但为君故,沉吟至今

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题图 / Nicholas Roerich

短歌行

对酒当歌,人生几何!譬如朝露,去日苦多。

慨当以慷,忧思难忘。何以解忧?唯有杜康。

青青子衿,悠悠我心。但为君故,沉吟至今。

呦呦鹿鸣,食野之苹。我有嘉宾,鼓瑟吹笙。

明明如月,何时可掇?忧从中来,不可断绝。

越陌度阡,枉用相存。契阔谈䜩,心念旧恩。

月明星稀,乌鹊南飞。绕树三匝,何枝可依?

山不厌高,海不厌深。周公吐哺,天下归心。

作者 / [汉] 曹操

曹操气度之雄浑,无人可敌。

譬如这首《短歌行》吧,前几句明明写的是人生朝露之苦,读起来,却使人为之气壮不已!那种感觉怎么讲呢?就仿佛一股烈酒的猛劲一下子就冲涌到你后脑之外,使你的集气槽瞬间爆满。

对,就是有那么一股洪荒之力。比如说,大家都写“慷慨”之气,但曹操偏偏写个“慨当以慷”。——慨是感叹,慷是激振,心中光有感慨是不行的,要激慷出来才可以!然后再接上壮志难酬的“忧思难忘”,便一点沉沦的意思也没有了,反而有种阿喀琉斯之踵般的悲壮感。

这样的悲鸣恐怕谁都有过,但很难呈现得如此雄浑。曹植就写过这样一句:“慷慨对嘉宾,悽怆内伤悲。”表面看起来,有慷,有慨,有忧思,意思完全一样,但品来品去,品来品去,就是觉得拖泥带水,稀松平常,远远没有那种味道。

曹操写诗不怕“撞衫”,这首诗里“青青子衿”那两句,“呦呦鹿鸣”那四句,都是从《诗经》里直接“拿”来的。咦?明明一模一样的句子,挪到这里,不仅不违和,还变得高级了。这就是炼丹炉般的化用之力啊!要不怎么说“人近圣贤,诗傍佳句”呢。

“明明如月,何时可掇?”简单的反问里透着决心和诚意。其他人,比如李白吧,就算说再多次“欲上青天揽明月”,听上去也不过是些酒徒之言,不必当真,切莫当真。

所以说,雄浑的气势可不是比划比划就能出来的。其一,要恳切,其二,要深厚。光说没用。

少年时我喜欢王勃的《滕王阁序》:“老当益壮,宁移白首之心?穷且益坚,不坠青云之志。”反复诵读,仿佛胸中志气亦能随之增长。——其实,说来说去,说来说去,不还是“对酒当歌”这四个字吗?

有决心有志气,当然好,只是,光靠说出来的都不怎么顶用。所以说,无论什么样的艰难,不必多讲,咬牙前行就是了。偶尔停下来,互相倒上一碗酒,唱一句“对酒当歌”,你就是我最可靠的朋友。

荐诗 / 陈可抒 2020/04/10

第2589夜

4年百亿估值,国产大模型创业TOP 1,清华造

衡宇 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

大模型公司智谱AI ,一举宣布了年内融资额:25亿元人民币。

如此数额,什么概念?刷新了国内大模型创业公司的累计融资额,估值超过百亿。

这家成立4年的公司,已经成为国产大模型最具吸金力、最具价值认可的公司。

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在百模大战来到见真章的“生成式AI第二阶段”,领头羊智谱的融资进展,是否也是行业马太效应显现的证明?

被看好的公司会获得更多的资源,没有证明自我价值的公司则面临洗牌和无缘下一阶段竞速。

从创业公司的维度来说,这更像是大模型创业的上半场尾声,格局分水岭已现,生态座次开始分明。

为什么是智谱?

在弄清国产大模型融资强者为什么是智谱之前,我们先溯本求源,知其来处。

在此之前,它大概属于圈内知名,圈外无名的状态。

智谱AI,成立于2019年6月 ,由清华大学计算机系知识工程实验室(KEG)的技术成功转化而来。

核心团队成员几乎都是清华血脉,其中,CEO张鹏 毕业于清华大学计算机系,是清华大学2018创新领军工程博士。

在KEG实验室时,团队主要进行研究如何把机器学习、数据挖掘、知识图谱等应用到工程实践中,并且从2017年开始训练AI模型。

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到了智谱成立一周年那天,恰巧OpenAI发布了GPT-3。

从那时候起,智谱公司上下开始全情投入大语言预训练模型的研发。在大模型的道路上,OpenAI选择了GPT,谷歌选择了BERT,而智谱选择了GLM(General Language Model)。

种瓜得瓜,后来几乎所有的故事都围绕智谱独特的GLM预训练架构展开:

2022年,智谱和清华合作研发了双语千亿大模型GLM-130B,把它作为基座 ,开始打造大模型平台及产品矩阵。

2023年,智谱动作非常频繁,从推出对话模型ChatGLM同时开源单卡版模型ChatGLM-6B起,相继视觉模型Visual-6B、代码模型代码模型CodeGeeX2、数学模型MathGLM、多模态模型CogVLM-17B、Agent模型AgentLM系列,并且统统开源。

今年8月31日,智谱基于中英双语对话模型ChatGLM2的生成式AI助手“智谱清言”,成为了首批11家通过备案飞入寻常百姓家的大模型产品。

可以说,这几年来,智谱在大模型领域主要做的事情很明晰,就是一手夯实地基(基座模型),然后在地基上搭建各种模态和功用的建筑。

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值得一提的是,智谱从雏形时期就能用B端服务能力养活自己,这是这家公司面对“大模型花钱如流水”的公认现实不仅不畏手畏脚,还频繁研发推出新模型新产品的底气。

当然这不是唯一原因。

除了服务能力和与之伴随的营收能力,智谱还拥有过硬的人才队伍和技术实力。

上面已经提到,智谱脱胎于清华,而“清华系”已经成为这个领域一种颇具威望的标签

究其原因是清华计算机系投身大模型研究较早,有着长期经验,培育了许多人才——现在市场上叫得上名字的玩家,以智谱为代表,以及如月之暗面、深言科技、一流科技、百川智能、面壁智能、衔远科技、生数科技等,都是清华血脉。

他们所发表论文的被引用数、所发布模型的可验能力,都是对这个“公认标签”有力证明。

而且据公开资料,智谱是唯一全内资国产自研的大模型企业。

这样的公司底色,让智谱在“模型安全、数据安全、内容安全”不绝于耳的讨论和争议声中,有着自己的准备和策略。

据悉,为配合国产GPU发展,智谱现在在落地GLM通用语言模型国产芯片适配计划

具体来说,就是和国产算力芯片厂商一起合作做模型算法适配,在算法端推理端适配国产芯片,目前可适配的国产芯片已有近10种。

融了这么多钱,接下来做什么?

上述的成绩单和独特性,或许成为了智谱一路备受看好、脱颖而出的关键原因。

但因为备受看好,积累了足够资本的智谱也表明了构建更长远竞争力的决心。

在10个月内狂揽25亿人民币融资后,智谱AI官方表态:

上述融资将用于基座大模型的进一步研发,更好地支撑行业生态,与合作伙伴一同高速发展。

核心归结起来就两大方面:

一是做大做强做坚实大模型底座。二是拓展生态和朋友圈。

既要有深度,也要有广度。

首先,做大做强大模型底座,“进一步研发”基座大模型。

目前智谱视为底座的大模型,是发布于2021年的双语双向稠密模型GLM-130B,拥有1300亿参数。

当时受技术、数据、算力等诸多限制,训练这个参数量的大模型足够令人头秃,但成果很显著,GLM-130B的部分表现优于GPT-3以及PaLM。

不过时至今日,数据、模态增长带来的需求,昔年1300亿参数的庞然大物好像有些不够看了。

量子位得到的最新消息是,这周五 (10月27日),智谱将有新动作——发布新一代基座大模型。

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其次,拓展生态和朋友圈。

落实到具体行动上,应该绕不开智谱一以贯之的准则:持续开源。

这家公司一直是大模型领域最开放的玩家之一,早在前ChatGPT时代,它就和百度(ERNIE2.0)、阿里(AliceMind)、智源(清源CPM)、澜舟(孟子大模型)等一起,走透明、开放的态度。

现在翻看智谱早期的GLM报告,里面就有“我们邀请大家加入它的开放社区,推动大规模预训练模型的发展”的字样。现在,这家公司仍在用开源的方式,和开发者、行业用户交个朋友。

这个习惯延续到现在。

结合目前的数据,可以更清楚地看待智谱对开源的坚持,收获了什么阶段性结果:

开发者社区 ,ChatGLM-6B上线四周后抱抱脸趋势榜第一,累计超1000万下载,GitHub揽星5w+。

另一边,智谱公司官网上罗列着共建生态的合作伙伴 ,“69个国家,1000+个研究机构”。此外,量子位得到求证,其客户数量超过1000家,共建开源生态的在200-300家之间。

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大模型生态一旦建立,就能更好地整合大模型基础层、中间层和应用层的资资源,进行优化配置,达到健康交互、协同进化的效果。

在这之中,基座大模型凭借基础性、通用性,位列大模型生态的核心地位。想明白这一点,就不难理解智谱致力于拓展生态和朋友圈的优势和必要性了。

大模型创业,步入分水岭时刻

去年十一月底,OpenAI给世界送来了ChatGPT。紧接着,大模型技术趋势以前所未有的速度掀起一波又一波的高潮。

直观数据是惊人的,呈现速度也是惊人的。

上亿的用户活跃度、十数亿的收入、百亿的估值……大模型不讲武德地强势席卷世界,所有人都在观望、探索,思考这个人工智能技术能够探索多广阔的边界,其支撑的产品又能如何发挥技术之力?

于是,国外有OpenAI、Anthropic这样的先驱者,国内也有了智谱AI、MiniMax这类百亿独角兽。

珠玉在前,技术和工程方面的部分问题无法快进和跳过,再明星的阵容、再天文数字的融资,只要走大模型的路,就必须亲自经历。

挑战十分严峻,但挑战者前赴后继,乐在其中。

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△图源红杉

今时今日,几乎一年过去,我们见证了大模型技术的发展,也见证了创新和竞争如何塑造着这个领域。

更可以清晰看到的是,巨头完成初步卡位,创业公司开始洗牌,第一阶段格局初现。

没错,一家公司做不完大模型能力内的所有事,但通用大模型的门票就这么有限,没有能力拿到的玩家,开始分流:要么走向专用,做行业模型;要么放弃模型层创业,开始站在别家模型的肩膀上,走向中间层、应用层……

大模型创业,正在进入分水岭时刻。

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从今往后,关于大模型创业的融资进展,很可能比起现在会越来越聚集。动辄数亿数十亿的资金将继续聚集到“已经不差钱”公司。

行业的马太效应正在加剧。资本总量有限,越有价值的公司会被更加好看,最好最多的资源被送到最有潜力的那匹马手中。

资本市场上,贵的公司唯一的缺点就是贵,便宜的公司唯一的优点就是便宜。

大模型创业的上半场,即将结束。

— 完 —

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