E117｜对话贾扬清：大模型的开源之战与应用时代｜AIGC特辑
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欢迎 收听 硅谷 101， 这是 一档 分享 当下 最 新鲜 的 技术 知识 与 思想 的 科技 博客。 我是 红军。 最近 在 大 模型 的 这个 话题 上， 其实 行业 有 很多很多 的 进展。 一个 是 关于 lama two 的 开源， 然后 还有一个 是 G P T four 的 泄密。 包括 大家 现在 对 什么样 的 应用 能够 在 大 模型 上先 跑 出来， 也是 有 很多很多 的 想法。

这 期 我们 请 到了 一位 非常 厉害 的 人 来 跟 我们一起 聊 这个 话题。 他是 lepton A I 的 创始人 贾 杨青。 Hello 杨青 你好， 你好。 杨鑫 应该 可以 算是 整个 华人 领域 在 A I 圈 的 大拿。 对， 非常感谢 愿意 给 我们 这个 机会 来 参与 我们的 节目。

我 简单 跟 听众 先 介绍 一下 杨 心 的 背景， 他 最 著名 的 一个 作品 应该 是在 facebook 的 时候 开发 出了 咖啡 兔， 是 咖啡 二 深度 框架 的 开发者。 他在 2013年 的 时候 毕业 以后， 先是 加入 谷歌， 是 谷歌 大脑 TensorFlow 的 作者 之一。 2016年 二月份 加盟 facebook， 就是我 刚刚 说 的， 开发 出 咖啡 to goal 咖啡 two p touch 等 深度 学习 的 框架。 在 2019年 3月正式 加入 了 阿里巴巴， 担任 阿里巴巴集团 的 副总裁， 还有 阿里云 智能 计算 平台 事业部 的 总裁。

谢谢 介绍， 基本上 我的 感觉 算是 一个 A I 领域 的 老兵 了。

对， 然后 今年 是 自己 出来 创业 了。

对的， 是 今年 4月份 的 时候 正好 在 这边 创业。

那 其实 我们 今天 要 聊到 整个 大 模型 的 话题。 我看 最近 行业 里面 讨论 热度 最高 的 一个 就是 关于 lama two 的 开源。 你 可不可以 先 跟 听众 解释一下 整个 meta 的 lama two 开源 对 行业 来说 意味着 什么？

基本上 在 A I 这个 领域， 我们 经常 说到 几个 核心 的 要素 的 时候， 我们 会说 到 算 力、 算法 和 数据。 对于 A I 感兴趣 的 用户 来说， 最 重要 的 其实 是 算法， 比如说 像 各种各样 的 模型 等等。 2012年 的 时候， alex 可是 ski 做 的 alex net。 使得 在 计算机视觉 这个 领域， 我们会 发现 说 效果 好的 一大截。 给 大家 开拓 了 很多 的 各种 应用 的 可能性。 三元 是 我们 今天 交互 的 时候 最 常见 的 一个 方式， 就像 咱们 做 博客 一样。 在 这种 情况 下面， 怎么样 有一个 好的 模型 来 更好 的 做 语言 的 理解？ 这 是一个 很多 的 应用 都 有的 一个 痛点。 Lama 相当于 是 今天 我们 可以 说 在 全球 的 这个 领域 里面 看到 的 最 user friendly， 以及 质量 上面 可能 也是 非常 靠 前 的 一个 开源 的 一个 模型。 开源 的 好处 是 说 大家 都 可以在 没有 太多 的 压力， 无论是 经济 压力 还是 数据安全 等等 这样 一些 考量 的 基础 上面 来 构建 自己 上 应用 的 一个 基础。

对我 看 拉玛 之前 大家 也是 可以 免费 来 用 的， 但是 它的 使用 只是 研究机构 可以 用， 它 不能 用于 商用 目的。 那 现在 lama 2的开源， 如果我 就是 用 它 去做 一个 纯 商业 的 应用 也是 可以 的 了。 对， 是的。 在 业界 来说， 因为 现在 有 OpenAI 的 GPT4， 也有 GPT3.5， 大家 是 可以 通过 A P I 的 接口 来 接入 这些 大 模型， 在 上面 开发 应用 的。 同时 lama two 现在 开源 了， 还有一个 选择 就是我 可以 把 lama two 的 源代码 拿 过来， 然后 我 直接 在 lama two 上 做 开发。 这 两者 相比 各自 的 成本 大概是 什么样 的？

现在 而言 的话， 其实 碧源 跟 开源， 如果说 我们 抛开 其他 的 商业 因素 等等 的， 纯 从 成本 的 角度 来讲， 闭源 模型 它 在 最 开始 使用 的 时候， 其实 它的 成本 还是 挺 低 的。 比如说 作为 一个 hobbist， 我们 现在 很多 都 用 ChatGPT 等等 来 帮 我们 什么 润色 一些 文档， 帮 我 起草 一个 email 等等。 这个 时候 因为 我不需要 自己 构建 一个 非常 大 的 集群 来 跑 这些 模型， 我 只需要 用 多少 就 付 多少， 那 这个 时候 其实 成本 是 相对 比较 低 的。

随着 我 应用 的 成熟度 的 增加， 以及 我的 规模 的 增大， 很多 时候 大家 会 看见 语言 模型 的 两个 挑战。 第一个 挑战 是 说 闭源 模型 它 需要 服务 整个 世界 的 各种各样 的 使用 方法。 但是 它是 一个 单个 的 模型， 或者说 少数 模型 的 一个 我们 叫 mix of experts 这样的 一个 三步。 在 这种 情况 下面， 也许 对我 的 垂直 领域 的 一个 应用 来说 并不是 那么 的 适用， 所以 适用 度 可能 会有 一个 瓶颈。

另外 一方面 的话， 我们 都会 看见 的 一点 是当 我的 业务 或者 当我 的 需求 规模 增大 的 时候。 其实 customized 或者说 是 英文 叫做 self host 的 这样的 一个 模型， 可能 就会 变得 越来越 成本 收益 比 更好。 因此 的话， 很多 时候 企业 达到 一定 的 程度， 就会 开始 思考 我 是否 需要 来 构建 自己的 模型。 因为 两个 原因， 一个 原因 是因为 我自己 的 应用 的 场景， 对于 一个 特殊 模型 来说 可能 效果 更好。 另外一个 是从 成本 收益 比 的 角度 来说 的话， 规模 也 足以 能够 支撑 自己 有一个 自己的 模型 那么 一个 状态。

总体 来说， 其实 小企业 或者 纯 成本 角度 的 考虑， 就是 用 闭源 的 模型 直接 接 A P I 接口 是 更 划算 的， 比较简单。 如果 大家 是要 构建 大规模 的 应用， 同时 企业 也有 财力 去 承担， 他们是 可以在 开源 的 模型 上 自己 搭 一个 模型。

对， 是。 然后 还有一个 相关 的 一个 因素， 就是 对于 企业 来说， A I 开始 来做 更多 的 辅助 决策。 辅助 决策 这个 东西 其实 对于 企业 的 运营 决策 来说， 其实 是一个 很 重要 的 一个 事情。 他 并不 希望 让 一个 第三方 的 一个 黑盒 来 完全 的 帮 他 把 这个 决策 给 做了。 在 这种 情况 下面 的话， 如果我们 认为 A I 将是 将来 的 商业 当中 一个 很 重要 的 一 环 的话， 那么 每一个 公司 多多少少 都会 考虑， 我需要 来 更 早 的 build 自己的 能力。 所以 这个 可能 也是 一个 因素 之一。

理解。 其实我 有一个 可能 对 非技术 行业 的 听众， 他们 很 关心 的 一个 问题， 就是 开源 是什么 意思？

好 问题， 开源 咱们 可以 拿 这样的 一个 例子 来说， 就是 苹果 跟 安卓。 苹果 的 逻辑 基本上 就是说 我 有一个 非常 优秀 的 操作系统 叫做 I O S。 如果你 用 iphone 的 手机， 你 就能 用到 它。 但是 如果你 想 自己 改一改， 那 抱歉 很难。 安卓 说 没关系 的对 吧？ 有 非常 多 的 手机 厂商， 你 可能 想 买 这个 手机， 你 可能 想 买 那个 手机。 我在 上面， 我 把 所有的 操作系统 的 源代码 都 放 出来。 如果说 你是 一个 懂得 java， 懂得 编译， 懂得 嵌入式 系统 的那 你 就可以 拿 我的 全套 的 操作系统 的 代码， 你 就 不需要 重新 再 写 一遍， 你可以 去 给 它 部署 起来。 当然 并 不是说 一位 非 计算机专业 的 人， 比如说 一位 作家 能够 把 这个 东西 也 放到 他的 手机 上面， 还是 有 一定 的 技术 门槛。 但是 它 使得 要 重新 建立 这套 操作系统 的 门槛 变得 更 低 了。

开源 这个 事情， 其实 我们 虽然 平时 的 时候 听起来 是一个 非常 技术化 的 一个 话语。 但是 今天， 我们 说有 大量 的 互联网 技术 站 是 基于 开源 的 这样的 一个 模式 来做 的那 举 一个 例子， 今天 在 服务器 的 领域， 我们 可能 听说过 一个 操作系统 叫做 linux。 在 我们的 个人 的 电脑 上面 一般 不太会 用， 我们会 用 windows 和 mac 但是 linux 是 绝大多数 的 服务器 所 使用 的 一个 操作系统。 比如说 在 手机 上面， 我们 说 安卓 是一个 开源 的对 吧？ 比如说 像 我们 前面 几年 经常 会 听见 的 一个 叫做 云 原生 那么 一个 概念。 原生 的 基本 的 一些 组件， 比如说 像 cope notis 等等， 也是 完全 基于 开源 来 构建 的 一个 生态。

我记得 当时 google 是 挖 了 jeff hinton 他们 一起来 做。 当时 马克扎克伯格 去 找 验 了 困 的 时候， 也是 现在 meta 的 首席 科学家， 图灵奖 的 获得者， 就是 想 让 他 来 加入 meta 一起 去 搞 这个 fail 的 时候， 当时 验 了 坤 他 提出 的 一个 条件， 就是说 我们 所有的 事情 必须 开放式 的 进行。 因为我 无法 想象 在 一个 不 开放 的 环境 里面， 学术 要 如何 的 往前 推进， 这是 他 当时 的 条件。

对我 觉得 这个 还是 非常 赞 的 一个点。

然后 当时 其实 我们 刚刚 提到 了， 你 在 meta 的 时候， 你 也是 开发 出了 cafe two 的 深度 学习 框架。 然后 你 也是 把 它 开源 了， 很快 在 行业 里面 形成了 很大 的 影响力。 我 也很 好奇， 在 企业 内部 还要 去 决策 哪些项目 开源， 哪些项目 不 开源， 他们是 怎么做 决策 的？

这个 因为 每个 公司 多多少少 都有 自己的 一些 考量， 并不一定 能够 非常 准确 的 来 描述。 基本上 今天 我会 发现 很 有意思 的 一点， 互联网公司 很多 大家 都在 开源。 我 读 到 的 我 觉得 讲 的 最 深刻 的 一篇 文章 是 stack overflow。 它的 创始人 joel spoke I 在 很早 之前， 90年代 的 时候 写 的 一篇 文章 叫做 strategy letter five， 或者说 叫做 开源 软件 经济学。 他 讲到 说 开源 其实 一定程度 上 可以 用 传统 的 经济学 的 一些 概念 来 解释。

开源 软件 和 应用 开发 的 人力， 这 两个 是一个 互补 的 事情。 软件 变得 越来越 available 的 时候， 去年 我们的 工程师 们 来 使用 这些 软件 和 在 这些 软件 上 做 迭代， 就会 变得 更加 的 低成本。 有点像 打印机 公司， 他 愿意 把 打印机 做得 很 便宜， 这样的话 因为他 可以在 墨盒 这边 收到 钱。 开源 软件 或者说 在 互联网 这样的 一个 应用 里面， 我们 把 开源 这 一块 软件 的 价格 做得 更便宜。 不是 去 卖 软件， 而是 去 分享。 开源 软件 会 使得 我们 整体 的 开发 的 效率 提升， 开发 的 成本 降低。 这个 事情 的话， 最后 是一个 在 经济学 上 net positive 的 一件 事情。 所以 从 这个 角度 来讲 的话， 公司 尤其是 互联网公司 对于 开源 一般 都是 采取 一个 相对 比较支持 的 一个 政策。

我们 看见 一个 很 有意思 一个 现象。 30年 前 微软 大家 可能 会 觉得 说 它是 一个 非常 反对 开源 的 态度。 但是 最近 的 十年 里头， 微软 一下子 从 一个 非常 封闭 的 态度 有了 一个 180度 的 转变。 比如说 他 收购 并且 支持 了 github， 他在 最近 开源 了 它的 以前 叫 visual studio 的 那么 一个 代码 编辑器 的这 套 体系。 今天 叫 V S code。 当然 我们 没法儿 评价 微软 的 业务， 但是 对于 整个 社区 来说， 其实 是一个 非常 好的 向前 的 一种 momentum。

对我 看 演 了 困。 他 也 认为， meta 此举 可能 会 改变 大 模型 行业 的 竞争 格局。 我 挺 想 让 你 分析 一下 这 句 话 的。

就是我 觉得 每一个 新的 领域， 其实 最 重要 的 一点 就是说 能够 让 大家 玩起来。 如果说 是一个 纯 闭源 的， 咱们 如果说 看到 OpenAI 的话， open I 其实 做 的 非常 牛 的 一点 是 他 把 他的 A P I 放 出来 之后， 上层 的 应用 有 非常 多 的 尝试 出来。 如果说 大家 要 往 下说， 我想 看看 大 模型 本身 有什么 技术创新。 如果说 我要 有一个 我自己 的 大 模型 应该 怎么 迭代， 这个 时候 如果 是一个 闭源 的 模型 就 比较 难 做。 拉玛 的 出现 使得 大家 能够 更加 容易 的 在 这样 一个 模型 的 框架 之上 做 微调， 做 更多 的 探索。 对于 我们 搞 科研 或者说 做 算法 的 人 来说 的话， 把 这个 黑盒子 打开， 看看 里面 是 长 什么 样子 的， 然后 调 吧 调 吧 改 吧 改 吧。 这样 一种 模式 其实 永远都是 进一步 的 创新 的 一个 来源。 所以 我 觉得 拉 嘛 处 相当于 把 这个 神秘 的 黑盒子 给 打开 说 你看 大家 都 可以 用了。

然后 我 觉得 最近 拉 嘛 处和 之前 的 人工智能 的 很多 模型 什么的 不一样的 一点 是 以前 的 时候 大家 也许 对于 这些 模型 的 参数 开源 并没有 那么 大 的 依赖， 为什么呢？ 比如说 像 以前 拳击 视觉 的 模型 等等。 即使 作为 一个 学校 的 科研机构， 它 有 那么 两三张 卡， 这个 训练 的 一个 星期 也就 出来 了。 但是 大 模型 突然 发现 说 我们 其实 有 代码 放在 那儿。 这个 模型 它 还需要 有 大量 的 数据 跟 大量 的 算 力 去做 训练。 这个 事情 即使 我 有 开源 的 代码 本身 还是 不够 的。

任何 一个人 就 小的 科研机构， 公司， 并 没法 去 投入， 比如说 上千万 的 成本 去 训练 那么 一个 模型。 朗玛 说 我 这边 有 基因， 有一个 预 训练 好的 模型 了， 你可以 在 上面 做 微调， 所以 叫 fine tuning。 这个 时候 他 尝试 微调 跟 改进 大 模型 的 成本 就 一下子 下来 了。 这个 我 觉得 对 整个 业界 非常 的 有 帮助。

对 meta 对 meta 我 觉得 我 没法 评价 meta 自己的 业务。 但是 我们会 发现 的 一点 是 说， 我 meta became the cool kids again， 大家 发现 说 is great。 我 觉得 这个 东西 无论是 对 公司 的 形象， 还是 比如说 公司 对于 人才 的 吸引力， 这些 都有 非常 正向 的 变化。 也许 并不是 马上 体现 在 财报 的 收入 上面。 他说 这个 本身 呈现 的 是一个 非常 positive 的 一个 形象。

我在 想 还有 没有 一种 可能 就是说 当 它的 模型 开源 以后， 大家 的 所有的 底层 的 架构 都是 建立 在 妈妈 two 的 基础上。 然后 它 会 吸引 更多 的 开发者， 他 会 吸引 整个 行业 的 人才。 大家 会对 lama 中的 各种 问题 一起 去 解决， 就是你 用 整个 全社会 的 力量 跟 全世界 的 人才 来解决 这些 问题， 比 一 小群 人 十几个 人 做 是 更有 吸引力 的对。

是的， 因为 开源 有 一句话， 所谓 叫做 put money on the table。 大家 有 更 多人 能够 回忆的 时候， 大家 也 更 愿意 聚集 在一起， 把 这个 事情 往前 推进。 这样的 一个 模式 在 很多 其他 的 软件 领域 也 发生 过。 比如 像 在 操作系统 领域， 为什么 像 linux 这样的 开源 的 操作系统 能够 成功 呢？ 是因为 大家 觉得 说 我 能够 更加 容易 的 来 用 它， 我也 愿意 contribute back 更 早 的 时候 的 一些 商用 的 操作系统 z ox H P U X 等等。 因为 它 本身 是 闭源 的， 有 两方面， 第一 方面 我 使用 的 门槛 比较高， 第二个 我要 contribute back， 除非 我 变成 那个 公司 的 雇员， 我也 没门。 因此 的话 它的 这个 开发者 的 社区 就会 比较 小 一些， 数据库 领域 也是 类似的 这样的 一个 情况。

我 之前 在 阿里 各 大 互联网公司 都会 吹牛 的 一点 是 说， 他们 构建 了 自己的 离开 以前 的 大 G 大 数据库， 自己 来 构建 更加 互联网 模式 的 数据库 的 一种 方式。 它 基本上 也是 基于 开源 的， 像 mysql postcard SQL 等等 这样的 一些 开源 数据库 来 构建。 而 不是 传统 的 像 I B M T B two 或者说 oracle 的 数据库 来做。 这也是 在 开源 在 任何 一个 领域 都 类似的。

这样的 一个 趋势。 对， 之前 在 OpenAI 没有 把 它的 模型 开源 的 时候， 他 就 一直 是以 安全 的 名义。 他说 因为 开园 了 不安全， 如果 被 坏人 用了 怎么办？ 假设 如果 拉玛 two 开园 了， 有 一些 钓鱼 网站、 骗子 公司， 甚至 是 专门 做 假新闻 的这 类 的 公司， 他 去 用了 这个 开源 的 大 模型， 做了 一个 不好 的 或者 是 邪恶 版 的 大 模型。 那 lama 他 自己的 开源 方 meta 对 这些 公司 他 有没有 一定 的 约束力 跟 控制权？

据我所知 的话， 现在 facebook 的 lama 的 这个 使用 条款 里面 并没有 包含 谁能 用 谁 不能用。 因为 这个 事情 其实 是一个 相对 比较 超越 开源 的 提供者 的 能力 范围 的 一个 事儿。 我可以 说 看你 不 能够 用于 非人 道 的 事情， 但是 我 毕竟 不是 一个 执法机关。 这个 事情 我 觉得 就说 是 技术 的 留给 技术。 然后 我们 相信 本身 我们 现在 社会 我们是 有 法院， 我们是 有 执法机关 的， 他们 会 来 monitor。 就 A I 其实 并不是 一个 和 其他 的 东西 不一样的 地方。 就像 买 个 菜刀， 我 也得 知道 那个 卖 菜刀 的 店 没法 去 管说 这个 菜刀 最后 会不会 被 用来 砍 人。 但是 因为 这个 社会 本身 就有 安全 的 体系 在， 他 就能 防止 这些 事情。 我 可能 属于 一个 乐观主义 者。

听 出来 了。 另外 我们 刚刚 其实 一直 在 讲 meta 的 lama two 的 开源。 然后 我们 能 看到 现在 在 大 模型 竞争 格局 中， 牌 桌上 的 选手 OpenAI 肯定 是一个 重头 玩家。 然后 meta 是一个 微软， 即 一边 跟 OpenAI 结盟， 一边 跟 meta 结盟。 所以 大家 会 认为 微软 是 这 一场 竞争 当中 最大 的 一个 玩家。

然后 谷歌 自己 有 google brain， 有 bird， 还有 deep mind， 就是 这 一块儿 谷歌 的 实力 应该 也是 非常 强 的那 还有一个 最近 新 进来 的 就是 马斯克， 他 做了 一个 X A I。 然后 我看 马斯克 他 也是 挖 了 一大群 之前 OpenAI 跟 deep mind 的 研究者， 并且 他 也 想 用 一些 数学 的 方法 去 解决 这个 大 模型 中的 问题。 就是我 看 他 挖 的 数学家 greg Young， 他 也是 非常 牛 的。 对我 就 很 想知道 你怎么看 现在 这个 牌 桌上 的 选手 各自 的 我们 只从 技术 跟 学术 的 角度 聊， 他们的 优劣势 以及 未来 的 一个 商业 上 的 竞争 格局。

我 觉得 这个 可以 从 技术 和 商业 的 两个 角度 来讲。 第一个 是从 技术 角度， 技术 角度 我 觉得 完全 是一个 人才 的 一个 竞争。 就像 当时 十年 前 计算机视觉 的 领域， jeffrey hinton ell s caper 和 at jeff ski 他们 三个人 一样。 他们 就是 很小 的 一个 研究 团队， 就 能够 做出 事业 瞩目 的 一个 成果 来 创新。 一定程度 上 并不需要 一个 大规模 工业化 的 那么 一种 方式， 往往 就是 一两个 非常 聪明 的 人。 所以 这也是 为什么 互联网 企业 要 用 开源 等等 来 吸引 人才 的 那种 方式。 所以 在 这点 上 我 其实 比较 看好 小的 团队， 小厂 或者说 来做 一些 创新 的 东西。

大厂 的话 往往 会 因为 自己的 商业 路线， 使得 它 虽然 有 非常 多 的 资源。 但 因为 这个 资源 需要 分布 到 很多 的 现有 业务 当中 去， 并不一定 是一个 最好的 实现 创新 的 一个 土壤。 就 我们 今天 看见 一些 非常 优秀 的 研究 人员， 一些 技术 leader 也都 出来 创业 的 一个 缘故。 另外一个， 我 觉得 大厂 不容小觑 的 一点 是 他 自己 现有 的 商业 场景。 今天 有 一句 也许 不是 那么 正确 debate 的 一句话， 叫做 A I 本身 自己 并不是 一个 业务。 就是 比如说 我 拿 ChatGPT， 我可以 很 开心 的 跟 他 聊天。 但是 这个 聊天 的 业务 其实 更多 的 是在 比如说 我 更好 的的 编辑文档， 在 编辑， 在 广告 等等 这样 一些 领域 里头 去。 因此 A I 本身 不是 一个 业务， 它 需要 和 一个 业务 结合 才能够 产生 价值。

这个 时候 大厂 其实 天生 有 非常 强大 的 一个 业务 基础。 在 咱们 举 个 例子， 今天 大家 的 rumor 是 说 微软 会 来 发布 它 在 office 里面 的 一些 协助 编辑 的 这样 一些 copilot 的 功能。 虽然 我们 并不知道， 但是 我 每一个人 都 可以 想见 说 如果 office 有 这个 东西， 那 我 就 用 的 很很 舒服， 对 吧？

去年 的 时候 有一个 非常 优秀 的 一个 创业 公司 叫做 jasper。 Jasper 在 帮助 大家 来做 文档 的 编辑 等等。 但是 他 其实 获 客 的 成本 对他 来说 是 比较高 的对 微软 来说， 微软 说 你看 你是不是 已经 用 office 了， 是不是 用了 好几年 了， 几十年 了， 我在这 上面 给你 加 一个 功能。 这个 是 大厂 今天 基于 他 自己的 业务 加上 A I 的 创新， 有可能 能够 以 一种 机械化 的 方式 就 把 它 给 整个 平 推掉 的 一个 能力 在。 所以 我 觉得 小厂 和 大厂 在 这个 领域 都有 优势。 小厂 是 说 你看 我 更加 灵活， 就像 游击队 一样 更 灵活， 能够 做 事儿。 大厂 说 我的 整体 的 规模化 的 集团军 作战 的 能力 更强。

我 听起来 你是 更 看好 应用 的， 就 商业模式 而言。

对我 觉得 这个 可能 是我 自己的 经历 的 缘故。 我自己 最 开始 的 时候 从 做 科研 开始， 然后 我 觉得 在 所有的 人 涌向 A I 的 科研 的 这个 浪潮 当中， 我是一个 不能 算错， 但是 逆 潮流 而 动 的 开始 从 算法 往回 走向 系统， 走向 工程 跟 走向 产品 的 那么 一个 过程。 我自己 非常 强烈 的 感觉到 的 一点， 就是 对于 一个 新兴 的 技术 来说， 大家 总会 有一个 对他 感觉到 非常 兴奋， 有 hype 的 那么 一个 阶段。 就像 gartner 经常 画的 那个 hype 曲线 一样， 到了 hip 的 顶端 一定要 摔下来 一下， 摔下 一下 之后 才会 平稳 的 往前 发展。 因为 大家 在 各种 的 迭代 当中， 逐渐 的 我们 所谓 叫 calibrate， 就 逐渐 的 认识到 它 正确 的 这个 能力 边界 在 什么 地方。 这个 边界 establish 之后， 稳步 往前 推 的 时候， 其实 非常 需要 的 就是 怎么样 把 这个 技术 和 实际 的 产品 结合 的 一个 过程。 所以 这个 时候 就是 应用 驱动 的 一个 开发。 所以 我 觉得 了解 应用 这 一侧 的 需求 是 现在 A I 有可能 接下去 发挥 更大 的 价值 的 时候 最 关键 的 一个点。

我 觉得 大家 可能 接下来 一个 很 好奇 的 问题， 就是你 看好 什么样 的 应用， 它 会 成为 一个 K R F， 或者 他 有 大 爆发 的 可能。

我 觉得 它 可能 是一个 潜移默化 的， 在 很多 地方 都 能够 发挥 价值 的 地方。 我 觉得 A I 今天 最 能够 提供 价值 的 可能 在 一个 方向 上面， 叫做 productivity。 今天 我们 前面 的 一个 hip 是 说， 我们 认为 A I 可以 替代 掉 一切 人类 劳动。 我们 发现 说 其实 不是。 今天 很多 时候 大家 也会 听到 的 一句话， 说 懂 A I 的 人 会 替代 掉 不懂 A I 的 人。 这 句 话 的 意思 是 说， 其实 AI 能够 提升 我们 现在 做 事情 的 productivity。

拿 我们 自己 公司 举例子， 我们 现在 公司 很多 工程师， 我们 基本上 人手 一个 github 的 copilot， 帮助 大家 来 写 代码。 我自己 的 一个 实际 写 代码 的 经验 是， 今天 大概 40% 左右 的 代码 能够 我 在写 代码 的 时候 都是 给他 copy 帮 我 写 的。 他 不是 帮 我 写 那些 特别 精妙 的， 或者 需要 想 好多 的 代码。 但是 比如说 调用 一个 A P I， 上面 我 已经 写 了 一段， 我要 把 这个 稍微 变换 一下 等等 这些。 基本上 它 所谓 common logistics 的 这些 代码 他 能 帮 我 写 了， 那 这个 效率 提升 一倍， 这 是一个 好事儿。 但是 它 并不 能够 完全 的 替代 我， 它 其实 是 把 我的 效率 提升 的 更好。

另外 比如说 我们 说 在 一些 更加 偏 传统 的 领域， 企业 有一个 新 员工 上来 之后， 我要 做 员工 入 职 培训。 大家 都 遇到 的 一点 是 说， 所有的 文档 放在 各种 地方， 没有 任何 一个人 知道 这个 员工 培训 的 时候 应该 去哪儿 找到 最 有用的 那些 信息 给他。 这些 事情 有可能 是 能够 用 AI 来 提升 productivity 的 地方。

所以 你 觉得 他 可能 在 每个 领域 都有， 就是 大家 怎么 去 发现 这样 一个 需求。

就是我 觉得 领域 会 非常 不一样， 但是 主题 会 是 非常 明确 的 一个 就是 productivity。

你 刚刚 举 了 jasper 点 A I 的 例子。 在 这 轮 GPT 火 的 时候， 我们 请 了 jasper 点 A I 的 早期 投资人 来 我们的 节目 聊。 他 当时 是 非常 看好 的， 他是 觉得 jasper 点 A I 这个 产品 就是 GPT 发布 了 以后， 他 反而 增长 了。 因为 更多 的 人 知道 了 他他 是从 数据 的 角度 跟 我们 分析 的那 同时 在 这 期 节目 发出 来 的 时候， 听众 中 也会 有 一些 质疑。 就是说 其实 你 刚刚 提到 了 微软 它的 word， 如果 它 也可以 加入 这种 自动 续写 一些 功能 以后， 那 jasper 它的 护城河 在哪里？ 关于 jasper 这家 企业， 我 发现 一直 都是 两派 在 相互 争执， 所以 不知道 你怎么看。

所以 我 觉得 其实 很 有意思 一点 是， 到 最后 其实 是 应用 在 起作用。 对于 用户 来说， 他 其实 并不 关心 这个 背后 的 技术 是 怎么样 的 等等。 第一个 要 好使， 第二个 要 精准。 这个 也是 在 技术 领域 经常 会 出现 的 一个 事情， 就是 大家 说 各领风骚 两三年， 因为 技术 迭代 非常 的 快。 大家 都会 在 想 我自己 单点 的 一个 能力， 要不 我 就 把 我的 综合化 能力 做 起来。

Jasper 其实 做 的 非常 好的 一点 是， 如果我 我们 看 他的 创始人 的话， 创始人 以前 做 过 广告， 做 过 S E O， 做 过 H R 人力资源 的 工作。 这时候 其实 他 对 应用 的 把握 是 非常 好的。 因此 在 所有的 人都 在 训练 一个 大 模型 的 时候， 大 模型 其实 20年 21年 就 开始， 好多 人 开始 训练 了。 所有人 都在 训练 大 模型 的 时候， 他 独辟蹊径 地 说， 你看 我要 把 这个 东西 用 好用 好了。 这是 他 前面 几年 前面 一年 多 成功 的 一个 很 重要 的 一个 因素。

这是 外功 对 吧？ 还有 内功。 怎么样 有一个 更加 高质量 的 一个 模型， 能够 使得 它的 这个 应用 的 效果， 不光是 拿 一个 文件 的 A P I， 而是 能够 更加 比如说 做 微调 等等。 在 法律 的 领域， 在 金融 的 领域， 是否能够 有 specific 的 更加 精准 的 jasper 这些 事儿 是 变成 了 第一步 跨出去 之后， 后 一步 的 一个 后 劲儿。

这个 时候 我们会 发现 说， 比如说 像 GPT4 等等 这样的 一个 模型 效果 的确 不错， 微软 肯定 也有 自己的 一些 在 垂直 领域 上面 的 一些 深耕。 这个 时候 的话， jasper 也就 相当于 是 说 右脚 迈出 去了， 领先 别人 半步。 现在 左脚 怎么 麦都 在 不断 的 颠覆 自己的 过程 当中。

然后 我们 其实 可以 说到 前段时间 也是 比较 火 的 一个 事情， 就是 GPT four 的 泄密。 我看 它的 来源 是一个 叫做 semi analysis sub stack 的 专栏。 我 刚刚 其实 说到 sam 自己 对外 说 是因为 安全 而不 开源 这个 G P T four 的。 但是 根据 这 篇文章， 他 好像 说 OpenAI 闭源 的 原因 不是 因为 安全， 而是 因为 他们的 工作 是 可 复制 的。 就是你 觉得 真正 的 大 模型 它 有没有 护城河？ 真正 的 护城河 又是 什么？

我 个人 并不是 特别的 相信， 纯粹 是因为 安全 的 原因 所以 不 开源， 因为 有 太多 其他 的 东西 也有 安全 原因， 数据库 有没有 安全 原因 也是。 我 更加 相信 这 是一个 商业 的 一个 抉择， 没有 对错。 商业 上 并不一定 需要 全部 都 开源。

大 模型 这个 事情， 我 觉得 从 A I 研究者 的 这样的 一个 context 来讲 的话， 我 倒是 并不 觉得 闭源 模型 会有 太多 的 护城河。 也许 有 比如说 提前 六个月 到 一年 的 那么 一个 advantage。 但是 整体而言， 在 A I 的 整个 历史 上面， 基本上 还是 开源 的 模型 在 起到 效果。 一方面 是因为 开源 让 大家 能够 更加 容易 触 达， 另一方面 是 毕竟 这 是一个 快速 迭代 的 一个 领域。 这个 时候 研究 的 速度 其实 是 最 重要 的 一个 不愿意 模型， 反正 我们 没法 研究， 我 只 能够 当 他的 用户。 开源 的 模型 在 研究 迭代 的 速度 上面， 即使 今天 它 比较 差， 但是 它 非常 迅速 的 它 能够 往前 冲。 所以 我 觉得 我 还是 比较 强烈 的 相信 开源 这 一块儿。

我 觉得 护城河 第一个 是 足够 聪明 的， 聪明 是 一切 的 源泉。 你是 说 人才 的 聪明， 人才 的 聪明 对 这个 聪明 有 两方面， 一方面 是 就是 科研 的 sharpness， 就 比如 像 deep mind， 他 虽然 我们 并没有 听到 过 他 太多 的 业务 上 的 一些 成功 的 事情。 但是 我们 知道 他们是 一群 不断 的 能够 做出 其他人 想不到 或者 做 不 出来 的 东西 的 人。 聪明 这 是一个 源泉。

第二个 就是说 是 对于 应用， 对于 用户 的 敏锐度。 一定程度 上 我们 说 科技 圈子 有一个 词语 叫做 nerd。 Snipping 太聪明 了， 导致 于 只看 得到 自己的 需求。 一般而言 用户 都 说是 挺好。 我 为什么 要 来 找 你 作为 一个 技术 提供商 呢？ 不是 因为我 的 技术 和你一样 好， 而是 因为我 技术 比 你 差， 因为我 的 专长 在 别的 地方 要 互补。 这个 时候 的话， 怎么样 跳出 一个 nurse nippon 的 圈子 来 知道 作为 一个 技术人员， 我的 长处 是 这样的。 你的 长处 在 业务 上面， 商业 上面 等等 是 这样的， 你的 痛点 是 这样的， 而 我的 长处 正好 可以 帮助 你 解决 这些 问题。 这种 对接 的 敏锐度 其实我 觉得 是在 长线 的， 尤其是 在 一个 A I 落地 的 时候 会 很 重要 的 因素。

从 你 这 两个 维度 上 来说 的 聪明， 你 觉得 你 自己 符合 吗？

我自己 可能 更加 偏 前面， 就 技术 的 聪明 的这 一块。 当然 我 觉得 挺 幸运 的 一点 就是 前面 几年 我 因为 在 阿里 从 技术 的 leadership 开始， 同时 也 需要 来 关注 商业， 关注 产品 这 一块儿， 这 也 算是 有 不少 的 锻炼， 很 有意思。

我 其实 有 发现 今天我 跟 你的 聊天， 你的 整个 思维 在 不停 的 从 技术 到 产品 的 切换 中。 你的 每一个 回答 都会 非常 着重 的 考验 用户体验。 对你 都会 把 用户 考虑 进去。

因为 我们 的确 也 在 很多 时候， 包括 我们 自己 在内， 有意无意 的 教 客户 做人。 我们 开玩笑 说 的， 这个 一般而言 效果 都 不会 特别的 好啊， 为什么？ 因为 教 客户 做人 这个 事情 其实 不太 make sense。

对于 客户 来说， 比如说 我们是 苹果 的 客户， 对 吧？ 因为 我们 用 iphone， 我们 并不需要 苹果 过来 告诉我 说 客户， 你的 这个 iphone 应该 这样 用。 你 照着 我的 这种 用法， 你 就可以 得到 最高 的 效率。 我们 不 我们 说 我 就 想要 一个 简单 好用 的 手机， 别的 事儿 你 帮 我 解决 了。 所以 这个 时候 千万 不能 叫 客户 做人， 就是 看看 说 怎么样 能够 让 大家 的 对接， 让 用户 用 的 更加 高效， 让 我们 这边 用 一个 更加 principle 的 方法。 当然 并 不是说 完全 都 听 用户 的， 这样的话 我们的 价值 就 没有了。 相当于 有点像 听 了 用户 的 需求 之后， 然后 把 它 总结 成为 一个 可以 规模化 的， 可以 持续 提 效 的 那么 一种 方法。 然后 再 provide back 的 那么 一个 状态。

那 我们 再说 回到 GPT four 的 界面， 就 那 份文件 公布 了 以后， 我看 他 公布 了 还 挺 多 信息 的， 包括 训练 推理 的 基础设施 参 数量， 还有 成本， 还有 业界。 我 看开 了 一个 玩笑 说 GPT four 被 开源 了。 所以 这 篇文章 公布 以后， 你 觉得 你 获取 到 的 最 重要 的 信息 是什么？

我 觉得 有点像 验证 了 我们 之前 的 一些 猜测。 比如说 像 模型 的 规模， 在 这个 规模 上面 它 不再 会 是一个 依然 one single model 不断 的 增长 的 那么 一个 过程。 还是会 需要 开始 for Better worse， 需要 有 分化成 不同 的 expert。 因为 如果说 是一个 单个 的 一个 模型， 有点 通过 超 快 猛 的 这种 方式， 就是 堆 参数 数量， 就是 对 我们的 算 力 的 能力 的话， 那 有可能 整个 我们 开玩笑 说， the whole planets competition power, and the whole planets, the the whole human civilization data is not enough.

这个 时候 我们 也 看见 是 OpenAI 也 开始 逐渐 走 special list 的 模型 的 一个 道路。 这块 跟 我们 之前 的 一些 猜测 会 比较 符合， 一定 从 这儿 有一点 印证 我们 自己 之前 的 一些 假设 上来。 当然 是 让 我们 也 感觉到 后面 那些 还是 很 猛 的。 他 想 过 很多 其他人 想， 但是 还没有 开始 做 那么 一些 事情， 他 已经 做了。 这也是 为什么 他 今天 不断 的 排 在 所有的 人的 前面。

想 过 很多 其他人 想 但 还没有 开始 做 的 事情， 他 已经 尝试 了 是 指 哪些？

就举 个 例子， 比如说 大家 可能 会 觉得 mixed vx bert 的 这种 模式 可能 会 比较 好。 可能 我们 要把 大 模型 的 这种 能力 和 传统 的 系统 有点像 类似 似 于 像 open a plugin， 把 assistant 的 这样 一种 能力 给 结合起来。 当 其他人 可能 都 还在 想， 都 还在 开始 着手 尝试 的 时候， 我们 还 说来 这儿 已经 有了 搞 一把 那么 一种 状态。 所以 我 觉得 他们的 无论是 在 科研 上面， 还是 引领 应用 的 这个 方面， 都 还是 走 的 非常 靠 前 的。

所以 他们 其实 就是 已经 想通 了， 不需要 再 更大 的 模型 了， 而是 要 各个领域 的 垂直 方向 的 模型。

我 觉得 后面 应该 是， 当然 OpenAI 的 观点 是 说 在 一个 通用 的 大 模型 的 上面， 其实 还是 有 很长 的 路 可以 走。 我们 包括 我们 现在 在 做 的 公司 的话， 我们 更加 务实 的 一点 是 说 我们 并不需要 在 任何 的 场合 都 需要 一个 三 料 博士 过来， 一个 超级牛 的 大 模型 过来 来解决 一个 单点 的 问题。 所以 我们 觉得 垂直 领域 的 模型 可能 还是会 更加 有 性价比 的 优势， 以及 有 效果 的 优势。

还有一个 是 可能 是我 做 商业 博客， 我会 比较 关注 成本 的 因素。 我看 他的 训练 成本 GPT four 是 6300万。 同时 他 也 提供了 一个 推理 成本 的 token 数量。 我看 有人 看 了 那个 文章 以后， 他们是 说 其实 推理 成本 比 大家 想象 中要 贵 很多。 它 大概是 贵 到 一个 什么样 的 量级？

从 我 以前 的 经验 来看 的话， 在 一个 稳定 的 应用 里面， 推理 的 成本 是 训练 的 大概 5到10倍 左右 的 样子。 这么 大对， 因为 是 这样的， 我们 一般而言， 今天 其实 我们 处于 一个 大 模型， 我们 还在 不断 的 尝试， 不断 的 训练 的 过程。 那一 训练 显然 就是 训练 成本 最高。 但是 训练 完 之后 我们 就会 想 后面 应该 怎么办？ 如果说 热潮 退去 了， 大家 比较 理性 的 思考 的话， 这个 模型 训练 出来 之后 有 两种 可能性。 一种 可能性 这个 模型 啥 用 没有， 那 我们 就会 发现 说 那 也 不用 训练 了， 对 吧？ 所以 天生 的 训练 的 量 就会 下去。 然后 我会 发现 说 这个 模型 很 有用的 意思 就是说 满世界 大家 都在 用 它， 满世界 都在 用 它， 自然 带来 的 结果 就是 推理 的 量 其实 是 很大 的。 开玩笑 我们 说 读书 的 时候， 他 虽然 我们 说 life long learning， 但是 我们 读书 就读 那么 几年， 我们 后面 工作 要 工作 好 长 的 时间。 这个 就是说 训练 就 那 点儿 推理。

永远 更多 推理 的 成本。 如果 是 训练 成本 的 5到10倍， 这部分 成本 是 上面 的 应用 来 承担， 还是 OpenAI 来。

承担 训练 的 成本 呢？ 你 永远 都 得 最后 到 卖 应用 的 时候 你 才能 收 的 回来， 它是 一个 固定成本。 推理 成本 它 其实 是 和 业务 线性 增长 的。 比如 像 jasper 它 上面 用 的 人 越多， 他 收 的 钱 越多， 他的 推理 的 成本， 今天 他是 调用 open A P I， 但 也是 一个 推理 成本， 他的 推理 成本 就 更多， 类似 于 这个 线性 增长 的 一个 关系。 所以 因此 推理 成本 其实 虽然 量 比较 大， 但是 它是 一个 更加 简单 直接 和 大家 可以 理解 的 一个 模式。 我 只要 能够 保证 我 有 足够 的 profit margin 就可以 了。

训练 其实 都 是一个 有点像 一揽子 买卖， 或者说 是一个 对 未来 的 投资。 我 投 了 比如说 六十多个， 没脸 去 训练 一个 模型， 我 就得 想说 这个 模型 is Better be good， 这样 我 才能够 将来 在 更多 的 应用 里面 把 这个 钱 收回来。 今天 我们在 大 模型 创业 这个 领域， 其实 也会 看到 这样 一种 情况， 就是 大家 对于 大 模型 都 非常 的 热情。 同时 也会 有 一定 的 担心 是 说 今天 我们 其实 是在 投资 未来。 但 如果说 投资 一个 未来， 最后 发现 是 这 未来 有点 不太 对。 或者说 我们 投资 的 这个 未来 的 方向， 最后 在 商业化 的 时候 没有 达到 以前 预期 的 效果， 那 这个 投资 就 打水漂 了。 当然 对于 创新 来说， 就是说 永远 会有 打水漂 的 事情， 所以 大家 也 并不是 特别 怕 来做 这个 投资。

那你 觉得 比如说 现在 推理 成本高 是一个 行业 问题 吗？ 还是 说 其实我 只要 把 价格 定 的 高 就可以 了？

我 觉得 是一个 问题。 因为 到 最后的话， 其实 任何 一个 商品 的 定价 都 不是 根据 成本 来 的， 都是 根据 需求 来 的。 比如说 我 买 一个 星巴克 的 咖啡， 我说 我 就 想 付 五块钱。 星巴克 说 抱歉， 我 这个 成本 太贵 了， 你 得 付 50块钱， 那 我说 不买 了。 因此 推理 成本 如果说 降下来 的话， 其实 能够 让 应用 变得 更加 广泛。 所以 今天 我们 看见， 比如说 很多 的 公司 在 做 推理 的 优化。 很多 比如 像 英伟 达 今天 一枝独秀 的 原因， 就是 因为 它是 一个 在 计算， 无论 训练 还是 推理 上面 性价比 最高 的 一个 选择。 这些 我 觉得 都是 一致 的。

你们 公司 会 帮 企业 去做 这 一块 吗？ 我们 现在 就是 基本上 帮 企业， 希望 帮 他们 解决 两个 问题。 第一个 是 系统 成本 的 问题。 比如说 我 买 机器， 买 了 一堆 机器 之后， 就 有点像 说 我 买 了 一个 shop king center。 他 或者说 我 运营 一个 shop king center， 我 到底 怎么样 来 用 我 有限 的 real estate 来 承接 足够 大 的 客流 和 足够 大 的 营收。 这 是一个 很 典型 的 系统 的 一个 问题。

第二个， 其实 今天 企业 还 遇到 的 一个 问题 就是 人力 问题。 今天 A I 的 专家， 虽然 今天 我们 迅速 的 有 很多人 在 学习 A I 但是 还是 一个 相对 比较 短缺 的 一个 状态。 可能 得 回到 以前 三四十年 之前 的 时候， 大家 说 学 计算机 要 从 娃娃 抓起， 大家 都 在学 A I 还得 有一个 过程。 但是 人力 其实 是一个 很大 的 一个 问题， 怎么样 让 任何 一个 公司 里面 的， 无论是 机器学习 的 工程师， 还是 应用 的 工程师， 还是 数据 的 科学家， 都 能够 更加 容易 的 就像 调用 一个 微 服务， 调用 一个 现在 的 数据库， 像 用 一个 iphone 来 使用 A I 的 模型， 然后 在 上面 迅速 的 搭建 起 应用 来。 这个 我 觉得 是 会 unlock 后面 更多 的 潜力 的 很 重要 的 一个点。 所以 一方面 提升 系统 的 效率， 另一方面 提升 人力 的 效率。 这是 我们 现在 in general 的 两个 premise。

简单 来 理解 就是 你们 相当于 在帮 要在 大 模型 上 搭 应用 的 这些 公司 做 全套 的 解决方案。 这个 解决方案 从 服务器端 就 开始了， 服务器 怎么 设置 到 人才 的 培训， 跟 他们的 对接。

可以 这样 理解 吗？ 可能 没有 那么 的 宽 OK 分层 的话， 比如说 像 最底层， 我们 说 服务器 和 I D C， 我们 叫做 I S infrastructure。 这 层 今天 其实 云 服务商 等等 已经 做得 很 好了， 那 我们 就 不需要 自己 去 建 自己的 集群。 然后 中间 有 一层 叫 platform as a service。 那 基本上 就是 比如说 怎么样 来 帮助 用户 更好 的 搭建 起 一个 机器学习 的 平台， 怎么样 来 管理 好 上层 的 非常 多 的 开源， 或者说 他 自己 fine tune 模型 的 应用。 这个 平台 是 我们 花 比较 大 的 精力 在 做 的那 我们 之前 的 时候， 我自己 包括 我们的 口 方 的 们， 其实 做 过 像 咖啡 拍 透视 这样的 A I 的 框架， 做 过 像 cover itis 等等 这样的 云 原生 的 框架， 这块 儿 我们是 比较 有 经验 的。

再 往 上 一点， 我们会 帮助 客户 更加 容易 的 来做。 比如 像 模型 的 微调， 无论是 传统 机 学习 还是 I G C， 还是 老师 当回事 model 这个 微调 我们 怎么样 用 一种 更加 principle 的 方式 告诉 他说 你 可能 可以 不需要 来 写 一大堆 乱七八糟 的 代码， 而是 只要 把 数据 规整 到 一个 比较清楚 的 一个 模式， 你 就可以 有一个 标准化 的 服务 来做 微调 和 上线。 这个 微调 之后 的 模型 这些 偏 SARS， 但是 不是 完全 的 SARS 的， 这些 事情 是 我们会 做 的。 然后 我们在 上面 不做 的， 至少 目前 不做 的 一件 事情， 是 完全 的 去做 一条 垂直 的 业务。 因为 我们 觉得 说 A I 这个 事情 就像 咱们 刚才 说 的 一样， A I 今天 要 和 很多 的 业务 场景 去 结合。 无论是 比如 像 我们 说 搜索 推荐 广告 内容 的 生成 等等 这 一系列 的 事情。 今天 其实 我们的 客户， 其实 他们是 最 懂 这 一块 的， 我们 就 不应该 越俎代庖 的 去 告诉他 说来 你看 业务 决策 你 也 不用 做了， 我给你 做。 我们 更多 的 是一个 提供 工具， 以及 让 它 变得 更加 方便 来 应用 这些 A I 的， 我们 提供 这么 一个 能力。

理解 了 就是 as pass 加 一小部分 的 sas 对。

as 可能 我们 就 依赖于 云 的 底座 了， 所以 是 pass 和 一小部分 的 SARS .

OK 我可以 再问 一个 稍微 前瞻 一点 的 话题， 就是 他 可能 非常 的 天马行空。 你说 之前 我们 看 G P T four lama， 所有的 现在 的 大 模型 都 是用 transformer 来 写 出来 的那 是因为 最 开始 我们 想 看 大 模型 的 结果， 它 是不是 能够 行得通。 现在 马上 到了 应用 的 环节 了。 就像 你说的 大 模型 它 可能 只是 一个 非常 底层 的 东西， 我没有 在 上面 搭 应用， 那么 应用 的 时候 就 跟 我们 刚刚 提到 的 推理 成本 是 相关 的。 因为 用户 他每 向 大 模型 发出 一个 请求， 那么 他 就要 用 一次 他的 推理 的 成本。 但是 transformer 它 在 解决 推理 问题 上 是 非常 不经济 且 成本高 的这 成本 很贵。 对对对， 所以 现在 就是 业界 我看 也有 一些 像 软 酷， 还有 return tive network 这样的 一些 训练方法。 你 觉得 这些 新的 训练方法 有可能 会 取代 掉 以 transformer 搭 起来 的 这种 大 模型 吗？

因为我 自己 好久 不做 fundament 的 研究 了， 所以 这个 事情 我 可能 说 的 不是 特别的 准确。 但是 从 一个 系统 的 角度 来讲， 我们 的确 觉得 说 transformer 并不是 一个 太好 的 一 架构。

At least our brain probably don't use transformer.

他是 一个 有点像 bruit first 的 那么 一个 状态。 他说 你看 我要 让 这个 模型 记住 更多 的 东西 怎么办 呢？ 我 就 给他 更长 的 context。 这个 声音 有一点 像 说 我们 有 一位 新 同事 过来 了， 第一天 他 过来， 他说 OK what is what do I do？ 然后 我们 给他 一堆 的 instruction， 就是 今天 的 prompt， 然后 他说 OK know about， IT 开心 的 回去 了。 第二天 上班 了， 他 像 一个 完全 的 新人 一样， 把 昨天 事儿 全 忘了， 说 OK so what do we do？ 如果 每一个 同事， 你 每天 你 都要 像 新 入 职 培训 一样， 给他 一个 超长 的 prompt。 You know something wrong.

对， 这 不是 一个 最好的 一个 模型。 There's god to be something that's Better. 所以 这个 地方 我 觉得 从 模型 的 角度 来讲， 我 还是 挺 期待 我们在 蜷缩 M 之上 或者 蜷缩 M 之外 有 一些 其他 的 创新 的。 比如说 像 斯坦福、 伯克利 的 有些 我们 都很 尊敬 的 教授 们， 他们 也会 有 这样的 一个 观点 就是。

Transformer great. But maybe there is something fundamentally wrong about IT. 我们 就 只 能够 等着 smart researchers come out .

with smart is。 所以 在 我 理解， 假设 如果 用 其他 的 模型， 比如说 rocket 或者 retail network 这样的 模型 训练 出了 一个 新的 大 模型， 那 有可能 gbt 富尔 拉马 现在 所有的 模型 都 是一种 过渡态， 因为 它 不够 好， 所以 我们 最终 还是 要 放弃。 就 假设 如果 有一个 新的 模型 work 了， 可能 会 是 这样的 一个 结果。

有可能 因为 就 比如说 咱们 拿 A I 的 举例子 的话， 在 x chef kiss 他们 做 alex N E T 之前， 对 吧？ 计算机视觉 里面 我们 用 比如说 手工 的 像 shift 的 feature， 以及 非常 大规模 的 线性 S B M 这样 一些 模型 来做。 我 今天 我们 已经 抛弃 了 一些 模型 了。 And fine 即使 在 自然语言 理解 的 这个 领域 里面， 我们 以前 就 用 的 比较 多 的 像 RNN recurrent neural network， 以及 在 四五年 前 大家 都会 非常 熟悉 的 一个 叫 LSTM。 像 这样 一些 模型 今天 也 逐渐 的 被 传送 模 所 取代 了。 所以 模型 还是 反正 处于 一个 不断 的 往前 迭代 的 一个 过程。 就 我们 发现 更好 的 算法， 更好 的 模型 了， 我们 就 往前走， 这个 我 觉得 是一个 很 自然 的 过程。

所以 这 一块 其实 可能 是 学界 探讨 的 更多 的 问题。 因为 它 太 前沿 了， 他 跟 应用 还 比较 远， 他 要 先 验证 这个 模型 可行。 但是 一旦 发生 这样的 事情， 我们 可以 想象 他 对 整个 行业 的 变化 也是 非常 彻底 的。 因为 至少 我们 知道 芯片 行业 需要 重新 来 对。

是， 但 我 觉得 好处 是因为 现在 A I 的 社区 以及 咱们 刚才 提到 的 开源 变得 非常 的 普遍。 所以 很多 时候 大家 从 一篇 文章 出来 到 我们 把 它 拉 起 一个 demo， 基本上 的 速度 会 非常 的 快。 这个 时候 迭代 速度快 了 之后， 我 觉得 落地 就 变得 更加 的 迅速。

软件 领域 的 一个 好处 就是 并 不像 比如说 像 芯片 等等， 毕竟 有 一些 物理 的 限制 在 那儿。 芯片 我要 做 一块 新的 芯片， 至少 流片 到 T S M C 或者 其他 各部 方 去做。 那 就得 六个月 以后， 软件 我 晚上 加 个 班， 凌晨三点 就 搞定 了 那么 一个 状态。 所以 这个 的 速度 还是 很 无论 叫 可怕 也好， 还是 很 可喜 也好， 是一个 很 impressive 的 事情。

对 说到 应用， 你 觉得 有没有 什么 应用 它是 能够 快速 打拼 R O I 的， 还是 纯 看 用户数。

现在 的话 内容 创作 和 内容 交互 看起来 是一个 非常 不错 的 一个 事情。 内容 创作 是 指 什么？ 像 Midjourney， 包括 我们 见到 一些 公司， 他们 通过 AIGC 的 方式 帮助 像 广告商 等等 更加 迅速 的 来 设计 广告。 另外一个 是在 to c 领域 给 大家 更多 更 有意思 的 应用。

如果说 大家 关注 中文 的 圈子 的话， 最近 在 微信 的 小 程序 里面 出圈 的 一个 程序 叫做 妙 鸭 相机。 如果 我记得 对 的话， 是 优酷 的 一个 团队 做 的。 他们说 你 给我 20张， 你的 照片 也 挺 多。 虽然 我 都 不知道 能 找不到 出 20张来 的， 但是 我 拍 20张照片， 他 就 给 能够 给我 生成 一个 数字 形象。 然后 他 就可以 比如说 搞 一个 什么 我在 登山 等等 这样 一种 数字 形象 出来 虚拟人。 但 他 还是 一个 照片 的 那么 一个 状态， 非常 热。 排队 排 到 你 可能 上传 照片 之后 得 等 个 一整天 他 才能够 排 得 上。 你 给你 去做 那个 数字 人 这些 应用， 我 觉得 是一个 今天 马上 就 能够 看到 效果 的 地方。 这个 也是 用 大 模型 做 的， 它是 用 AIGC 的， 类似 于 像 stable division 类似的 这样 一些 模型。

OK 扩散 型 模型 对 吧？

对， 扩散 型 stable。

学生 这个 还 挺 有意思 的， 所以 全拼 想法。

我 觉得 这个 时候 其实 就是 两块。 第一块 是 to c 这块。 To c 这块 就说 是一个 非常 新颖 的 一个 想法， 能够 让 大家 用 的 很 开心， 而且 的确 满足 了 大家 无论是 分享 还是 更加 简单 的。 我想 拍 个 证件照。 美颜 相机 出来 之后， 大家 开玩笑 说 海马 体 国内 一个 非常 流行 的 一个 照相馆， 就会 受到 威胁。 只要 解决 用户 的 很 有意思 的 娱乐 或者 是 痛点 的 问题 就 好在 to b 的 这个 领域 就 有点像 咱们 刚才 说到 的 productivity， 它 可能 更加 潜移默化 一些。 但是 to b 是一个 更加 愿意 为了 效率 付费 的 那么 一个地方。

对， 就 逻辑 还是 不一样。

对， 有点 小 不一样。

接下来 我们 聊聊 你 自己， 还有 你的 新公司。 好， 为什么 叫 left time 点？ Ai 这个 事情。

其实 挺 有意思 的， 也 并不是 一个 深思熟虑 的 那么 一个 过程。 但是 我们 还 挺 喜欢 这个 名字， 我们在 想 这个 idea 的 时候， 我们 基本上 就是 主 还是 关 在 技术 上面。 然后 我们 要 跟 投资人 聊， 创业 公司 总 还是 要 跟 投资人 聊。 要 跟 投资人 聊 之前 突然 发现 我们的 memo 等等 上面 都 还 写 着 new to new company。 Well, IT doesn't sound like we are serious.

所以 我说 我们 得 赶紧 想 一个 名字， 想 域名 这个 事情 是 这个 世界上 最 麻烦 的 事情。 我们 想 了 一堆 跟 什么 大脑 相关 的 等等 的 都 找不着。 让 我说 let's be more scientific， let's be more 酷。 然后 我们 就 想说 物理 里面 lepton 是 物理 里面 一类 基本粒子， 叫做 亲子。 The kind of particles that are light rated 电子 是一个 清子， 然后 中微子 是一个 清子。

所以 我们 还 挺 喜欢 这个 名字， 就是 it's light waited IT doesn't have to be too hard。

然后 另外一个 是 电子， 就是 Andrew 以前 说过 一句话。

A I sending .

electricity. 所以 于是 我们 就 选 了 这个 名字。

有意思， 很多 创业 公司 都 卡 在 取名 上了。

对。

取名 儿 特别 难。 对你 觉得 现在 自己 创业， 就 跟 你 在 大公司 的 状态 会有 什么 不一样？

我 觉得 我们 都 还是 挺 enjoy 那么 一种 状态 的， 大公司 和 小 公司 的 priority 可能 不太 一样。 在 大公司 的 时候， 怎么样 保持 一个 尤其是 比较 大 的 一个 团队 的 稳健 的 往前走， 这样的 一些 事情 可能 会 比较 多一点。 还有 因为 厌恶 的 缘故， 就是 很多 时候 会 需要 有 非常 多 的， 我们 叫 cross functional collaboration？ 跨 团队 的 合作 等等。 公司 大 了， 业务 复杂 了， 做了 这些 事情， 小 公司 的 好处 是 迭代 的 更快。 基本上 就是 我们 说开 一次 全员 会， 全员 会 的 意思 就是 中午 出去 吃 个 饭， 全员 就在 了， 就 那么 一个 状态。 因此 我们 觉得 说 在 很多 时候， 在 一个 迅速 迭代， 我们 需要 把 一个 想法 快速 的 落地 的 时候， 小 公司 也许 相对于 大公司 来说 也 更有 机会。

你 现在 大概 一天 的 状态 是 怎么样 的？

有点 乱了。 说实话 对 吧？ 每天 都 不一样， 每天 都 不一样， 那 可能 就 真的 是 创业 公司 的 状态。 对， 是的， 就有 可能 比如说 有的 时候 要 看看 房租 的 事 了， 有的 时候 要 看看 水电 那 事儿 了， 但 很多 更多 的 时间 是 花 在 外面 和 潜在 的 客户 来 联系， 来 聊 他们的 痛点， 聊 他们的 应用， 这是 第 一块儿。

第二块 是 了解 现在 的 一些 新的 技术， 无论是 像 twitter hack news， 现在 信息 overflow 是一个 挺 大 的 一个 挑战。 然后 第三个， 团队 里面 大家 一块儿 来做 事情， 很多 时候 我 可能 就 处于 这种 写 代码 处于 secondary 的 priority。 因为 其实 大家 都是 写 代码 很 牛 的 人， 不是说 我 写 的 烂， 对 吧？ 但是 如果说 能够 把 前面 客户 的 需求 跟 后面 我们 系统 的 开发 什么的， 把 这些 步调 什么的 给对 起来， 用 剩下 的 时间 来 填 大家 没有 空 去 填 的 一些 坑。 怎么样 做 C I 怎么样 把 前后 端 有 一些 A 连 起来 等等 这些 事儿。 所以 基本上 属于 那种 有 一些 主题， 客户 技术 趋势 等等， 这些 是 主题， 但是 同时 也是 各种各样 的 事儿， 有 需要 就 去 哪 那么 一个 状态。 客户 最大 的 痛点 是什么？ 客户 最大 的 痛点 我们 聊 下来， 基本上 就是 第一个 效率 可能 也是 一个 痛点。 第二个， 模型 用 不 起来 或者 怎么用 模型， 模型 我们 看着 很酷， 聊 两句 天儿 聊个 五块钱 的 没 啥 事儿。 但是 他 对我 的 业务 到底 怎么样 结合 这些 事情 是 今天 大家 都在 想 的 问题。

大家 还是 需要 更多 的 方向。

或者说 更加 容易 的 去 探索 这些 方向。

你们 会 帮 客户 想 方案 吗？ 还是 说 你 只是 做 技术 的 方案。

我们会 想 一些 方案。 前 一段时间 的 时候， 刚刚 我们 跟 lang chain 也是 非常 著名 的 一个 A I 的 一个 框架 的。 我们 跟 蓝山 一起写 了 一篇 blog， 讲说 我们 自己 做了 一个 很 有意思 的 一个 事情， 各个 公司 都会 发财 报， 发完 财报 之后， 它 会有 Q N A， 让 我们 说 我们 怎么样 来 利用 现有 的 财报 的 信息 等等 的。 我们 来 翻译 一个 模型， 让 一个 大 模型 能够 长 得 更 像 C F O。 这个 事情 本身 也许 并不是 一个 应用， 但是 它 可以 让 我们 来 调动 或者 走 通 那么 一条 道路。 就是说 今天 如果说 有一个 垂直 领域 的 corps， 垂直 领域 的 数据 的话， 我们 怎么样 非常 迅速 而 简单 的 让 用户 能够 把 一个 基础 大 模型， 像 拉玛 开始 往 这个 方向 微调。 我们会 想 这样 一些 事情 可能 都 还是 比较 停留 在 技术 这 一侧 上面， 但是 会有 一些 应用 的 flavor.

你们 如何 解决 准确性 呢？ 我 觉得 准确性。

是一个 大问题。 今天 就是 和 luca 大家 都 还 没法 解， potentially 可能 会 需要 结合 一些 A I 的 这样 一些 大 模型 的 技术， 以及 传统 的 搜索 的 这样 一些 技术 来 解。 但 目前 我们 也没有 一个 完全 解决 他的 这个 horizontal 的 一个 问题。

这个 领域 可能 做得 最好的 一个 公司 就是 perplexity 到 的 A I 它 有点像 一个 问答式 的 搜索引擎 的 这样 一个 我问 他， 比如说 what is the city of mountain view？ 然后 他 会 告诉 你说， 你看 我 这样。 然后 他每 一句话 它 上面 会给 你 一个 citation， 说 这个 是从 北 K P 店 来 的， 那个 是从 四季。

回不来 的对 病 当时 也是 这样 来去 呈现 这些。

信息 的对。

是我 其实 觉得 搞 财报 这些 点 挺 难 的。 因为你 只能 在 网上 去 找到 一些 现有 的 信息， 这些 信息 可能 是真的， 也 可能 是 观点。 我们 就 很难 去 概括 就是 哪些 是 非常 准确 的 因素。

但 只要 我们 有一个 能够 更加 高效 的 来 迭代 的 方式， 其实 我们 后面 的 我们 开玩笑 是 trust and verify， 整个 过程 总会 变得 更好。 我 宁可 一个人 先 告诉我 说 去 那个地方 查， 让 我 去 查 了让 我看 两段 话 是 比较 快 的。 如果 他 告诉我 说 没办法， 你 先 把 财报 看一遍， 那 这 事儿 半个 小时 就 过去了。

是你 刚刚 其实 有 提到 你 一直 都是 逆 着 潮流 来 的。 最 开始 做 架构 做 算法。 然后 我看 其实 你 比如说 做到 技术 管理者， 现在 也 在 创业 思考 产品 层面 上 的 事情， 我 很 好奇 可不可以 从 职场 的 角度 讲一讲 你 在 每一步 跨越 的 时候。 就 比如说 你 从 做 技术 到 做 一个 管理者， 你 跨越 时候 你的 啊哈 moment 是 一些 什么样 的 时刻？

我 想想 啊哈 moment 好像 我 可能 是一个 kind of boring 的 那么 一个人。 That's why i'm doing systems because systems don't really like surprises. 对于 我 来说， 感觉到 对 个人 的 成长 最有 帮助 的 一点 其实 是 就。

Get out of comfort on and basically try to do something that would be useful. But i'm probably .

not good at 那个 状态。 举 一个 我 去 阿里 的 那么 一个 经历， 我 还是 非常感激 以前 阿里云 的 总裁 行癫。 他在 吸引 我 去 的 时候， 他 跟 我 讲 那个 事情 是 说 走出 一个 自己的 舒适 阶段， 不要 光 做 技术 了， 还是 在 做 技术。 但是 同时 看一看 技术 业务 什么的 怎么 结合起来。 That's the next step of chAllenges。

然后 一直 我 就 去了， 比较 幸运 的 是 去了 之后 没有 给他 没有 给 阿里 丢脸 的。 我们的 业务 增长 还是 非常 不错 的。 在 整个 过程 当中 有 不 开心 的 地方 做 技术， 那么 就是 i'm god， 对 吧？ 就是我 的 所有 代码 都在 电脑 里面， 他 不会 给我 瞎扯淡。 但是 在 一个 更加 复杂 的 团 对 客户 等 这样 里头 就 会有 很多 frustration moment。 但是 走了 这个 几年 之后， 我 就 觉得 说 wow.

I can see things in a more baLanced way, rather than just look at technical advantage.

这点 我 觉得 就是 走出 康复 中 还是 挺不错 的。 所以 我自己 也是 挺 幸运。

有 那么 一个 机会。 就是你 觉得 可能 要 考虑 的 事情 更 多了， 而 不仅仅 只是 代码 写 的 好不好。

对， 是的。

那 到 创业 创业 的话。

也是 一样， 就是说 现在 也是 在 走出 comfort one。 大厂 的 一个 坏处 是 is kind of boring。 Google, facebook 都 会有 这样的 疫情。 大家 其实 很多 时候 在 聊 的 时候， 碰见 大厂 的 工程师， 大家 都会 有时候 我 觉得 my life has been a little bit episodic。

但是 其实 大厂 的 一个 好处 是什么 呢？ 明年 这个 时候 google 会 存在， facebook 会 存在， 阿里 会 存在， 腾讯 会 存在， 微软 会 存在。 所以 这个 时候 对于 大厂 来说， 它 有可能 能够 做 一些 更多 的 长线 的 事情。 或者说 while in any case is more comfortable， 小厂 的话 基本上 是 说 我 the horizon is always six months ahead of us。 所以 这个 时候 的话， 小厂 会 需要 更多 的 来讲 存活 的 问题， 整个 思维方式 什么的 其实 会 不太 一样。 小厂 这边 说 我 how do I should get part of market fit as quick as possible， 这些 也是 现在 在 经历 的 跟 以前 工作 不一样的 地方。

你们 公司 现在 有 多少 人？

我们 现在 人 还 挺 少 的， 基本上 个位数， 接近 十个 人 做 的 样子。

这种 状态 你 会 怎么 去 找 你 创业 的 合伙人。

我 合伙人 已经 找 完了。 对， 就 how to find colleagues to work together with。 我 觉得 其实 最 重要 的 一点 就是 passions， 就是 being passionate about the we are doing。 对 A I 来说 的话， 其实 我们 看见 在 各行各业 都有 很多 的 一个 机会， 也许 就说 是 现有 的 经验 就 没有 那么 能 适用 了。 Because it's completely new to everyone.

往回 数个 五年 的话， there isn't any transformer. 我 觉得 就说 是 非常 passionate， 然后 大家 就 愿意 take around， 愿意 get tense jery。 对于 新的 技术 比较 热情， 看见 一个 新 东西 的 时候 愿意 就 自己 非常 迅速 的 去 尝试 一下， 搞 一些 弹幕， 搞 一些 尝试。 无论是 成功 还是 失败 的 这样 一种 风格 的， 我们 都会 比较 match。

然后 还有一个 就是 X A I 的 事情， 就是 马斯克 成立 X A I 最近 也是 一个 大新闻。 你怎么看 他 未来 的 竞争力？ 跟 这家。

公司 太 神秘 了。 我 觉得 就是 对于 马斯克 来说 的话， 我 他 做 的 事情 都 做得 挺好。 所以 眉笔 他 这次 也可以 做得 非常 好。 他 就是 比如 像 SpaceX， 比如说 像 特斯拉， 特斯拉 现在 model y 已经成为， 如果我 骑 得对 的话， 已经成为 全球 最 流行 的 车型 了。 他 还是 一个 非常 值得 崇敬 的 人。

对， 所以 你是 看好 X A I 的。

我不知道， 因为 他的 信息 也很 神秘， 召集 了 一群 不错 的 人， 所以 我的 感觉 反正 是 有 聪明人 在。

总能 搞 出 些 什么 事情 来。 OK 有意思。 然后 还有一个 其实 是 我看 你的 公众 账号， 然后 你 之前 在 公众 账号 上 引用 了 一个 A I platform。 老兵 Richard certain 的 一段话， 大概 就 是从 70年 人工智能 研究 中 可以 学到 的。 最大 的 教 就是 用 通用 的 方法 可以 大力出奇迹。 我 这个 翻译 准 吗？

对他 说的是 说 70年 的 人工智能， 我们 所学 到 的 最大 的， 我 无论 叫 经验 还是 教训。 因为 英文 叫做 lesson。 他说 用 通用 的 方法 来 使用 大量 的 计算， 当然 就说 是 隐含 的， 也是 使用 大量 的 数据。 以前 的 手工 设计 的 很多 的 feature， 很多 的 特征， 也许 并 不如 用 大量 的 计算 跟 数据 来 找到 要 更加 简单 的 统计 规律 那么 一个 状态。

所以 它的 核心 是 落在 数据 上， 数据 跟 计算 这 两件 事情 上。

对 他的 那 一篇 文章 其实 在 讲 的 一件 事情 就是说， 我们 其实 应该 更加 多 的 关注 数据 算 力 以及 背后 的 统计 的 那么 一个 力量。 就 不应该 来 小 去 数据 里面。 我们 可以 通过 简单 的 方法 跟 大量 的 规模。

我 达到 的 效果 OK。 因为我 最近 在 看， 就 纽约时报 的 一个 记者 写 的 深度 学习 革命 的 那本书 里面 其实 是 讲 了 最近 整个 70年 人工智能 的 发展， 尤其是 深度 学习 革命 它是 怎么 起来 的。 我看 那本书 我 最大 的 一个 感受， 就是 jeff hinton， 包括 其实 咽 了 queen 他们 有 很大 的 一群 人， 他们 很 早就 知道 我 只要 给他 加 数据 加算 力， 这个 深度 学习 就可以 work。 但是 辗转 这 几十年， 从 微软 到 谷歌， 首先 他们 遇到 的 第一个 瓶颈 是 我想 让 公司 去 给我 采购 G P U。 这件 事情 就 非常 难， 尤其是 还没有 被 验证 的 时候。 第二个 事情， 其实 很多 事情 都 是因为 大公司 里面 来来回回 的 政治 上 的 一些 拉锯， 导致 他们 没有 办法 去 得到 一个 非常 理想 的 研究 环境。 我想 这也是 你 今天 一直 在 播客 中 反复强调 的， 就是说 小 公司 灵活 它 有 它的 优势。

其实 OpenAI 的 一群 人我 觉得 他们 特别 有 魄力。 也 是因为 干了 这样 一件 事情， 我 投入 很多 的 钱 跟 算 力 进去 来 去做 这件 事情。 就是我 有一种感觉， 就是 方法 一直 在那里， 路 一直 在那里， 但是 中间 还有 很多 的 微 创新。 可能 真的 是 由于 很多人 累 或者 需要 太多 的 钱， 大公司 的 政治 没有 办法 去做 那 件 事情。

对， 就是我 觉得 这个 时候 一定程度 上 也是 硅谷 比较 让人感到 很 兴奋 或者 很 崇敬 的 地方， 对 吧？ 就 永远 有 一 小群 人， 很多 的 一 小群 能够 在 现有 的 道路 之外 来 开辟 出 一些 新的 想法 来。 OpenAI 也是 走了 很长 的 路 了。 OpenAI 我忘了 几年 15年 前后 的 时候 成立 的， 应该 是 前面 大家 其实 也 包括 我自己 在 那段 我们 也 并没有 预计 到 说 他 有 那么 大 的 成功。 因为他 前期 的 时候， 比如说 像 做 机器人， 人手 来做 魔方 等等， 有 很多 探索 的 事情。 但是 到 最后 一群 人 聪明人 在 一块儿， 他们 也许 失败 了 一次， 失败 了 两次。 但是 人 足够 聪明， 只要 他们 在 不断 探索， 总 能够 做出 一些 不一样的 东西 来。

这 真的 是一个 非常 好的 结尾， 谢谢。 好的， 谢谢， 感谢。 这就是 我们 今天 的 节目。 如果 大家 喜欢 我们的 节目， 欢迎 大家 给 我们 写 评论 或者 写 留言。

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