圖源：攝圖網(wǎng)

全球最強(qiáng)開源模型，一夜易主！

近日，超級獨(dú)角獸Databricks重磅推出1320億參數(shù)的開源模型——DBRX，超越了Llama 2（meta）、Mixtral和Grok-1（注：馬斯克旗下AI初創(chuàng)公司xAI研發(fā)的大模型）。

據(jù)了解，DBRX采用了細(xì)粒度MoE架構(gòu)，推理速度比LLaMA 2-70B快了2倍。最重要的是，訓(xùn)練成本只用了1000萬美元和3100塊H100，成本直降50%。Databricks就在2個月內(nèi)推出了DBRX。比起meta開發(fā)Llama2所用的成本和芯片，這是非常小的一部分。

DBRX在語言理解、編程、數(shù)學(xué)和邏輯方面輕松擊敗了開源模型LLaMA2-70B、Mixtral，以及Grok-1。另外，與閉源模型GPT-3.5相比，DBRX Instruct的性能全面超越了它，甚至還可與Gemini 1.0 Pro和Mistral Medium相較量。

Databricks自從2013年成立以來共完成了11輪融資，根據(jù)最新一輪融資，Databricks估值高達(dá)430億美元（約合3000億元人民幣）。

Databricks通過DBRX向meta、谷歌、OpenAI等AI公司發(fā)起挑戰(zhàn)。目前，企業(yè)可以在Databricks平臺上訪問DBRX，能在RAG系統(tǒng)中利用長上下文功能，還可以在自己的私有數(shù)據(jù)上構(gòu)建定制的DBRX模型。而開源社區(qū)可以通過GitHub存儲庫和Hugging Face訪問DBRX。

中國AI算力產(chǎn)品競爭態(tài)勢

目前可以衡量國內(nèi)AI算力競爭情況的模型有百度的文心大模型、騰訊的混元大模型、華為盤古大模型、阿里的通義大模型以及浪潮的源AI大模型。其中參數(shù)量最高的是阿里的通義大模型，高達(dá)十萬億級，而應(yīng)用場景相對較廣的是百度的文心大模型，涵蓋聊天互動、文本生產(chǎn)以及文生圖等。

易用性和性能成為AI框架的核心競爭力

中國人工智能開發(fā)者選擇開源框架最重要的兩個因素是：易用性和性能。人工智能框架隔離了底層的復(fù)雜性，更加易用的框架能夠讓開發(fā)人員以更快的速度和更高的效率，來探索、創(chuàng)建、改進(jìn)和迭代人工智能項(xiàng)目。而人工智能框架的性能則涉及到框架本身的底層性能，包括框架的底層算法效率，以及框架利用底層硬件資源進(jìn)行優(yōu)化開發(fā)、訓(xùn)練和推理的能力。

有40%的開發(fā)者將易用性作為選擇框架的首選因素，34%的開發(fā)者將性能作為選擇框架的首選因素。在第二重要的因素選擇中，開發(fā)者選擇性能比易用性更多。與易用性和性能這兩個因素相比，選擇其他選項(xiàng)作為首選的比例很少。受訪者把對社區(qū)活躍度、框架廠商提供的技術(shù)支持或培訓(xùn)，知名度或流行程度，以及前沿技術(shù)支持的關(guān)注放在了同等位置上。

泛開發(fā)、全場景、超大規(guī)模將成為主流趨勢

展望未來，AI框架將注重前端便捷性與后端高效性的統(tǒng)一，AI框架將支持端邊云全場景跨平臺設(shè)備部。另外，隨著處理任務(wù)的復(fù)雜化、處理數(shù)據(jù)的密集化，跨架構(gòu)的開發(fā)能力將會成為常態(tài)化的需求。AI框架需要與硬件基礎(chǔ)設(shè)施平臺充分解耦，通過標(biāo)準(zhǔn)的硬件注冊接口實(shí)現(xiàn)跨設(shè)備平臺的快速部署。

中國科學(xué)院院士、復(fù)旦大學(xué)副校長張人禾表示，科學(xué)智能正在改變基礎(chǔ)科學(xué)研究范式，新型大模型融合了Type 1(數(shù)據(jù)驅(qū)動)與Type 2（機(jī)理驅(qū)動）模型，將科學(xué)機(jī)理、知識注入模型構(gòu)建中。有效融合數(shù)據(jù)和機(jī)理，降低大數(shù)據(jù)和大算力依賴，提升模型可解釋性。

360CEO周鴻祎指出，大模型首次讓人們看到了人工智能的統(tǒng)一可能性。他解釋說，盡管人工智能在過去一直備受關(guān)注，但其實(shí)際應(yīng)用一直受限于各個領(lǐng)域的算法不統(tǒng)一。而大模型則通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理和知識方法，有可能將眾多人工智能垂直領(lǐng)域的問題統(tǒng)一解決。

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