具等不同方向。

              曾有媒體在采訪(fǎng)時(shí)詢(xún)問(wèn)閆俊杰:“你們第一個(gè)模型還沒(méi)做出來(lái),就招了產(chǎn)品經(jīng)理,當時(shí)你如何向他描述你想要一個(gè)怎樣的產(chǎn)品?”出乎預料的是,閆俊杰給出的回答只要三個(gè)字:“不知道。”

              閆俊杰口中的“不知道”,源于對技術(shù)的敬畏:當前AI原生的超級產(chǎn)品,無(wú)不源自突破性的技術(shù)進(jìn)步。

              比如搜索問(wèn)答幾乎是所有對話(huà)式AI的標配,也是我們使用生產(chǎn)力工具提升工作效率的剛需功能。但越是基礎的功能,越能驗證生產(chǎn)力工具的價(jià)值,考驗背后大模型的能力。

              百度發(fā)布2024年Q1財報后,我們同時(shí)在海螺AI和國外的一款產(chǎn)品進(jìn)行了對比,用戶(hù)體驗可謂高下立見(jiàn):

              海螺AI整理出了百度的核心業(yè)務(wù)信息,包括營(yíng)收、利潤等關(guān)鍵數據,以及百度智能云、開(kāi)發(fā)者社區、百度APP、蘿卜快快等核心業(yè)務(wù)數據,有著(zhù)清晰的邏輯和側重,并且每條內容都關(guān)聯(lián)了對應的信息源,甚至在末尾附加了和百度財報相關(guān)的常見(jiàn)問(wèn)題。

              另一款產(chǎn)品也準確回答了財報的核心信息,但僅僅引述了一些媒體報道,輸出內容的結構化很弱,需要人工二次處理信息。和直接用搜索引擎查找信息的方式相比,并未節省太多的時(shí)間。

              再比如長(cháng)尾內容的檢索和生成能力。像百度財報這樣的熱門(mén)議題,很容易找到相關(guān)的媒體報道,一些小眾的長(cháng)尾內容,似乎更能考驗生產(chǎn)力工具的內容檢索和生成能力。

              我們的問(wèn)題是皮爾斯·布朗的代表作《火星崛起》,曾被《娛樂(lè )周刊》評為2014年度最佳圖書(shū),但知名度不如《火星救援》、《星球崛起》等可能被AI混淆的名著(zhù)。海螺AI準確理解了我們的需求,生成的故事梗概可圈可點(diǎn),并給出了深刻的評價(jià);豆包將我們的需求誤解為《星球崛起》,生成的內容居然是《火星三部曲》的介紹。

              技術(shù)的上限左右著(zhù)產(chǎn)品的上限。

              MiniMax之所以做出了海螺AI這樣“能打”的生產(chǎn)力工具,根源在于技術(shù)驅動(dòng)的產(chǎn)品方法論,只有具備足夠好的產(chǎn)品能力,才能承接和轉化取得的技術(shù)進(jìn)展,否則會(huì )落得一場(chǎng)空。

              當然,MiniMax也有自己的“野心”。就像閆俊杰所籌劃的:“在技術(shù)快速進(jìn)化的窗口關(guān)閉前,做出用戶(hù)量巨大的To C產(chǎn)品。”

              03 做普通人每天用的產(chǎn)品

              資本圈里流傳著(zhù)一句話(huà):判斷一位人工智能創(chuàng )業(yè)者是否真正的AGI信仰,就看這個(gè)人創(chuàng )業(yè)是在2023年之前還是之后。作為普通用戶(hù),則有另一套判斷標準,即能不能解決實(shí)際問(wèn)題,扎扎實(shí)實(shí)地提高工作效率。

              行事低調的閆俊杰,很少?lài)@AGI的話(huà)題高談闊論,但在媒體采訪(fǎng)時(shí)講述了自己樸素的信仰:Intelligence with everyone。

              怎么理解“與用戶(hù)共創(chuàng )智能”?海螺AI無(wú)疑是最直觀(guān)的研究對象。

              生產(chǎn)力工具作為當下最擁擠的大模型賽道,市面上的產(chǎn)品已經(jīng)多達幾十款,豆包、文心一言、智譜清言、Kimi……哪怕是在高度內卷的局面下,肩負MiniMax信仰的海螺AI,依然表現出了差異化和稀缺性。

              首先是簡(jiǎn)潔的產(chǎn)品設計。

              為了爭奪用戶(hù)的注意力和時(shí)長(cháng),越來(lái)越多的對話(huà)式AI產(chǎn)品在首頁(yè)上添加了豐富的菜單欄,努力向用戶(hù)表達功能的多樣性。海螺AI不可謂不克制,首頁(yè)上除了簡(jiǎn)單的功能引導和對話(huà)框外,并沒(méi)有其他影響注意力的元素。

              不同的設計風(fēng)格,似乎談不上孰優(yōu)孰劣,但從生產(chǎn)力工具的定位來(lái)說(shuō),頁(yè)面的簡(jiǎn)潔與否和大模型能力不無(wú)關(guān)系。倘若大模型的能力足夠強大,哪怕沒(méi)有花里胡哨的功能露出,也可以通過(guò)生成的內容占領(lǐng)用戶(hù)心智??桃鈴娬{功能的多樣性和玩法的趣味性,反而在大模型的能力上漏了怯。

              其次是過(guò)硬的產(chǎn)品能力。

              諸如搜索問(wèn)答、語(yǔ)音對話(huà)、長(cháng)文總結等功能,早已是對話(huà)式AI產(chǎn)品的標配,也是高度同質(zhì)化的主要誘因。但只要深入使用一段時(shí)間,或者進(jìn)行簡(jiǎn)單的結果對比,并不難判斷能力上的高下,找到最適合的生產(chǎn)力工具。

              而產(chǎn)品能力的強弱,往往體現在一些細節中。以我們高頻使用的長(cháng)文總結為例,將第三方行業(yè)報告上傳到海螺AI,可以準確梳理報告的核心信息,并根據報告內容進(jìn)行對話(huà)。原先閱讀一篇報告需要至少兩個(gè)小時(shí)的時(shí)間,現在不到5分鐘就能完成,工作效率可以說(shuō)是實(shí)現了指數級增長(cháng)。

              然后是多元的使用場(chǎng)景。

              有些產(chǎn)品盡可能在首頁(yè)上推薦足夠多的“角色”,來(lái)告訴我們有很多使用場(chǎng)景,適合不同的用戶(hù)。僅僅在prompt下功夫,當真可以滿(mǎn)足不同人群的需求嗎?市場(chǎng)初期也許奏效,可終歸不是解決問(wèn)題的最優(yōu)解。

              海螺AI的答案是從能力上滿(mǎn)足不同人群的需求:幫研究人員快速總結和分析長(cháng)篇學(xué)術(shù)論文或研究報告、幫內容創(chuàng )作者整合關(guān)鍵信息并生成爆款文章、幫知識工作者整理和回顧學(xué)習資料、為日常用戶(hù)提供生活中的即時(shí)幫助……就像是一個(gè)能打的六邊形戰士,背后是萬(wàn)億參數MOE大模型的底氣。

              一言以蔽之,只有做出足夠產(chǎn)品化、能服務(wù)大眾的AI技術(shù)和產(chǎn)品,才可以給社會(huì )帶來(lái)足夠高的反饋。在MiniMax的認知里,AGI不是原子彈那樣的大殺器,而是普通人每天會(huì )用的產(chǎn)品和服務(wù)。

              04 寫(xiě)在最后

              每一次代際演變的出現,都會(huì )經(jīng)歷百花齊放到超級APP“統治”市場(chǎng)的過(guò)程。

              大模型的產(chǎn)品化也不例外?,F階段AI產(chǎn)品的核心價(jià)值,主要來(lái)自模型性能和算法能力,不排除會(huì )上演“贏(yíng)者通吃”的一幕。特別是對于尋求生產(chǎn)力的用戶(hù),擁抱海螺AI這樣的超級APP,卸載掉“嘗鮮”時(shí)下載的幾十個(gè)APP,將是可以預見(jiàn)的結果。

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