電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/吳子鵬）近兩天，原本就火熱的人工智能大模型再度被澆上了一桶油，話題熱度更勝從前。不過，這一次大家探討的并不是大模型前景和算力這些，而是大模型之間互薅羊毛的問題。根據(jù)微博知名博主@闌夕爆料，對谷歌Gemini進行測試時，如果用中文詢問Gemini的身份，其回答竟然是百度文心一言。

更讓人大跌眼鏡的是，測試人員可以使用“小愛同學”“小度”等提示詞喚醒Gemini。并且，Gemini還能夠告訴測試人員，自己是如何獲取到百度的訓練數(shù)據(jù)的。

網(wǎng)傳對話場景


網(wǎng)傳對話場景

不過，此則消息應該是很快就引起了谷歌技術(shù)人員的關(guān)注，在消息曝光不久后，Gemini應對上述提示詞和問題的方式就發(fā)生了改變。通過“小愛同學”“小度”等提示詞無法再喚醒Gemini，且對于相關(guān)問題的闡述也發(fā)生了變化，顯然谷歌技術(shù)人員很快修復了一些bug。

谷歌Gemini飽受質(zhì)疑

當?shù)貢r間12月6日，谷歌宣布推出“最大、最強、最通用”的新大型語言模型Gemini，我們對此也進行了專門的報道。在發(fā)布會上谷歌聲稱，在32項廣泛使用的基準測試中，Gemini Ultra獲得了30個SOTA（State of the art，特指領(lǐng)先水平的大模型）。這也就意味著，Gemini 1.0版本在文本、代碼、音頻、圖像和視頻處理能力方面，以及推理、數(shù)學、代碼等方面都吊打GPT-4。

同時，在發(fā)布會上谷歌還展示了Gemini相關(guān)的能力。比如，Gemini可以非常高效地從數(shù)十萬份文件中獲取對科學家有用的數(shù)據(jù)，并創(chuàng)建數(shù)據(jù)集；Gemini可以在世界上最受歡迎的編程語言（如Python、Java、C++和Go）中理解、解釋和生成高質(zhì)量的代碼。

不過，谷歌是通過視頻展示的Gemini的相關(guān)能力，而不是通過現(xiàn)場實操。于是乎，就在谷歌發(fā)布會的次日，有視頻制作人員質(zhì)疑稱，谷歌的演示視頻并不是實錄，而是剪輯的。隨后，谷歌在博客文章中解釋了多模態(tài)交互過程，并提到了視頻演示中的猜拳，谷歌承認，不同于視頻中對于猜拳手勢的快速反應，只有在向Gemini同時展示這三個手勢并提示其這是游戲時，Gemini才會得出猜拳游戲的結(jié)論。

圖源：谷歌博文

因此，現(xiàn)在很多人都認為谷歌夸大了Gemini的能力，只有使用靜態(tài)圖片和多段提示詞拼湊，Gemini才能夠顯示出多模態(tài)的能力，這和谷歌宣稱的實時多模態(tài)反應明顯是不相符的。

大模型之間互薅羊毛

除了性能質(zhì)疑之外，此次事件則揭露了大模型發(fā)展另一個規(guī)則——互薅羊毛。實際上，在Gemini自曝是百度文心一言之前，國內(nèi)字節(jié)跳動就發(fā)生了相關(guān)問題。

近日，有外媒報道稱，字節(jié)跳動在使用OpenAI技術(shù)開發(fā)自己的大語言模型，違反了OpenAI服務條款，導致賬戶被暫停。對此，字節(jié)跳動相關(guān)負責人向記者回應稱：今年年初，當技術(shù)團隊剛開始進行大模型的初期探索時，有部分工程師將GPT的API服務應用于較小模型的實驗性項目研究中。該模型僅為測試，沒有計劃上線，也從未對外使用。4月公司引入GPT API調(diào)用規(guī)范檢查后，這種做法已經(jīng)停止。字節(jié)跳動稱，后續(xù)會嚴格遵守OpenAI的使用協(xié)議。

從Gemini調(diào)整之后的回復來看，其在訓練過程中確實使用了百度文心一言的訓練數(shù)據(jù)，這其實也無可厚非。百度文心一言在中文理解及相關(guān)的多模態(tài)生成能力方面確實處于領(lǐng)先的位置，那么背后的原因定然是因為百度掌握著質(zhì)量相對更好的中文訓練數(shù)據(jù)集，因此其他大模型如果想要在中文對話方面取得進展，使用文心一言的訓練數(shù)據(jù)確實是最高效的方式。

另外，除了字節(jié)跳動，此前谷歌也被質(zhì)疑使用OpenAI數(shù)據(jù)來訓練Bard，最終谷歌的回應是Bard沒有使用ShareGPT或是ChatGPT的任何數(shù)據(jù)來進行訓練。另外，國內(nèi)也有很多公司被質(zhì)疑是采用OpenAI數(shù)據(jù)來完善自己的大模型。不過，這種行為大都見不得光，因此都被否認了。

為什么其他大模型頻傳借用OpenAI數(shù)據(jù)來訓練呢，重要原因在于GPT-4性能領(lǐng)先一個重要的原因就是數(shù)據(jù)集質(zhì)量更高。根據(jù)semianalysis發(fā)布的《GPT-4 Architecture, Infrastructure, Training Dataset, Costs, Vision, MoE》文章，GPT-4是一個使用1.8萬億巨量參數(shù)訓練的模型框架，而GPT-3只有約1750億個參數(shù)，另外GPT-4擁有16個專家模型，每個MLP專家大約有1110億個參數(shù)。這就是為什么在展示Gemini Ultra的MMLU訓練時，谷歌將“CoT@32”進行小字注釋，代表Gemini Ultra的MMLU測試使用了思維鏈提示技巧，嘗試了32次并從中選擇最好結(jié)果。與之對比，GPT-4無提示詞技巧給5個示例。就這樣，GPT-4的成績?yōu)?6.4%，依然高于Gemini Ultra的83.7%。

另外，OpenAI用13萬億的token訓出了GPT-4。因為沒有高質(zhì)量的token，這個數(shù)據(jù)集還包含了許多個epoch。

綜上所述，雖然GPT-4的訓練數(shù)據(jù)規(guī)模沒有官方說明，但是semianalysis文章可信度很高，這個規(guī)模比Gemini Ultra宣稱的萬億似乎更強，也不怪大家都想用GPT調(diào)優(yōu)自己的模型。

當然，每一個模型都有自己擅長的地方，尤其是那些垂直的行業(yè)模型，在行業(yè)數(shù)據(jù)方面肯定是優(yōu)于一般多模態(tài)大模型的，因此被薅羊毛的概率也很大，但是這大都不會被公開。

大模型數(shù)據(jù)集背后的產(chǎn)業(yè)鏈

為了讓GPT-4具有領(lǐng)先的性能，OpenAI的研發(fā)團隊在模型優(yōu)化、數(shù)據(jù)選擇和硬件投入等方面做了大量工作。相信谷歌的Gemini Ultra和百度文心一言等大模型也是如此。對于大模型來說，預訓練數(shù)據(jù)集是一個非常關(guān)鍵的元素，很大程度上決定了大模型最終的性能水平。

在這個大背景下，隨著大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展，訓練數(shù)據(jù)也逐漸成為一種產(chǎn)業(yè)。比如國內(nèi)的云測數(shù)據(jù)，云測創(chuàng)立于2011年，是一家以人工智能技術(shù)驅(qū)動的企業(yè)服務平臺，為全球超過百萬的企業(yè)及開發(fā)者提供云測試服務、AI訓練數(shù)據(jù)服務、安全服務。該公司的云測數(shù)據(jù)入選“北京市人工智能行業(yè)賦能典型案例(2023)”，在垂直大模型訓練數(shù)據(jù)服務方面很有造詣。

再比如，海天瑞聲作為國內(nèi)領(lǐng)先基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務商，是國內(nèi)首家且是目前唯一一家A股上市的人工智能訓練數(shù)據(jù)服務企業(yè)，為阿里巴巴、Meta、騰訊、百度、字節(jié)跳動等公司提供數(shù)據(jù)服務。

北京郵電大學科學技術(shù)研究院副院長曾雪云教授此前在受訪時表示，“互聯(lián)網(wǎng)上生成的這些數(shù)據(jù)，它是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，也是非標準化的數(shù)據(jù)。這樣的數(shù)據(jù)就是一種原始的、比較雜亂的、沒有規(guī)范的數(shù)據(jù)，它就需要在計算前進行顆粒度上的清洗，所以高質(zhì)量數(shù)據(jù)通常都有從非結(jié)構(gòu)化到結(jié)構(gòu)化這樣的一個加工過程?！?br />
“現(xiàn)在從對數(shù)據(jù)科學的研究、國家對數(shù)據(jù)的治理，到學術(shù)界對數(shù)據(jù)的研究、產(chǎn)業(yè)界對數(shù)據(jù)的利用都是一個藍海，都是一個剛開始的狀態(tài)?！痹┰平淌谔岬?。

當然不僅國內(nèi)關(guān)注到這一塊的產(chǎn)業(yè)價值，作為頭部企業(yè)，OpenAI希望與機構(gòu)合作建立新的人工智能訓練數(shù)據(jù)集。OpenAI為此創(chuàng)立了“數(shù)據(jù)伙伴關(guān)系”（Data Partnerships）計劃，該計劃旨在與第三方機構(gòu)合作，建立用于人工智能模型訓練的公共和私有數(shù)據(jù)集。OpenAI 在一篇博文中表示，數(shù)據(jù)合作伙伴關(guān)系旨在“讓更多組織能夠幫助引導人工智能的未來”，并“從更有用的模型中獲益”。

結(jié)語

人工智能大模型其實是大數(shù)據(jù)時代的典型產(chǎn)物，那么也就無法脫離對大數(shù)據(jù)的依賴。大模型的火爆讓高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)成為高價值、緊俏的資源，而這些數(shù)據(jù)往往掌握在頭部企業(yè)手里，這就是為什么大模型企業(yè)之間互相會薅羊毛。不過，相較于互聯(lián)網(wǎng)海量的數(shù)據(jù)，目前科技巨頭的訓練數(shù)據(jù)集還只是九牛一毛，如何從海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)提取有價值的訓練數(shù)據(jù)集，已經(jīng)逐漸成為一個產(chǎn)業(yè)鏈。