螞蟻百靈大模型一號(hào)位：GPT-4o發(fā)布不意外，原生多模態(tài)方向已明

白交 2024-05-16 09:00:42 來(lái)源：量子位

白交 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

與之前的版本相比，GPT-4o最大改進(jìn)在于它在整合方面的精細(xì)度，它將所有模態(tài)集成在一個(gè)端到端的模型中（All in One）。

OpenAI這三個(gè)關(guān)鍵能力值得借鑒：數(shù)據(jù)組織能力、技術(shù)聚焦以及工程優(yōu)化。如果我們能把這些關(guān)鍵點(diǎn)做好，也有可能會(huì)開(kāi)發(fā)出具有類(lèi)似效果的模型。

原生多模態(tài)大模型，大概率成為國(guó)內(nèi)大模型主要競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)。

OpenAI再度用GPT-4o震撼世界，這一次將如何影響行業(yè)？螞蟻AI創(chuàng)新研發(fā)與應(yīng)用部門(mén)NextEvo一號(hào)位徐鵬博士如是說(shuō)道。

誰(shuí)是徐鵬博士？

徐鵬博士，目前是螞蟻集團(tuán)副總裁，AI創(chuàng)新研發(fā)與應(yīng)用部門(mén)NextEvo一號(hào)位。他曾在谷歌工作11年，負(fù)責(zé)和領(lǐng)導(dǎo)了谷歌翻譯的核心技術(shù)研發(fā)，并參與了谷歌顯示廣告系統(tǒng)的算法研發(fā)。NextEvo則承擔(dān)了螞蟻AI的所有核心技術(shù)研發(fā)，包括螞蟻百靈大模型的所有研發(fā)工作。

據(jù)徐鵬透露，螞蟻在今年年初判斷了原生多模態(tài)的技術(shù)方向，并持續(xù)投入，目前正在研發(fā)全模態(tài)數(shù)字人和全模態(tài)智能體相關(guān)產(chǎn)品。

作為OpenAI第一個(gè)整合所有模態(tài)的大模型GPT-4o，它還擁有驚人的響應(yīng)速度，這到底是如何做到的？給整個(gè)行業(yè)，以及躬身大模型的企業(yè)，又有哪些借鑒意義？

量子位第一時(shí)間同徐鵬博士聊了聊。在不改變?cè)獾幕A(chǔ)上，量子位聯(lián)合各位大模型做了如下整理。

對(duì)話(huà)螞蟻百靈大模型一號(hào)位徐鵬

1、怎么看OpenAI發(fā)布的GPT-4o？

徐鵬：今天OpenAI展示的這款demo產(chǎn)品并不出人意料。從OpenAI的角度來(lái)看，他們一直希望將語(yǔ)音能力和語(yǔ)言理解能力進(jìn)行深度融合。幾年前，他們推出了的Whisper語(yǔ)音識(shí)別模型，這可以看作是他們?cè)谶@方面的早期研究。

他們將各種模態(tài)的數(shù)據(jù)，包括語(yǔ)音、圖像、視頻和文字，都整合在一個(gè)統(tǒng)一的表征框架下，這實(shí)際上是他們實(shí)現(xiàn)人工通用智能（AGI）的自然途徑，因?yàn)樵谒麄兛磥?lái)，人類(lèi)就是這樣一個(gè)多模態(tài)理解并交互的智能體。他們的智能體最終發(fā)展的方向也是如此。

從效果上來(lái)看，這次發(fā)布GPT-4o與之前的版本相比，最大的改進(jìn)在于它在整合方面的精細(xì)度。

它將所有模態(tài)集成在一個(gè)端到端的模型中，而之前的GPT-4在語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音回復(fù)方面還是由三個(gè)不同的模塊完成的，盡管這些模塊已經(jīng)提供了相當(dāng)不錯(cuò)的體驗(yàn)，盡管可能需要等待一兩秒。

這次整合后，GPT 4o能夠?qū)崿F(xiàn)大約300毫秒的延遲響應(yīng)，并且能夠感知人的情緒以及其他非語(yǔ)音信號(hào)，這是一個(gè)非常顯著的進(jìn)步。

這也讓人聯(lián)想到，可能明天Google I/O發(fā)布也會(huì)有類(lèi)似的功能，因?yàn)楣雀枰呀?jīng)強(qiáng)調(diào)多模態(tài)原生模型作為其重要特點(diǎn)。因此，盡管我們期待的是GPT-5的推出，但他們推出這個(gè)產(chǎn)品是完全可以理解的，這在智能交互，特別是在超自然交互模式上，是一個(gè)巨大的進(jìn)步。

2、這里面最厲害的地方在哪里？

徐鵬：我認(rèn)為OpenAI一個(gè)非常厲害的措施是，在谷歌推出了原生多模態(tài)大模型Gemini之后，他們顯然已經(jīng)開(kāi)始有計(jì)劃地應(yīng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)。

在整合資源、聚焦突破方面，他們的組織能力確實(shí)值得敬佩。要開(kāi)發(fā)這樣的產(chǎn)品，無(wú)論是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，還是端到端模型的訓(xùn)練，都需要處理極其龐大的數(shù)據(jù)量。雖然他們已經(jīng)擁有像GPT-4作為基礎(chǔ)，但要將模型訓(xùn)練完善并實(shí)現(xiàn)300毫秒以下的響應(yīng)延遲，這無(wú)疑考驗(yàn)了他們?cè)?strong>數(shù)據(jù)組織能力、技術(shù)聚焦以及工程優(yōu)化方面的能力，這些成就確實(shí)值得稱(chēng)贊。

在借鑒他們的做法時(shí)，如果這些關(guān)鍵點(diǎn)能夠做好，我們很可能會(huì)開(kāi)發(fā)出具有類(lèi)似效果的模型。

近半年多來(lái)我注意到業(yè)界，包括國(guó)內(nèi)一些公司在原生多模態(tài)領(lǐng)域已經(jīng)進(jìn)行了相當(dāng)大的投入。雖然這些公司在投入速度上可能不及OpenAI，但在這一領(lǐng)域特別在端到端語(yǔ)音模型上也都取得了一定的進(jìn)展。包括螞蟻集團(tuán)今年年初在原生多模態(tài)領(lǐng)域也做了戰(zhàn)略判斷和重大投入。

3、多模態(tài)與原生多模態(tài)之間的區(qū)別在哪里？

徐鵬：在我看來(lái)，多模態(tài)與原生多模態(tài)之間的主要區(qū)別在于實(shí)際應(yīng)用時(shí)，系統(tǒng)背后是基于多個(gè)模型的簡(jiǎn)單協(xié)作，還是由單一模型端到端完成所有任務(wù)。

以之前GPT-4為例，它可以通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別模型將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文字，也能通過(guò)圖像識(shí)別模型提取圖像內(nèi)容，然后利用GPT-4的大型語(yǔ)言模型作為中控生成優(yōu)質(zhì)的回答。回答完畢后，系統(tǒng)決定是向用戶(hù)返回一張圖片、一段文字，還是通過(guò)語(yǔ)音合成技術(shù)返回一段語(yǔ)音輸出。

這些功能在GPT-4中都是可行的，但它并不是一個(gè)原生多模態(tài)模型，而是由多個(gè)模型組合而成的，這些模型在訓(xùn)練時(shí)各自有獨(dú)立的訓(xùn)練目標(biāo)。

相比之下，原生多模態(tài)模型則將圖像、文字、語(yǔ)音甚至視頻等多種編碼集成到一個(gè)模型中。在訓(xùn)練過(guò)程中，這些不同模態(tài)的數(shù)據(jù)被統(tǒng)一輸入給模型內(nèi)部學(xué)習(xí)。當(dāng)不同模態(tài)的信息相關(guān)且指向同一類(lèi)事物時(shí)，它們的內(nèi)部表征是非常相似的。在生成階段，模型可以更加靈活地利用統(tǒng)一的表征進(jìn)行不同模態(tài)的生成。

因此，最核心的區(qū)別在于模型訓(xùn)練過(guò)程中，是否同時(shí)處理所有模態(tài)的數(shù)據(jù)，還是分別針對(duì)不同目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。

4、要從傳統(tǒng)大模型技術(shù)思路轉(zhuǎn)向原生多模態(tài)大模型，困難嗎？

徐鵬：技術(shù)本身可能并不是大家想象中那樣的難度，真正挑戰(zhàn)在于實(shí)際操作過(guò)程中，如何有效地聚合多種模態(tài)的數(shù)據(jù)，然后做成一個(gè)能整合各種能力的端到端模型。

這其中不僅是工程方面的挑戰(zhàn)，還涉及到數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備，以及在訓(xùn)練過(guò)程中采用何種方法能夠使進(jìn)展更加順利。因?yàn)檫@樣一個(gè)模型訓(xùn)練，過(guò)程中會(huì)遇到各種各樣的小問(wèn)題，解決這些問(wèn)題需要經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)的積累。

5、會(huì)成為國(guó)內(nèi)大模型公司競(jìng)爭(zhēng)點(diǎn)嗎？

徐鵬：我覺(jué)得大概率是會(huì)的。但不管是大廠還是初創(chuàng)公司，當(dāng)中關(guān)鍵是能力的一個(gè)聚焦，然后在這個(gè)領(lǐng)域里面持續(xù)優(yōu)化。

6、GPT-4o低延時(shí)，跟端到端訓(xùn)練有怎樣關(guān)聯(lián)？

徐鵬：這里面是有直接關(guān)聯(lián)的。

以現(xiàn)有GPT-4為例在進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別時(shí)，需要等待用戶(hù)完整地表述完一句話(huà)，才能完成整句話(huà)識(shí)別。識(shí)別完成后，將整句話(huà)輸入到后續(xù)的語(yǔ)言模型中，然后根據(jù)這些信息生成回復(fù)。再之后才能調(diào)用語(yǔ)音合成模型來(lái)轉(zhuǎn)換成語(yǔ)音。

這個(gè)過(guò)程中可以進(jìn)行一定程度的優(yōu)化。例如，語(yǔ)音識(shí)別的輸出到大模型理解這一環(huán)節(jié)，很難達(dá)到100%的融合，因?yàn)橛行┰?huà)語(yǔ)需要等到完全表述出來(lái)才能被理解。同樣，在語(yǔ)音合成時(shí)輸出的內(nèi)容越多，合成的聲調(diào)和語(yǔ)調(diào)等就越自然。

而現(xiàn)在將這些功能集成到一個(gè)模型中，各部分之間的依賴(lài)性就會(huì)降低。因?yàn)槟Ｐ蛢?nèi)部表征已經(jīng)融合在一起，所以它可以更快地開(kāi)始生成語(yǔ)音輸出，而不必等待前面的所有信息都處理完畢。在這個(gè)模型內(nèi)部，信息已經(jīng)被統(tǒng)一表征，因此無(wú)需等待所有信息都準(zhǔn)備好，就能作為一個(gè)整體進(jìn)行處理。

7、怎么看它的商業(yè)價(jià)值？

徐鵬：我認(rèn)為，OpenAI的這次發(fā)布會(huì)實(shí)際上并不是直接針對(duì)商業(yè)化的活動(dòng)。在發(fā)布會(huì)上，他們提到了GPT-4o將對(duì)外界免費(fèi)開(kāi)放。

從這一點(diǎn)來(lái)看，OpenAI似乎更看重基于這種能力的未來(lái)發(fā)展?jié)摿?。他們期待未?lái)有更多的企業(yè)能夠在這一基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)出更自然的、能夠與人交互的、更專(zhuān)業(yè)的產(chǎn)品，并通過(guò)這些產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。

在過(guò)去由于技術(shù)條件的限制，產(chǎn)品設(shè)計(jì)上的一些創(chuàng)新想法很難實(shí)現(xiàn)突破，能做的東西相對(duì)有限。然而，GPT-4o模型的出現(xiàn)，將發(fā)展的上限提高了很多，使得不同行業(yè)的企業(yè)在進(jìn)行業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)時(shí)，可以更放心地將交互任務(wù)交給這種自然的交互模式。

8、能不能理解為OpenAI是想再形成一個(gè)新的入口，或者是成為一個(gè)超級(jí)入口

徐鵬：我認(rèn)為是會(huì)這樣的，然后包括他們跟蘋(píng)果的這個(gè)合作、自研搜索引擎也是在朝著這個(gè)方向去努力的。

9、今天OpenAI展現(xiàn)出來(lái)新的軟件形態(tài)，接下來(lái)如何平衡技術(shù)創(chuàng)新與商業(yè)模式之間的關(guān)系？與像蘋(píng)果、多鄰國(guó)之間合作關(guān)系如何演變？

徐鵬：我的理解是，技術(shù)能力固然重要，但要真正實(shí)現(xiàn)有效的實(shí)際應(yīng)用，還需要深入理解不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域和行業(yè)的核心需求。只有了解了行業(yè)面臨的問(wèn)題，技術(shù)的應(yīng)用才能帶來(lái)業(yè)務(wù)模式的變革，這也正是我們對(duì)AI發(fā)展所期待的——通過(guò)AI技術(shù)的發(fā)展推動(dòng)新的業(yè)務(wù)模式改革。

目前看來(lái)，OpenAI似乎更專(zhuān)注于技術(shù)層面的深入準(zhǔn)備。他們之前推出的GPT Store旨在鼓勵(lì)開(kāi)發(fā)者利用GPT技術(shù)開(kāi)發(fā)自己的應(yīng)用程序。然而，就目前而言，這些應(yīng)用在深度和廣度上可能還未達(dá)到OpenAI預(yù)期能引發(fā)行業(yè)變革的程度。

但我認(rèn)為，OpenAI這次的技術(shù)展示可能會(huì)激發(fā)更多的期待和探索。更多的行業(yè)參與者可能會(huì)愿意利用其技術(shù)能力，在業(yè)務(wù)模式上進(jìn)行更深入的探索。盡管目前商業(yè)上能否取得成功還是未知數(shù)，但我認(rèn)為這需要結(jié)合對(duì)行業(yè)的深入理解，真正融入行業(yè)內(nèi)部，才能實(shí)現(xiàn)行業(yè)內(nèi)的實(shí)質(zhì)性變革。OpenAI所提供的基礎(chǔ)，為未來(lái)的變革提供了良好的起點(diǎn)。

10、如果是產(chǎn)品經(jīng)理這樣一個(gè)創(chuàng)業(yè)人物，想基于這個(gè)百靈或者是螞蟻生態(tài)去做應(yīng)用創(chuàng)新，那我應(yīng)該做什么？不做什么？

徐鵬：我不是做產(chǎn)品經(jīng)理的，我只能通過(guò)技術(shù)這個(gè)角度探討產(chǎn)品與技術(shù)應(yīng)該如何合作。畢竟，產(chǎn)品最終是要服務(wù)于用戶(hù)的。我認(rèn)為產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該做的是深入理解當(dāng)前AI模型發(fā)展，明確其能力邊界所在，并預(yù)判能力提升的可能方向。在此基礎(chǔ)上，去思考這些能力如何為用戶(hù)創(chuàng)造價(jià)值，以及它們將如何影響用戶(hù)的使用習(xí)慣。

從螞蟻集團(tuán)的角度來(lái)看，我們擁有底層技術(shù)，并不斷演進(jìn)這方面的技術(shù)，我們不擔(dān)心在技術(shù)上落后太多。我認(rèn)為，我們更應(yīng)該在產(chǎn)品層面進(jìn)行投入，思考如何創(chuàng)造出真正有價(jià)值的產(chǎn)品，更快地與用戶(hù)建立聯(lián)系，讓用戶(hù)通過(guò)這種全新極致體驗(yàn)的交互模式迅速獲得服務(wù)。

這可能是我們未來(lái)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)中需要重點(diǎn)關(guān)注的方向。

11、人機(jī)交互體驗(yàn)上面，還有哪些技術(shù)挑戰(zhàn)？原生多模態(tài)這條路徑是最好的嗎？

徐鵬：這次GPT-4o發(fā)布確實(shí)令人驚艷，它能一定程度捕捉說(shuō)話(huà)者語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)和語(yǔ)氣，還能通過(guò)視覺(jué)能力識(shí)別人的面部表情和情緒。但這些能力在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中能夠達(dá)到什么程度，還需要進(jìn)一步探索和驗(yàn)證。

但像這種能在交流過(guò)程中全方位理解這個(gè)人，無(wú)疑是未來(lái)產(chǎn)品和技術(shù)發(fā)展中需要突破的重要方向，到時(shí)會(huì)帶來(lái)真正的交互變革。

原生多模態(tài)這條路徑應(yīng)該是體驗(yàn)最好的，尤其在交互流暢度上面。但技術(shù)難度不小，比如要準(zhǔn)確地理解和響應(yīng)所有視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)信息；此外，相較于多模態(tài)數(shù)據(jù)，單模態(tài)數(shù)據(jù)收集會(huì)相對(duì)容易一些。

接下來(lái)的產(chǎn)品決策需要考慮的是，這種極致的體驗(yàn)對(duì)于產(chǎn)品來(lái)說(shuō)是否剛需。另一方面，我們是否可以利用單模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行合成，生成有助于模型訓(xùn)練的合成數(shù)據(jù)。