9月11日消息，據(jù)媒體報道，百度創(chuàng)始人李彥宏的一則內(nèi)部講話曝光，稱外界對大模型有相當(dāng)多的誤解。
在此次講話中，李彥宏提到了外界對大模型的三個認(rèn)知誤區(qū)，包括大模型競爭、開源模型效率、智能體趨勢等熱點話題。
對于大模型之間的壁壘，李彥宏表示，部分自媒體的炒作，再加上每個新模型發(fā)布的時候都有宣傳的動力，使得大家有一種印象，認(rèn)為模型之間的能力差別已經(jīng)比較小了，其實真不是這樣。
“真正衡量文心大模型能力的是，你在具體應(yīng)用場景當(dāng)中到底有沒有能夠滿足用戶的需求，有沒有能夠產(chǎn)生價值的增益，這是我們真正在乎的”，李彥宏表示，“我不允許我們的技術(shù)人員去打榜”。
不僅模型之間還有著明顯的差距，大模型的天花板也很高，跟理想狀態(tài)還差得非常遠(yuǎn)，所以模型還需要不斷快速地去迭代、去更新、去升級，幾年、十幾年如一日地投入。
以下為內(nèi)部講話內(nèi)容
問：有觀點認(rèn)為，大模型之間的能力已經(jīng)沒有壁壘了？
李彥宏：這個說法我不同意。我認(rèn)為外界對大模型有相當(dāng)多的誤解，每一個新模型發(fā)布時，肯定都想說自己有多好，每次都去跟GPT-4o做比較，拿測試集或者弄一些榜單，說我的得分已經(jīng)跟它差不多了，甚至某些單項上得分已經(jīng)超過它了，但這并不能證明這些新發(fā)的模型跟OpenAl先進(jìn)的模型相比已經(jīng)沒有那么大的差距了。
模型之間的差距是多維度的，一個維度是能力方面，不管是理解能力、生成能力、邏輯推理能力還是記憶能力等這些基本能力上的差距；另一個維度是成本方面，你想具備這個能力或者想回答這些問題，你付出的成本是多少？
有些模型可能推理速度很慢，雖然也達(dá)到同樣的效果了，但實際上它的體驗還是不如先進(jìn)的模型。還有就是對于測試集的over-fitting,每一個想證明自己能力的模型都會去打榜，打榜時他就要猜別人到底在測什么、哪些題我用什么樣的技巧就能做對，所以從榜單或者測試集上看，你覺得能力已經(jīng)很接近了，但到實際應(yīng)用中還是有明顯差距的。
部分自媒體的炒作，再加上每個新模型發(fā)布的時候都有宣傳的動力，使得大家有一種印象，認(rèn)為模型之間的能力差別已經(jīng)比較小了，其實真不是這樣。在實際使用過程當(dāng)中，我不允許我們的技術(shù)人員去打榜，真正衡量文心大模型能力的是，你在具體應(yīng)用場景當(dāng)中到底有沒有能夠滿足用戶的需求，有沒有能夠產(chǎn)生價值的增益，這是我們真正在乎的。
我們需要看到，一方面模型能力之間還有比較明顯的差距，另外一方面天花板很高，你今天做到的跟你實際想要做到的、跟理想狀態(tài)還差得非常遠(yuǎn)，所以模型還需要不斷快速地去迭代、去更新、去升級。
即使今天你看到差距也許沒有那么大了，再過一年你看看差距有沒有拉大？ 有誰能夠持續(xù)不斷地幾年甚至十幾年如一日往這個方向上去投入，讓它越來越能夠滿足用戶的需求、滿足場景、滿足提升效率或者說降低成本等需求？不同的模型之間差距不是越來越小，是會越來越大的，只是他們不知道真實需求的時候，只去做測試集的題可能覺得差不多了。
所謂的領(lǐng)先12個月或者落后18個月，我認(rèn)為沒有那么重要。我們每個公司都處在完全競爭的市場環(huán)境中，你不管做什么方向都有很多競爭對手，如果你能永遠(yuǎn)保證領(lǐng)先對手12~18個月，那是天下無敵的，不要覺得12—18個月是很短的時間，哪怕你能保證永遠(yuǎn)領(lǐng)先競爭對手6個月，那就贏了，你的市場份額可能是70%，而對手可能僅為20%甚至10%的份額。
問：有人說開源模型正在縮小與閉源模型的差距，這會摧毀閉源大模型公司的商業(yè)模式嗎？
李彥宏：這個問題跟上一個問題是高度關(guān)聯(lián)的，我剛才講一個模型除了能力或效果之外還要看效率，效率上開源模型是不行的。閉源模型準(zhǔn)確地講應(yīng)該叫商業(yè)模型，商業(yè)化的模型是無數(shù)個用戶或者說客戶在共享同樣的資源，在分?jǐn)傃邪l(fā)成本、分?jǐn)偼评碛玫臋C(jī)器資源和GPU，而開源模型需要你自己去部署一套東西，部署之后GPU的使用率是多少呢？
我們的文心大模型3.5、4.0也好，使用率都是90%多，你部署一個開源模型有多少人在用？我們對外講文心大模型每天調(diào)用量超過6億，每天生成的token數(shù)超過萬億，哪個開源模型可以說自己一天調(diào)用量是多少、生成了多少token?沒有人用的話成本怎么分擔(dān)？推理成本怎么能夠跟商業(yè)化模型相比呢？
在大模型時代之前，大家習(xí)慣了開源意味著免費、意味著成本低。那時市面上那種商業(yè)化的產(chǎn)品，每一個版本都要為之付錢，比如買一個電腦裝Windows，可能微軟要從中收多少錢，而你如果跑一個Linux就不用花這個錢了。由于Linux是開源的，所有程序員都可以看到代碼，哪兒做的不好我可以去更新，更新了再check in，大家眾人拾柴火焰高，你在巨人的肩膀上可以不斷地進(jìn)步。
但是這些東西在大模型時代都不成立，大模型時代大家經(jīng)常講的是GPU有多貴，算力是決定大模型成敗的一個關(guān)鍵因素，開源的模型給你送算力嗎？它不給你送算力，怎么能夠讓算力高效地被利用？開源模型解決不了這個問題。
以前你買電腦的時候就已經(jīng)為算力付費了，但大模型的推理不是這樣，這個推理其實很貴。所以說開源大模型的價值在教學(xué)科研這些領(lǐng)域，要想搞清楚大模型的工作原理是啥，如果不知道源代碼什么的肯定是有劣勢的，但是真正在商業(yè)領(lǐng)域，當(dāng)你追求的是效率、效果，追求的是低的成本時，開源模型是沒有優(yōu)勢的。
問：AI應(yīng)用的演進(jìn)方式是什么？為什么強(qiáng)調(diào)智能體？
李彥宏：大模型發(fā)展的過程必然要經(jīng)歷這幾個階段，一開始是對人進(jìn)行輔助，后出來什么東西需要人把后一道關(guān)，我們確定它的效果是OK的，各方面都不錯才會讓它出去，這是Copilot階段；再往下走就是Agent智能體，外界對于Agent有各種各樣不同的定義，主要還是說它有了一定的自主性，具備自主使用工具、反思、自我進(jìn)化等能力；這種自動化程度再往下走就變成一個所謂的Al Worker，能夠像人一樣做各種各樣的腦力和體力勞動，各方面的工作都可以獨立完成?？隙ㄒ羞@么一個過程。
“智能體是大模型重要的發(fā)展方向”這個判斷，其實是一個非共識。百度Create大會上我們發(fā)了三個產(chǎn)品，AgentBuilder、AppBuilder、ModelBuilder，其中AgentBuilder和AppBuilder都是講智能體的，一個門檻更低一些，另一個功能更強(qiáng)大一些。
當(dāng)我們解釋完了之后，有些人終于開始明白這東西確實有意思，能夠產(chǎn)生價值，而且已經(jīng)可以相對比較低門檻地做出來大家感覺可用的東西。從那時候開始智能體的熱度才慢慢上來，也開始有很多人看好智能體這個發(fā)展方向，但是到今天為止智能體還不是共識，像百度這樣把智能體作為大模型重要的戰(zhàn)略、重要的發(fā)展方向的公司并不多。
為什么我們這么強(qiáng)調(diào)智能體？因為智能體的門檻確實很低，我們?nèi)ツ暾f要卷應(yīng)用、大家都去做應(yīng)用，其實很多人還是說不知道該怎么做，不知道這個方向能不能做出來，我到底要用到什么能力才能夠在這個場景下產(chǎn)生價值，這里面有無數(shù)不確定性，大家不知道怎么從模型變成應(yīng)用。
但是智能體提供了一個非常直接、非常高效、非常簡單的方式，在模型之上構(gòu)建智能體是相當(dāng)方便的，這也是為什么今天每周都有上萬個新的智能體在文心平臺上被創(chuàng)造出來。
智能體方面我們已經(jīng)看到了趨勢，也有比較好的先決條件，除了模型本身的能力比較強(qiáng)大之外，我們也有很好的分發(fā)通路。
百度的APP，尤其是百度搜索一天有數(shù)以億計的人在用，用戶的需求主動向我們表達(dá)了，哪一個智能體能更好地去回答他這些問題，去滿足他這些需求，這是一個自然匹配的過程，所以我們是能夠幫助這些開發(fā)者分發(fā)他們智能體的。
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