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大模型out了，小模型（SLM）爆火，撕開99%企業(yè)市場(chǎng)？

AI鯨選社 整合編輯：太平洋科技 發(fā)布于：2024-07-30 16:41

對(duì)于獵豹移動(dòng)CEO傅盛來(lái)說(shuō)，他今年最呼吁的一件事情，正在成為潮流——小模型逐漸成熟，成為企業(yè)落地商業(yè)化主力軍，這令他十分開心。

可能很多人會(huì)困惑，大模型（LLM）正火的當(dāng)下，什么是小模型（SLM）？目前，市場(chǎng)通常將參數(shù)規(guī)模遠(yuǎn)少于GPT-4或Llama-13B的千億大語(yǔ)言模型，一般參數(shù)只有1.5B、3B、7B的模型稱為小大模型。

要說(shuō)小模型現(xiàn)在有多火，僅僅7月下半月，4家科技公司紛紛推出自己的小模型。

Hugging Face 推出了高性能的小型語(yǔ)言模型 SmoLLM，包括 135M、360M 和 1.7B，能夠直接在瀏覽器中運(yùn)行

OpenAI 緊隨其后發(fā)布了GPT-4o mini，直接讓GPT-3.5 Turbo成為歷史；

Mistral AI 與英偉達(dá)合作推出了擁有 12 億參數(shù)的 Mistral Nemo，多語(yǔ)言支持、128K 上下文，性能優(yōu)于L3 8B和Gemma 2 9B；

蘋果也不甘示弱，發(fā)布了70億參數(shù)的小模型 DCLM-7B，并立即將其全部開源。

如果將時(shí)間線再往前推到今年上半年，可以發(fā)現(xiàn)小模型市場(chǎng)早已經(jīng)開始“神仙打架“，比如微軟4月發(fā)布了Phi-3、谷歌2月發(fā)布了Gemma-7B等。

半年6款知名的小模型發(fā)布，行業(yè)掛起了小模型的旋風(fēng)。

而此前國(guó)內(nèi)小模型的忠實(shí)擁躉，可能只有獵豹移動(dòng)。不同于其他大廠有大小系列模型覆蓋，2023年獵豹直接發(fā)不了中小模型Orion-14B，應(yīng)用于企業(yè)私有化模型落地。

盡管小模型市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)不激烈，但前趕集網(wǎng)技術(shù)總監(jiān)、小晨科技創(chuàng)始人剻義剛告訴鯨哥：企業(yè)部署私有大模型，服務(wù)的海外客戶最常見的模型是GPT-3.5 turbo，國(guó)內(nèi)的百度文心多一些。

現(xiàn)在情況大變，無(wú)論GPT3.5還是GPT-4，已經(jīng)成企業(yè)市場(chǎng)的“舊愛”了，這些參數(shù)小能力大的小模型憑借超高性價(jià)比，一時(shí)成為市場(chǎng)的新寵。2024年會(huì)成為SLM元年嗎？

參數(shù)不如大模型，小模型憑啥火了？

在Scaling Law（尺度定律）的信仰下，一直向著萬(wàn)億大模型進(jìn)軍的科技巨頭們，紛紛轉(zhuǎn)向了小模型賽道，在市場(chǎng)看來(lái)可能有3大原因：

第一大原因就是大模型實(shí)在太貴了。

對(duì)于開發(fā)者而言，訓(xùn)練大模型和燒錢無(wú)異。剻義剛就說(shuō)道：“好的大模型也十分貴，GPT-4的使用成本是GPT-3.5的10倍。 ”

最先進(jìn)的大模型，這么貴的原因，首當(dāng)其沖的就是硬件訓(xùn)練成本，GPU、TPU和CPU集群都是基本軍備。前有OpenAI用了25,000塊A100芯片訓(xùn)練GPT-4，后有馬斯克宣布要用10萬(wàn)塊H100組成超級(jí)AI訓(xùn)練集群。其次就是能源消耗，有數(shù)據(jù)顯示，全美AI數(shù)據(jù)中心的耗電量足以點(diǎn)亮整個(gè)紐約市。此外，人力成本、訓(xùn)練數(shù)據(jù)成本也都是一筆不小的開銷。

而隨著模型的參數(shù)數(shù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，訓(xùn)練成本也在急劇上升。Anthropic首席執(zhí)行官Dario Amodei在一檔播客節(jié)目中表示，目前正在開發(fā)的人工智能模型的訓(xùn)練成本高達(dá)10億美元。但未來(lái)三年AI模型的訓(xùn)練成本將上升到100億美元甚至1000億美元。至于GPT-4o“僅僅1億美元的開發(fā)成本，已經(jīng)不值一提。

主流AI模型的訓(xùn)練和推理成本

這種成本上的巨大負(fù)擔(dān)，讓巨頭們紛紛放下參數(shù)執(zhí)念，投身小模型。

小語(yǔ)言模型可以理解是大語(yǔ)言模型的濃縮版本，參數(shù)更少，設(shè)計(jì)更精煉，自然需要更少的數(shù)據(jù)、訓(xùn)練時(shí)間以及硬件成本。

比如可能僅僅聚焦于法律問(wèn)題上的小模型，參數(shù)不到100億，那它的訓(xùn)練成本往往可能不到1000萬(wàn)美元。

而且小模型的性價(jià)比不僅體現(xiàn)在訓(xùn)練端，對(duì)于用戶來(lái)說(shuō)也是如此。

由于小模型訓(xùn)練成本低、并且在相應(yīng)過(guò)程中消耗的算力更少，因此小模型的使用價(jià)格也顯得更加親民可人。

目前OpenAI的GPT-4o的百萬(wàn)Tokens輸入和輸出價(jià)格分別是5美元和15美元，而GPT-4o mini的百萬(wàn)Tokens輸入價(jià)格僅為15美分，輸出價(jià)格僅為60美分，價(jià)格速降了96%～97%。

從Artificial Analysis的統(tǒng)計(jì)中可以清晰看到大模型與小模型的成本差距。OpenAI CEO 山姆奧特曼對(duì)此的形容是：通往智能的成本已經(jīng)「too cheap to meter」（便宜到無(wú)法計(jì)量 ）。

第二，除了便宜，小模型的性能也已經(jīng)拉滿。

最新發(fā)布的GPT-4o mini，在lmsys（測(cè)評(píng)榜單）的較量中展現(xiàn)出了超強(qiáng)實(shí)力，不僅與GPT-4o的滿血版本并列榜首，還將Claude 3.5等強(qiáng)勁對(duì)手甩在身后。

lmsys的排名機(jī)制是由用戶自主出題，隨機(jī)抽取兩個(gè)模型進(jìn)行一對(duì)一的較量。這種機(jī)制有效防止了模型通過(guò)“刷題”來(lái)獲得虛高的評(píng)分，主打一個(gè)真實(shí)。

分?jǐn)?shù)不代表一切，實(shí)際使用體驗(yàn)也是效果不錯(cuò)。

據(jù)OpenAI公布的案例顯示，GPT-4o mini已與Ramp和超人等公司進(jìn)行了合作，反饋發(fā)現(xiàn)在執(zhí)行從收據(jù)文件中提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，或在提供線程歷史記錄時(shí)，生成高質(zhì)量電子郵件響應(yīng)等任務(wù)時(shí)，GPT-4o mini的表現(xiàn)明顯優(yōu)于GPT-3.5 Turbo。

更令人期待的是，GPT-4o mini 的API 現(xiàn)已支持文本（且大幅改善了非英文的效率）和視覺(jué)，未來(lái)還將支持文本、圖像、視頻和音頻輸入和輸出。

不僅是GPT-4o mini，其他幾家的小模型也是爭(zhēng)奇斗艷。

主流小模型價(jià)格能力評(píng)價(jià)

被譽(yù)為「歐洲版 OpenAI」的 Mistral AI 旗下小模型Mistral NeMo，從整體性能上也在多項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試中，擊敗了Gemma 2 9B和Llama 3 8B。并且該模型專為全球多語(yǔ)言應(yīng)用而設(shè)計(jì)，在英語(yǔ)、法語(yǔ)、德語(yǔ)、葡萄牙語(yǔ)、中文方面等方面表現(xiàn)尤為突出。

而蘋果這次推出DCLM-7B 模型，在MMLU基準(zhǔn)上的5-shot準(zhǔn)確率達(dá)到了64%，與Mistral-7B和Llama 3 8B不相上下，但計(jì)算量只有后者的六分之一。在53個(gè)自然語(yǔ)言理解任務(wù)上，它的平均表現(xiàn)也可以與Llama 3 8B相媲美。

此外，蘋果這波格局了一把。不僅模型本身開源，連訓(xùn)練數(shù)據(jù)集都一并公開，讓人們可以完整復(fù)現(xiàn)他們的工作。

第三、小模型除了性價(jià)比杠杠的，也憑借著小巧的身姿進(jìn)入了更多的應(yīng)用場(chǎng)景。

大模型在使用場(chǎng)景上有很多局限。比如智能手機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等邊緣設(shè)備，通常具有有限的計(jì)算能力和存儲(chǔ)空間，無(wú)法承載大型語(yǔ)言模型，而這時(shí)候小模型則可以完美嵌入。

又比如在對(duì)實(shí)時(shí)性有嚴(yán)格要求的應(yīng)用領(lǐng)域，例如實(shí)時(shí)圖像分析、語(yǔ)音識(shí)別和動(dòng)態(tài)推薦系統(tǒng)，小模型由于參數(shù)少，能夠迅速地進(jìn)行推理，以極短的延遲滿足用戶的即時(shí)需求。

性價(jià)比超高，為何小模型現(xiàn)在才爆？

小模型有這么多優(yōu)點(diǎn)，為什么巨頭們現(xiàn)在才開始“真香”反轉(zhuǎn)呢？

Open AI的產(chǎn)品主管Olivier Godement解釋，這單純是“純粹的優(yōu)先級(jí)”問(wèn)題。之前公司專注于GPT-4這類大模型上，隨著時(shí)間的推移，OpenAI才關(guān)注到開發(fā)者對(duì)于小模型的需求。

但也有觀點(diǎn)認(rèn)為，大模型是通往小模型的必經(jīng)之路。

大型模型的訓(xùn)練就像是海綿吸水，盡可能把所有數(shù)據(jù)、信息囊括其中。而這樣做，有利有弊。大型模型在海量數(shù)據(jù)的依托下，能夠更好、更準(zhǔn)確的處理新新任務(wù)，但同樣也可能因?yàn)閷W(xué)的太雜，而出現(xiàn)不同知識(shí)的重疊、混合和沖突。

而小模型則是站在大模型的肩膀上進(jìn)一步優(yōu)化。小模型接收的數(shù)據(jù)，則是由超大模型進(jìn)行清洗的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。比如對(duì)于GPT-4o mini進(jìn)行訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，就是由GPT-4進(jìn)行清洗的。

而這種先做大模型，再進(jìn)一步瘦身的訓(xùn)練模式正在成為新趨勢(shì)�？萍季揞^們對(duì)于不再一味求大，而是求精。

在2023年4月，OpenAI的首席執(zhí)行官Sam Altman宣布了大型AI模型時(shí)代的結(jié)束。他指出，數(shù)據(jù)質(zhì)量是AI訓(xùn)練的關(guān)鍵成功因素，并且認(rèn)為關(guān)鍵問(wèn)題是人工智能系統(tǒng)如何從更少的數(shù)據(jù)中學(xué)到更多的東西。而這個(gè)觀點(diǎn)也得到微軟、Hugging Face等其他玩家的認(rèn)可。

而這種不斷精簡(jiǎn)優(yōu)化的過(guò)程則會(huì)不斷形成正循環(huán)。每一代模型都會(huì)幫助生成下一代的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，直到獲得“完美的訓(xùn)練集”。

未來(lái)，和階梯式上升的小模型質(zhì)量形成對(duì)比的，則是不斷下降的小模型價(jià)格。

傅盛曾在WAIC中說(shuō)道，“千億參數(shù)大模型一年私有化授權(quán)費(fèi)用就是幾千萬(wàn)，到今天應(yīng)該還是，然后私有化部署以后，買服務(wù)器的費(fèi)用最低成本160萬(wàn)（當(dāng)時(shí)的價(jià)格）”。

大模型太貴了。剻義剛也和AI鯨選社說(shuō)道，他們現(xiàn)在私有化部署一般是四五十萬(wàn)，為了成本考量幾乎不太做微調(diào)。他們作為落地服務(wù)商沒(méi)有賺太多，大頭還是大模型企業(yè)的授權(quán)費(fèi)用。

現(xiàn)在企業(yè)使用大模型成本可能會(huì)大幅降低了。AI Grant 的兩位合伙人 Daniel Gross 和 Nat Friedman在訪談中， LLM成本在質(zhì)量不變差的情況下，每年可以降低 90% 的情況。

OpenAI也確實(shí)基本在證明了這件事。OpenAI 基本是以每 3 個(gè)月作為一個(gè)周期，總會(huì)有其中至少一個(gè)模型成本下降 60% ，或者成本下降至少 60% 的情況下，質(zhì)量還更高了。而一個(gè)模型基本上一年會(huì)經(jīng)歷兩次的降本增效，每次降低 60%，兩次過(guò)后就剛好是比之前降低了 90% 左右。

GPT-4o mini就是這種邏輯的成果體現(xiàn)。而且隨著高質(zhì)量數(shù)據(jù)集以及訓(xùn)練方式的改進(jìn)，這些小模型有些能力甚至更突出。

正如 AI Grant 所說(shuō)，沒(méi)理由認(rèn)為更小的模型不會(huì)有更好的表現(xiàn)�！白罱@些 9B 的模型已經(jīng)震撼到我們了，沒(méi)有任何數(shù)學(xué)證明 3B 做不到同樣的效果。如果 3B 做到了，沒(méi)理由不運(yùn)行在本地，那么那時(shí)候除了一些電耗問(wèn)題外，我們更多的肯定是在做本地處理 + 云端模型的路由�！�

換言之，未來(lái)將不斷涌現(xiàn)越來(lái)越多更精簡(jiǎn)、更高效、更便宜的小模型。未來(lái)就像OpenAI創(chuàng)始成員及研究科學(xué)家Andrej Karpathy所發(fā)言，未來(lái)大模型的尺寸競(jìng)爭(zhēng)趨勢(shì)即將逆轉(zhuǎn)，尺寸競(jìng)爭(zhēng)正在倒退。

企業(yè)落地最愛，小模型加速商業(yè)化

“企業(yè)專用大模型，百億參數(shù)就夠了�！笔歉凳⑦^(guò)去一年經(jīng)常說(shuō)的話。

但實(shí)際上，2023年將小模型向垂直方向微調(diào)，打造出媲美大模型的效果，效果并沒(méi)有那么好，百億參數(shù)沒(méi)那么夠。

但現(xiàn)在情況不一樣了，gpt-4o-mini 在很多場(chǎng)景中不用微調(diào)，都不比Chat-4 turbo差。

有AI創(chuàng)業(yè)者反饋：“gpt-4o-mini 的效果真的不錯(cuò)。首先是速度非�？�，比 4o 快多了，幾乎不需要等待，就可以讀取結(jié)果了。其次是實(shí)際的表現(xiàn)，GPT-4o-mini 目前僅在復(fù)雜場(chǎng)景中還需借力,只有比較復(fù)雜一點(diǎn)的編程沒(méi)有搞定�！叭粘５男枰阉饕�+blog 或者教程才能解決的任務(wù)，基本GPT-4o-mini 都可以完成的不錯(cuò)�！�

在大模型的托舉之下，小模型正在用更加輕盈的姿態(tài)落地。HuggingFace CEO Clem Delangue 甚至指出，多達(dá) 99% 的使用場(chǎng)景可以通過(guò) SLM 來(lái)解決，并預(yù)測(cè) 2024 年將是 SLM 元年。

剻義剛說(shuō)道，最近有家此前做了醫(yī)療和房地產(chǎn)領(lǐng)域的客戶，都是用的大模型。4o-mini發(fā)布那天，他看了下資料，比GPT-3.5 Turbo更好的性能，更長(zhǎng)的輸出，多模態(tài)支持 ，更低的費(fèi)用，以及更好的非英語(yǔ)語(yǔ)言的支持，感覺(jué)是天賜的好模型。

“最近談的一個(gè)招聘客戶，預(yù)計(jì)就是使用4o-mini�！鄙忸A(yù)計(jì)會(huì)好做，也讓他的笑聲多了起來(lái)。

但他也提到，看行業(yè)分析，未來(lái)大模型、小模型會(huì)相輔相成落地企業(yè)的部署。

這意味著模型生態(tài)向著流動(dòng)、精準(zhǔn)進(jìn)一步發(fā)展。而從使用場(chǎng)景上，大模型、小模型也將分工明確。

大模型將繼續(xù)在需要廣泛知識(shí)基礎(chǔ)和高級(jí)認(rèn)知能力的領(lǐng)域中發(fā)揮其核心作用；而小模型則以其輕巧的身形和高效的性能，在成本敏感、對(duì)響應(yīng)時(shí)間有嚴(yán)格要求的應(yīng)用場(chǎng)景中大放異彩。

正如Forrester Research的資深A(yù)I分析師Rowan Curran所比喻：“并非時(shí)刻都需要跑車，有時(shí)一輛小型貨車或皮卡車更為合適。未來(lái)的模型應(yīng)用不會(huì)單一，而是根據(jù)不同需求選擇最適宜的工具�！�

甚至，未來(lái)大、小模型之間會(huì)出現(xiàn)任務(wù)的上下級(jí)協(xié)作。

DeepMind、普林斯頓大學(xué)和斯坦福大學(xué)的研究人員近日提出了一項(xiàng)名為 LATM（LLMs As Tool Makers）的創(chuàng)新框架，即讓大型語(yǔ)言模型生成自己的軟件工具來(lái)處理新任務(wù)。

它帶來(lái)了一種全新的大、小模型的分工形式。即將需要具備高強(qiáng)度算力才能實(shí)現(xiàn)的工具制造過(guò)程可以分配給功能強(qiáng)大、資源密集型的模型，例如 GPT-4；而將相對(duì)簡(jiǎn)單的使用工具過(guò)程分配給輕量級(jí)、經(jīng)濟(jì)高效的模型，也就是小模型。這種模式既節(jié)省成本又保證性能。

如今市場(chǎng)上，99%的企業(yè)實(shí)際上還沒(méi)有部署大模型進(jìn)業(yè)務(wù)，小模型風(fēng)靡后，輔以大模型托底，這一巨大的市場(chǎng)會(huì)不會(huì)在2024年被撕開？

本文來(lái)源：AI鯨選社

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    呼倫 呼倫 2023-05-05 00:03
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