智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 | 徐豫
編輯 | 云鵬
智東西12月3日消息，當前AI行業(yè)快速發(fā)展，競爭也越來越激烈，特別是各種高級推理模型之間的競爭。
過去一段時間，中國科技公司陸續(xù)發(fā)布了3款自研的AI模型，分別是DeepSeek（深度求索）的Deepseek R1、阿里巴巴的Marco-1以及香港中文大學與商湯科技的聯(lián)合實驗室MMLab的OpenMMLab混合模型。這些新AI模型在性能和可訪問性上媲美OpenAI的預覽版推理模型o1-preview，同時也反映了OpenAI等AI大模型巨頭比預期更早受到開源創(chuàng)新的沖擊。
今年9月中旬，OpenAI發(fā)布o1-preview的同時，還為AI模型執(zhí)行復雜推理任務設(shè)立了新的基準。該公司預計最快于下周發(fā)布其o1系列模型的滿血版，但現(xiàn)在看來，OpenAI自證o1系列模型仍遙遙領(lǐng)先的壓力越來越大。目前，該公司的估值已高達1570億美元，并放言要實現(xiàn)AGI（通用人工智能），這些都給其領(lǐng)導層帶來了不小的壓力。
AI模型性能乃至整個AI行業(yè)都處于高速創(chuàng)新的快車道上。去年，OpenAI GPT-4的首發(fā)比Anthropic Claude 2足足早了5個月。然而，今年o1-preview只比同行早發(fā)了兩個半月，時間優(yōu)勢大幅收縮。
這一開源舉措也印證了該領(lǐng)域的其他玩家，諸如開源實驗室AI2的OLMo 2模型和開源模型服務公司Nous Research的Nous Forge模型，也能通過與OpenAI閉源不同的道路，來擴大先進AI技術(shù)的可訪問性。
11月28日，圍繞上述3款中國自研AI模型的開源水平、AI2的OLMo 2模型的特點和OpenAI未來幾周內(nèi)可能會采取的應對措施，美國知名科技媒體VentureBeat創(chuàng)始人兼CEO馬特馬歇爾（Matt Marshall）對話谷歌機器學習開發(fā)專家薩姆維特維奇（Sam Witteveen），倆人共同分享了他們的分析和判斷。
以下是此次訪談部分內(nèi)容的編譯（為提高可讀性，智東西在不違背原意的前提下進行了一定的增刪修改）：
一、快速發(fā)展的中國開源模型，對o1-preview構(gòu)成挑戰(zhàn)
Matt Marshall：中國開源模型的興起正在挑戰(zhàn)OpenAI o1-preview的地位，你怎么看？
Sam Witteveen：中國的DeepSeek（深度求索）公司基本上放棄了他們名為R1的AI模型。這是該公司嘗試推出的一款AI推理模型。我試用過這款模型，給我留下了深刻的印象，它接近于OpenAI已經(jīng)上線的o1-preview和o1-mini。o1的完整版模型還未發(fā)布。
從那時起，我們看到中國其他的AI模型開發(fā)商陸續(xù)推出了類似的模型。因此，我認為真正重要的不僅僅是這些模型本身，這些模型非常好，而真正有意思的一點是DeepSeek稱他們會開源模型權(quán)重，或者公開發(fā)布模型權(quán)重。希望在接下來的一周到兩周內(nèi)，我們能夠看到該模型權(quán)重，并開始上手使用它。
同時，我認為這其中還有另一個有意思的現(xiàn)象，那就是開源模型是如何追趕專有技術(shù)模型的。在我看來，這也是OpenAI在今年9月發(fā)布o1-preview的原因。目前只有o1-mini和o1-preview，我們都在等待o1模型的完整版。有消息說今年的感恩節(jié)（11月28號）后，OpenAI將發(fā)布滿血版的o1模型。
那么，o1滿血版是否會大幅推動OpenAI的發(fā)展，還是說現(xiàn)階段部分中國科技公司已經(jīng)復刻了這些專有技術(shù)公司實際使用的模型？我認為這是AI領(lǐng)域非常重要的一次進展，讓我們拭目以待。
Matt Marshall：DeepSeek是一家來自中國的量化對沖基金公司，已經(jīng)成立了有一段時間了，但由于該公司具有AI方面的專業(yè)知識，因此我認為DeepSeek是幾家有1萬個GPU并且能夠完成這部分工作的公司之一。
不過，OpenAI一直在說他們已經(jīng)領(lǐng)先了，其CEO薩姆阿爾特曼（SamAltman）11月27日才在播客中說將會在2025年實現(xiàn)AGI。他們用這種說辭吸引了不少人，
但在我看來，這種說法已經(jīng)開始變得有點過時了。OpenAI過去曾擁有強大的領(lǐng)導力，但現(xiàn)在其領(lǐng)先優(yōu)勢已經(jīng)不復存在了。換句話說，如果他們?nèi)匀幻黠@領(lǐng)先，應該能夠再次證明這一點。
二、基于思維鏈，推理模型能自查并糾正“strawberry”
Matt Marshall：涉及到開發(fā)方面，你認為這些模型方面的變化對開發(fā)應用程序來說意味著什么？
我們討論過AI模型已有太多的榮耀，上周還討論過Agentic AI的發(fā)展透露出AI模型的價值越來越小。對于你那邊的開發(fā)人員來說這又意味著什么？為什么你仍然對這些大模型感到興奮？
Sam Witteveen：我覺得你說的完全正確。隨著AI模型整體都越來越強大，你所需要一個AI模型去完成的事項或技能，現(xiàn)在幾乎所有市面上的AI模型都可以做得到。
本周AI2推出的OLMo 2也是很有趣的一款AI模型，它實際上是一個完全開源的AI模型。那么，這其中有什么區(qū)別呢？一個完全開源的版本意味著他們不僅提供了模型權(quán)重，還同時提供了訓練代碼、數(shù)據(jù)集和所有他們采用的設(shè)置，有了這些，你就可以復制這一個AI模型。
你可以想象到很多組織會喜歡這種形式，因為他們可以查看數(shù)據(jù)集的內(nèi)容，從而發(fā)現(xiàn)是否有任何受版權(quán)保護的材料，或者是否與他們公司的立場相沖突。
這款名為OLMo 2的AI模型采用了一種更恰到好處的開源方式。我們過往談論的大部分開源的AI模型版本都屬于開放模型權(quán)重的類型，就是雖然我們拿到了該AI模型，但并沒有獲得其訓練數(shù)據(jù)、訓練腳本等資料。
但是，這些來自中國的開源AI模型，大部分都獲得了許可證。就像DeepSeek R1發(fā)布后，我們可以看到它的許可證是怎么樣的，公司是否能夠直接使用它，使用后是否能獲得良好的結(jié)果，以及是否能夠針對特定用例微調(diào)該模型？我們暫且還不清楚他們具體是如何訓練的，如何進行所謂的測試時間計算。
這些模型與你之前談到的GPT-4、GPT-3模型之間的區(qū)別在于，前者在實際進行推理時會花費更多的計算量，這是由于該模型一直在推理。過往的那些模型只有在訓練時才會花費較多的計算量，一旦訓練完成，他們將使用更少、更一致的計算量。
不同的是，這些推理模型會消耗更多的計算量，并且它們可以自我迭代。這也是人們將它們稱之為推理模型的原因。它們會思考用戶的需求，然后緊接著會不斷回過頭來重新思考并自行完善它們給出的答案，從而改善輸出結(jié)果。從中可以看出，這些推理模型有很長的思考鏈路，我們現(xiàn)在把這個過程叫作“思維鏈”。
Matt Marshall：我看到了有部分開發(fā)人員測試了DeepSeek R1的“思維鏈”能力。例如，讓它計算草莓（strawberry）英文單詞中R字母的數(shù)量，你可以看到它的推理過程。一般來說，當你要計算該單詞中R字母的數(shù)量時，它可能會轉(zhuǎn)變兩三中答法，隱蔽性比較強。而DeepSeek的R1能做到，OpenAI的o1卻做不到。
OpenAI說他們不想公布所有的思維鏈，這可能是出于競爭原因，但同時我認為他們不想透露有偏差的情況。如果將推理過程展示出來，你就可以看到模型具體哪個地方出錯了，那么你也可以重新輸入提示。而且開發(fā)人員和用戶，也可以弄清楚問題并改進這一點。因此事實上，在集群規(guī)模較小的前提下，中國這方面確實做得更好。
不過，有一些人說你可以使用許多技巧，例如你所使用的tokens數(shù)量、計算量，會對推理效率產(chǎn)生較大影響。我之前和Cap Gemini的生成式AI執(zhí)行副總裁史蒂夫瓊斯（Steve Jones）討論過這件事情。他們與許多企業(yè)合作使用生成式AI。
瓊斯說，他基本上都在使用ETIC框架，該框架將正確的Lang圖與一些計劃和執(zhí)行框架混合在一起。根據(jù)他的經(jīng)驗，這樣做將輕松擊敗o1-preview，以及上述任何一種模型。
Sam Witteveen：確實，當o1問世時，我做過一個“窮人版”o1測試。我自己創(chuàng)建了一些模型，其中包括一個Agentic版本和一個小模型版本。我訓練或者微調(diào)它們，以便與o1對齊。我發(fā)現(xiàn)，Agentic版本更安全，這是由于你可以在里面設(shè)置檢查、驗證、制衡等環(huán)節(jié)。外加一個類似于R1這種模型，你就擁有了兩全其美的方法。
在草莓英文單詞R字母的計數(shù)實驗中，我拋給R1的第一個測試是當我拼錯了四個字母R時，R1怎么回答“數(shù)一數(shù)你知道的草莓英文單詞中的R字母的數(shù)量（How many r’s in ‘strawberry）”。當然，結(jié)果是它仍能夠正確識別并回答出有4個R字母。
三、整合多家模型能力，用一個系統(tǒng)定制專業(yè)領(lǐng)域模型
Matt Marshall：總部位于美國舊金山的Fireworks AI于11月18日發(fā)布了一個專門從事復雜推理的復合AI模型，雖然它沒有針對o1-preview進行基準測試，但它對標GPT-4o。另外，中國的阿里巴巴和
OpenMMLab同樣發(fā)布了對標o1-preview的模型版本。這其中你認為有哪些值得關(guān)注的事情呢？
Sam Witteveen：還有一家位于美國舊金山的創(chuàng)企也在微調(diào)大模型等方面做了許多事情，并建立了良好的口碑。這家名為Nous Research的開源模型服務公司推出了一款模型Nous Forge。據(jù)我了解，他們的方法更適合做代理這種事情，例如你可以更換任何模型，這意味著他們的系統(tǒng)不一定是圍繞某個單一的模型建立的，而是可以整合當時你需要的或者你發(fā)現(xiàn)的一個新模型。
在我看來，所有這些AI模型未來都將朝著類似的方向發(fā)展，即使我們還沒有看到完整版的o1。如果o1最終呈現(xiàn)的效果比這些模型都要好，那將十分有趣。但與此同時，其可能需要花費更多時間來推理。因此，我認為他們不會局限于開發(fā)商用的標準模型，而是會面向科學發(fā)現(xiàn)、癌癥治療等領(lǐng)域開發(fā)更多的模型。
人們正在研究如何從OpenAI中至少實現(xiàn)其中一些想法。現(xiàn)在，也許我們還沒有像OpenAI那樣完整的秘密來源，也許他們還有更有趣的東西要來。你可以設(shè)想一下，未來我們不介意等待模型“思考”一周的時間，看看它是否會生成某種更加深入或創(chuàng)新的結(jié)果�，F(xiàn)在關(guān)鍵在于o1到底能達到哪種程度。
來源：VentureBeat
