文章主题：AI行业, 百模大战, GPT, 模型评测
AI行业的“百模大战”已经打了大半年。从上半年的火热，到下半年的渐冷，胜负难分。
GPT已经成为我国厂商的主要目标。在各大厂商推出大型模型时，他们都会将GPT作为参照对象，并且总能找到一个方面来超越GPT，如中文能力。
测评类的榜单太多了。从英文的MMLU，到中文的SuperCLUE，再到借鉴游戏排位赛机制的ChatbotArena，各种大模型榜单让人眼花缭乱。很多时候，榜单上的排名成为厂商对外宣传的工具。
有趣的是，当用户实际体验这些声称能轻易超越ChatGPT的大模型产品时，却发现其表现并不如预期。各种不同的统计排名方式，使得“第一”的称号变得如此通货膨胀，以至于我们几乎无法 handle 如此庞大的数量。
近期，我国的一些知名企业正在积极推出各自的大模型解决方案，其中昆仑万维开源的“天工”系列大模型尤为引人注目，其多榜超越Llama 2的表现令人惊叹。而李开复的零一万物公司也紧随其后，推出了开源大模型“Yi”，成功登上了全球多项榜单的榜首。除此之外，vivo公司也加入到了这个潮流中，他们发布的自研AI“蓝心”大模型，不仅成为了国内首个开源7B大模型的手机厂商，更是展现了我国在人工智能领域的强大实力。
如此之多的大模型，跑马圈地这半年，大家做得怎么样？我们又该如何评价孰优孰劣？
“刷榜”，大模型公开的秘密
就像当年手机厂商流行跑分打榜，现在的大模型厂商，也热衷于冲上各种榜单。
在众多涉及大型模型的评测榜单中，学术领域、产业界、媒体智库以及开源社区等都在今年纷纷推出了各自的评估排名。在国内厂商的参考中，SuperCLUE和C-Eval这两份榜单尤为重要，它们均由我国科学家自行研发并推出。
在5月6日，我国知名的人工智能公司科大讯飞，成功发布了其全新的星火认知大模型。仅仅三天之后，由SuperCLUE评测中心发布的最新榜单中，科大的星火认知大模型以其卓越的性能，成功占据了国产模型的榜首位置。紧接着在6月13日，国内另一家巨头360集团，也推出了一款名为360智脑的大模型。令人意外的是，仅过去了六天，SuperCLUE评测中心再次更新了榜单，这一次，360智脑大模型以其强大的实力，成功超越了科大讯飞，成为了新的第一名。这两起事件，无疑都充分展示了我国人工智能技术的快速发展和广泛应用。在科技日新月异的今天，无论是科大讯飞还是360集团，都在通过不断创新和研发，推动我国人工智能技术的发展，为我国的科技产业带来了前所未有的繁荣景象。
在接下来的7月、8月、9月以及10月，我国 native 企业的市场份额 leading the pack 分别由 Baidu, Baichuan Intelligence, Megvii, and vivo 占据。这些企业都把“登顶”、“夺冠”、“国内第一”等荣誉作为宣传重点。
有好事者发现，科大讯飞在5月9日“夺冠”时，SuperCLUE官网显示的顾问成员中，排在最前面的那位，头衔是哈工大讯飞联合实验室（HFL）资深级研究员。发榜第二天，这位专家的信息被官网删除了。
在SuperCLUE的初期阶段，由于其只是通过数百道题目进行测试，因此受到了部分人的质疑，认为其不具备足够的客观性。然而，在国外，已经存在一个名为SuperGLUE的权威评估体系，虽然其与SuperCLUE的名称十分相似，但在具体的功能和特性上，却有着明显的区别。随着SuperCLUE不断对测评标准和题目数量进行优化和完善，它逐渐在国内众多测评中脱颖而出，成为了知名度较高的一种选择。
大模型测评领域的业内人士赵小跃对“定焦”说，一些测评机构有题库，用接入各家厂商API的方式来测试，但其实测一遍之后，厂商就知道测过什么题，除非下轮测试换题，否则厂商可以用定向爆破的方式得高分。
在他眼中，一旦某个题目在一套测试中被某个模型接触过，那么这个题目就失去了其独特性，因为模型能够通过API自动获取这些题目。因此，如何在模型评测过程中确保题目的唯一性和可靠性，无疑是一项极具挑战性的任务。
C-Eval榜单刚推出时，业内是认可的。它由上海交通大学、清华大学、爱丁堡大学共同完成，有13948道题目。
但很快，大家就发现，一些原本知名度不高的大模型，突然冲到了榜首，甚至把GPT4踩在脚下使劲摩擦。
在9月初的榜单中，云天励飞大模型总分排第一，360排第八，GPT4居然排第十。再后来，拿过榜单第一的还有度小满金融大模型、作业帮银河大模型，业内公认最强的GPT4被它们无情甩在了身后。
成绩垫底，到底是GPT错了还是榜错了？
显然，榜单有问题，因为它遭遇了“不健康的刷榜”。
C-Eval团队在官网发出声明，承认评测方式有局限性，同时指出了刷榜得高分的一些方法，比如：从GPT-4的预测结果蒸馏，找人工标注然后蒸馏，在网上找到原题加入训练集中微调模型。
这三种方法，前两种可以视为间接作弊，第三种相当于直接作弊。
大模型从业者李健对“定焦”说，间接作弊，就是知道考试大概的类型，然后花较多精力把可能的题目都找出来或叫专业的人造出来，答案也给出来，用这样的数据训练模型。
他指出，业内现在常用的手段是，让GPT-4来“造答案”，然后得到训练数据。
李健分析，直接作弊，就是知道考试题目，然后稍微改改，得到新的很多份题目，之后直接拿来训练模型。
“在清楚榜单任务的情况下，很多类型的任务，很容易刷榜。”他说。
这样得到的分数是没有意义的。“直接作弊基本对提升模型的泛化能力（举一反三）没用，间接作弊有点像做题家，对提升学生真实的素质弊大于利。”
为了让“用户谨慎看待以下榜单”，C-Eval团队不得不将榜单拆分成两个，一个是模型已公开的，一个是未公开的。结果，那些得分高的基本全是未公开的大模型。而这些模型的真实表现，人们是无法体验的。
复旦大学计算机科学技术学院教授邱锡鹏说，C-Eval本身质量还挺高，但被刷榜后导致学术价值不大。现在很多企业去刷榜，但又不公开数据，也不具体说怎么做，这是一种不公平的竞争。
多位大模型从业者对“定焦”说，刷榜在大模型行业很常见。
相关从业人士王冉对“定焦”打了一个比方：“先射完箭再画靶子”。他认为今天的某些测评手段，是有一些大模型公司为了表现自己牛而专门设计的。
而相关从业人士刘迪则认为，有答案或者评分标准，就有人能钻空子。单靠数据集和问题集的评判方式，很难评出大模型在应用层面的好坏。
“一个丹一个炼法，哪个对症还得吃下去看。”他对“定焦”说。
考试拿第一，不是好学生？
大模型评测，作为评估大模型综合实力的一个手段，还有参考价值吗？
赵小跃认为，在核心的通用能力上，比如语言理解、逻辑推理等，学术数据集的榜单测评能反映七八成。这其中最大的问题是，开源的榜单结果跟大家用大语言模型的场景之间有鸿沟。
“测评只能反映模型某一部分的能力，大家其实都是从不同的维度盲人摸象，很难知道它的能力边界在哪里。”他说。
对于大语言模型，首先在语言上，分为英文和中文两大语种。国外大模型的训练语料以英文为主，所以英文很强，但中文不一定比国内大模型强。这也是为什么国内很多大模型，都在“超越ChatGPT”之前加一个“中文能力”的定语。
其次在考察科目上，评测数据集通常会设置很多个方面，从百科知识到角色扮演，从上下文对话到闲聊。但这些能力只能单一评价，然后得分加总。
这跟评价一个人很像。任何一道考卷，都只能测试出这个人某方面的能力。即便是全套试卷的成绩，也不等同于这个人的能力。就像ChatGPT的榜单排名不一定能比过国内的一些大模型，但使用体验上就是更好。
王冉认为，如果将大模型比作一个人的大脑，如何评测一个人的大脑好用，如果只给他做题，其实是充满偏见的。“大模型的测评不应该用考试来做，而应该用应用来做。”
人工智能公司开放传神（OpenCSG）创始人、CEO陈冉认为，通用性的评测，看综合得分，没有一个大模型超过GPT4，但是在特定领域，可能有些指标GPT4得分不一定高。
问题在于，有些厂商拿特定领域的得分，去宣传整体超过了GPT4。“这就是以偏概全，我觉得有些厂商在对外宣传时，还是要对生态公司给到正确的指引，具体哪个指标在哪个领域得分高，要说清楚。”他对“定焦”表示。
而一旦测评成绩进入排名赛，有了功利的成分，有些厂商就会有刷榜的动机。“从刷榜的角度，不太能保证中小厂不会把这部分数据拿去训练，这是大家对公开数据集最大的顾虑。”赵小跃说。
综合多位业内人士的观点，目前国内还没有一个特别好的数据集，能综合反映大模型的能力，各方都在探索。
李健在今年做了“CLiB中文大模型能力评测榜单”，为了避免泄题，他尽量参考业界好的方案，自己出题。“主要是业界和学术界的榜单，不太让人满意，公开程度不高，都是各说各话。”
还有一些非商业性质的机构相信，测评榜单最大的意义在于，从模型演化的角度，能够帮助厂商监控模型生产过程中能力的变化，纠正训练模型的方法，有针对性提高模型能力。
比如OpenCompass，它是Meta官方推荐的开源大模型评测框架，利用分布式技术支持上百个数据集的评测，提供了大模型评测的所有技术细节，同时给大家提供了统一的测试基准，方便各家模型在公平公正的情况下开展对比。
开源：先赚吆喝再赚钱
对大模型做出全面评价是困难的。除了打榜的方式，有一些厂商通过开源，获得了巨大的关注。
开源是一种经营策略，需要对自家产品足够自信。相比之下，敢于放开注册让公众体验的闭源大模型，要比那些无法体验的强，开源大模型则又往前迈了一步。
第一个被大范围使用、好评度最高的开源大语言模型，是由Meta在今年2月推出的Llama。当时全球科技公司都盯着OpenAI，试图追赶闭源的ChatGPT。但开源让Meta坐上了牌桌，吸引了大量开发者，一时名声大噪。
国内公司很快跟上，抢抓第一波关注度。智谱AI、智源研究院、百川智能，是动作最快的三家。
在Llama开源之后，号称全面对标OpenAI、有着清华背景的智谱AI，迅速在国内第一个开源了自己的大模型ChatGLM-6B。这个时间点非常早，当时国内厂商的大模型都还没发布，百度文心一言两天后才推出，而王小川的百川智能公司还没成立。
三个月后的6月9日，跟智谱AI有着很深渊源的智源研究院，宣布开源“悟道·天鹰”Aquila。它比智谱AI更进一步——可商用，于是拿下“国内首个开源可商用语言大模型”的头衔。
是否支持商用，是判断模型能力的一个关键指标。GPT 3.5的水平，通常被认为是大模型商用的标准线。不过，智源是一个非营利机构，它更多的用意是为公用发展提供技术支持。
智源主动开源之后，开源大模型的军备竞赛正式打响。
这其中值得一提的是百川智能。作为一家今年4月才成立的初创公司，百川获得的关注度甚至超过很多互联网大厂。
从时间上来看，百川是智源之后第一家开源的创业公司，且第一个宣布可免费商用。它开源不可商用的版本时，比智谱AI早九天；后来开源免费可商用的版本时，又比智谱AI早三天。
时间点很重要。当时Llama1只被允许用作研究，但市场有传闻可商用的Llama 2即将开源。百川不仅抢在Llama 2之前，还卡在智谱AI之前宣布了免费可商用，赢得了巨大的关注度，一周之内下载量破百万。
赵小跃认为，百川在那个时间发布一个开源模型，作为自己的第一枪，是一个很对的决策。“赚了一波吆喝。”
支持商用的Llama 2比百川和智谱AI晚了一周，即便如此，它还是在全球引发巨震。在同等参数规模下，Llama 2能力超过所有的开源大模型，是目前全球公认的开源大模型的代表。
因为Llama的带动，国内厂商踩上了开源热潮的风口。它们急着秀肌肉，争夺大众注意力。但从技术角度，尚不能说明它们就跑在了前面。
有观点认为，开源模型虽多，但大多数都是从Llama派生出来。简单来说，就是用了Llama作为基模型，然后选用其它不同的训练方法微调。因为Llama原生在中文方面相对较弱，给了国产开源大模型宣传的发力点。
6月中旬百川开源第一版Baichuan-7B时，公司只成立刚两个月。当时有人质疑其模型架构跟Llama很相似。“借助已经开源的技术和方案，百川是站在了巨人的肩膀上。”一位大模型创业者评价。
本质上，开源也是一种商业模式。赚完吆喝后，厂商的目的还是赚钱。
陈冉向“定焦”举了个例子，开源就像一些化妆品品牌推出试用装，免费给用户用，但不会透露配方和成分。用户试用完如果觉得好想继续用，就得付费买商业版。另外它可能透露配方，如果有厂商想基于这个配方去创造一个新的产品，就需要交授权费。
百川在9月下旬推出了两款闭源大模型，API接口对外开放，进入ToB领域，开启商业化进程。
“它已经通过开源赚了一波吆喝，接下来一定会推闭源大模型做商业化，它最先进的模型是一定不会开源的。”赵小跃说。
大家都没有护城河？
“百模大战”发展到今天，各家厂商通过各种方式博取关注度，那么谁做到了真正的领先？
赵小跃认为，从主观感受层面来看，国内的大模型，无论是开源还是闭源，本质上没有核心的技术代差。因为无论是模型大小，还是数据质量，大家都没有飞跃式的突破。“在GPT-3.5的指引下，国内厂商只要模型容量达到一定地步，再配合一批高质量数据，大家都不会太差。”
但跟GPT-4相比，技术代差是存在的。“因为闭源，大家不知道GPT-4背后真正的技术方案是什么，如何把这么大的模型用专家结构训练出来，目前大家还都在探索。”
在陈冉看来，国内的大语言模型完全原创的较少，有些是在Transformer架构上做了一个整体调优，本质是在算子上做了调优，而没有本质上的改变。还有一些走开源路线的厂商，更多是在中文方面深入研究。
大家都有自己的大模型，但本质上没有显著的区别，这就是当前国内大模型行业的特点。
某种程度上，这是由行业阶段决定的。国内的互联网大厂、创业公司、高校科研机构，真正开始投入大量人力物力做大模型，也就在今年。行业的技术路线也还在摸索中，没有哪家公司建立起护城河。
相比纯技术实力方面的比拼，算力和数据层面的比拼更能出效果。
“大家更多的精力是花在数据和语料上，谁能花钱获得高质量的语料，同时有足够的算力，谁就能训练出一个相对好一点的模型。”陈冉说。
开源让局面变得更加不可控。去年底ChatGPT亮相后，全球冒出来上百个大模型，但今年Meta开源Llama 2之后，很多模型还没有投入市场就已经过时。就连谷歌的工程师都在内部直言称，谷歌和OpenAI都没有护城河。
大模型更新迭代太快了。“今天你推出一个大模型，花钱打了榜，有很多人用，可能明天就有个新的模型迅速替代掉。”陈冉说。
多位业内人士对“定焦”表示，大模型之间真正显著的区别，会在具体的用户场景或B端的业务中体现。
“现实世界里我们评价某个人是专家，是因为他在特定领域很厉害。大模型也一样，要在领域里建立共识，专业性一定要放到具体的场景里去体现。”王冉说。
核心的通用能力是基础，厂商会根据自己所在的领域，差异化发展。“比如我们跟医院和律所接触，他们其实更关心的是医疗或法律方面的能力。”赵小跃说。
对于互联网巨头而言，需要考量的因素相对更多。
除了要对外“接单”，巨头们已经开始在内部进行大模型的应用端部署。比如腾讯的广告、游戏、社交、会议等业务，接入了混元大模型，百度搜索、文库、百家号等产品早已接入文心大模型，阿里把AI作为各大业务板块的驱动力。
大模型对巨头内部的正面影响究竟有多大，会更难量化评估。
综合来看，国内大模型还处在起跑的混沌阶段，一切都在快速变化中。做出一个大模型的技术壁垒不高，但要做好并真的解决问题，还有很长的路要走。
应受访者要求，赵小跃为化名。
本文来自微信公众号：定焦（ID：dingjiaoone），作者：黎明，编辑：方展博
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