坚持小力量叠加：成功实践ToB场景，10B参数巨大模型完美胜任
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专注、极致、口碑、快、成本。周明是澜舟科技创始人兼CEO，提出了“大模型落地九字法则”，这是在雷军的互联网“七字诀”基础上，加入了“成本”一词而形成的。他将2024年称为大模型落地元年，但同时坚定地表示，这并不意味着遍地是黄金。而大模型的具体落地姿态，周明用自己带领的大模型创业团队澜舟科技身先士卒地做了个表率——利用澜舟"一横N纵"体系，以孟子大模型为基础，面向场景，发布产品。简单来说，就是抓技术和应用的双轮驱动，在积极研究和掌握前沿技术的同时，致力于确保这些技术的有效应用。3月18日的澜舟大模型技术和产
专注、极致、口碑、快、成本。
周明是澜舟科技创始人兼CEO，提出了“大模型落地九字法则”，这是在雷军的互联网“七字诀”基础上，加入了“成本”一词而形成的。
他将 2024 年称为大模型落地元年，但同时坚定地表示，这并不意味着遍地是黄金。
而大模型的具体落地姿态，周明用自己带领的大模型创业团队澜舟科技身先士卒地做了个表率——利用澜舟 " 一横 N 纵 " 体系，以孟子大模型为基础，面向场景，发布产品。
简单来说，就是抓技术和应用的双轮驱动，在积极研究和掌握前沿技术的同时，致力于确保这些技术的有效应用。
3 月 18 日的澜舟大模型技术和产品发布会现场，澜舟科技还与零一万物进行了战略合作签约。
现场，创新工场董事长、零一万物 CEO 李开复分享，目前世界上最好的大模型智能已经达到人类平均智力水平的 3 倍，也就是说，100 道题普通人只能答对 33 道，而最好的 AI 大模型可以答对 99 道以上。
他展望了 AI 2.0 时代未来的四大趋势：
最革命性的 AI 2.0 应用应该是 AI-First / AI-Native：最终脱颖而出的应用，属于那些敢于全力投入新技术的先驱者。大语言模型的引入为 AI-First 应用带来了巨大的推动力。
大模型始于文本，未来将拓展至 " 全模态 "：跨模态生成技术是实现认知和决策智能的转折点。现实世界的信息是文本、音频、视觉、传感器以及人类各种触觉的综合体系，要更为精准地模拟现实世界，就需要将各种模态能力打通，例如文本 - 图像、文本 - 视频等跨模态甚至全模态的综合能力。
AI 2.0 将超越对话，从聊天工具到智能生产力工具：用户体验以及未来交互界面和商业模式都会发生大的变革。
AI 2.0 将走向实体，大幅提振社会生产力：具身智能可以让机器人制造机器人，进一步实现 AI 2.0+ 生产线智能规划。
专注研发 10B-100B 参数大模型
澜舟科技成立于 2021 年 6 月，是国内最早一批下场，进行大模型创业的团队。
去年 3 月，澜舟发布了孟子 GPT V1（MChat）；今年 1 月，孟子大模型 GPT V2（含孟子大模型 - 标准、孟子大模型 - 轻量、孟子大模型 - 金融、孟子大模型 - 编码）对公众开放。
近期，澜舟团队完成了Mengzi3-13B的大模型训练。
多说一句，孟子大模型训练背后有个大功臣，即总规模 3T tokens 的 Mengzi-3 数据集，包含了网页、代码、书籍、论文等高质量数据来源。
据介绍，本月底（3 月 30 日），Mengzi3-13B 的模型将在 GitHub、HuggingFace、魔搭和始智 AI 社区开源。
为什么开源的孟子大模型，是 13B 版本的？周明正面回答了这个问题。
首先，澜舟明确以服务 ToB 场景为主，ToC 为辅。
实践发现，ToB 场景使用频率最高的大模型参数量多为 7B、13B、40B、100B，整体集中在 10B-100B 之间。
其次，在这个区间范围内，从 ROI 角度来讲，既满足场景需求，又最具性价比。
所以很长一段时间内，澜舟的目标都是做好 10B-100B 参数规模范围内的行业大模型。这就不能理解为什么开源版本选择 13B。
周明解释道，他自己本身其实也是 Scaling law 的信仰者，但创业不同于科研。
" 第一，这个大小的大模型已经可以解决 80% 的问题；第二，对团队来说也比较稳定，不会因为不断扩大的模型规模竞赛而感到焦躁不安。" 周明补充说，这样冷静的思考，可以保证良好的成本控制，避免无谓的 GPU 算力、数据、人力投入竞赛。
" 一横 N 纵 " 体系
发布会上，澜舟公布了自己的一横 N 纵体系。
" 一横 " 是模型层，是孟子大模型技术基础上研发的各个模型；
"N 纵 " 则是基于孟子大模型的面向 ToB 应用最重要的技术和产品。
据了解，澜舟目前重点投入到了金融行业，辅助编程等领域，旨在通过更加全面、专业、优质的领域数据，打造更加贴近行业场景的垂直大模型。
以孟子 GPT 通用大模型的 " 一横 " 为基础，澜舟科技合伙人、首席产品官李京梅，介绍了澜舟的应用能力型产品，包括：
AI 文档理解：涵盖专业的 PDF 文档解析能力和信息抽取能力，为 RAG 方案中的文档理解提供了更优的基础能力；
AI 文档问答：根据企业需要，提供私有化企业智能知识库构建的解决方案能力；
AI 文档辅助写作：支持用户上传多个文档作为参考资料，支持自定义多级题目和写作提纲，由大模型赋能自动化按要求生成完整的文章初稿；
机器翻译平台：专注以中文为中心的世界主要语种之间互译和 20 几个领域的专业翻译；
澜舟智会：专注会议内容的智能分析和问答的产品， 是基于大模型打造的大模型原生的智能会议助手；
澜舟 AI 搜索：大语言模型时代的搜索引擎。
过去一年，大模型领域日新月异。
OpenAI 在干什么我们就去干什么，短期可以，长期不可取，一定要有自己的创新思路。
如何扬长避短，走出自己的独特的创新之路，周明表达了自己的看法。
最关键的第一步，就是企业要有明确定位。澜舟科技的定位就和国内其它大模型创业公司有明显差异。
他举例，澜舟的定位就是作 " 大模型技术 + 企业场景应用 " 的综合公司，" 我们希望能做到站在技术角度最懂应用，站在应用角度最懂技术，同时又希望把技术和应用形成一种生态连接在一起，让两边可以快速迭代。"
同时，依然需要聚焦和抓紧落地——通过落地，创造价值，拉动创新。
而且需要注意，创新和落地是相辅相成的。
不要一味的创新或者一味的落地，要把这两者联系在一起，让它快速的迭代。
最后周明还语重心长地提醒：
今年是大模型落地元年，就遍地是黄金是吗？不是的，我可以负责任地说，很多地方我们都没有开拓出来。
比如大模型如何解决落地的最后一公里？大模型的商业模式是什么？如何加强交付能力？如何提高产品的商业化？
大模型落地的一切，其实才刚刚开始。
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