今天小編分享的互聯網經驗：大模型2024：先把價格打下去，歡迎閱讀。
圖片來源 @視覺中國
文 | 驚蟄研究所，作者 | 雨谷
AI 新星 OpenAI 最近有點頭疼，不僅公司和 CEO 被馬斯克起訴，其拳頭產品 GPT-4 在性能和價格上均面臨競争對手的衝擊。
近期，成立不到一年的法國人工智能創企 Mistral AI 發布了最新大模型 Mistral Large，并推出了首個聊天機器人產品 Le Chat，直接對标 ChatGPT。據了解，Mistral Large 在目前所有能通過 API 訪問的大模型中評分第二，僅次于 GPT-4。
更值得關注的是，Mistral AI 還與微軟達成了更加深入的合作協定，微軟将投資入股 Mistral AI，并為其提供算力和雲服務，而 Mistral AI 的大模型資源也将在微軟的 Azure 雲平台中售賣。要知道，上一個有此待遇的 AI 創業公司還是 OpenAI。
除此之外，更低廉的 API 接口價格也讓 Mistral Large 成為了 GPT-4 的有力競争者，并有望在當前的大模型軍備競賽中掀起一場價格戰。
比 GPT-4 更具性價比？
作為一款誕生于歐洲的大模型，Mistral Large 支持英語、法語、西班牙語、德語和意大利語，可深度理解語法和文化背景。另外，Mistral Large 的上下文視窗為 32K，可從約 2.4 萬個英文單詞的大型文檔中精準提取信息；具備精确的指令跟随能力，便于開發者定制審核策略；支持原生函數調用和限定輸出模式，助力應用開發規模化和技術棧現代化。
性能方面，雖然 Mistral AI 并未公布 Mistral Large 的參數量，但其關鍵性能已達到業界前三。
具體來看，Mistral Large 在 MMLU 基準測試中的常識和推理得分為 81.2%，僅次于 GPT-4 的 86.4%。Mistral Large 達到了頂級的推理能力，可用于復雜的多語言推理任務，包括文本理解、轉換和代碼生成。其推理準确性優于 Anthropic 的 Claude 2、谷歌的 Gemini 1.0 Pro、OpenAI 的 GPT-3.5，推理速度甚至超過了 GPT-4 和 Gemini Pro，顯示了其在處理復雜任務時的高效能力。
多語言能力測試中，Mistral Large 在法語、德語、西班牙語和意大利語的 Arc Challenge、HellaSwag、MMLU 等基準測試中的表現均遠超目前公認最強的開源大模型—— Meta 的 LLaMA 2 70B。
數學和編程能力方面，Mistral Large 同樣表現不俗：其在 MBPP 基準測試中的編程得分高于 LLaMA 2 70B，在 Math maj@4 基準測試中的數學得分也領先于 GPT-3.5、Gemini Pro 1.0 等模型。
作為 Mistral AI 商用系列中的旗艦模型，Mistral Large 與 GPT-4 一樣并未開源。用戶可通過三種方式訪問與使用 Mistral 模型：其中，在歐洲的 Mistral Al 基礎設施上安全托管的 La Plateforme 是開發者訪問 Mistral Al 所有模型的首選方式，開發者可通過點擊創建自己的應用程式和服務；Mistral Al 的開源模型目前可通過 GCP、AWS、Azure、NVIDIA 等雲服務商獲得，而 Mistral Large 目前僅通過 Azure 雲平台提供服務，包括 Azure AI Studio 和 Azure Machine Learning。
此外，開發者還可以通過虛拟雲或 on-prem 自行部署使用 Mistral 模型，這種方式提供了更高級的自定義和控制，自有數據将保留在公司内部。
價格方面，目前上下文視窗為 128k 的 GPT-4 Turbo 的輸入價格為 0.01 美元 /1000 token，輸出價格為 0.03 美元 /1000 token。相比之下，Mistral Large 的輸入、輸出價格均為前者的 80%。
體驗方面，有 AI 創業者指出，Mistral Large 的使用體驗碾壓曾經的第三名 Claude 2。截至 2023 年 11 月，OpenAI 的開發者規模達 200 萬，其中包含 92% 的世界 500 強企業。而 Mistral Large 直逼 GPT-4 的性能和更低的售價有望為需求量巨大的企業用戶節省一大筆開支，從被 OpenAI 壟斷的 MaaS（模型即服務）市場撕開一個口子。
MoE 架構立大功
Mistral Large 把價格打下來的底氣是更低的訓練成本。OpenAI CEO Sam Altman 曾表示，GPT-4 的模型訓練成本 " 遠遠超過了 "5000 萬至 1 億美元。而據 Mistral AI 創始人 Arthur Mensch 透露，Mistral Large 的訓練成本不到 2200 萬美元，約為 GPT-4 的五分之一。
除了真金白銀的訓練成本，後來者居上的 Mistral Large 的時間成本也更具優勢。OpenAI 從成立到推出 GPT-4，足足用了 8 年，而 Mistral AI 推出僅次于 GPT-4 的 Mistral Large 只用了 9 個月。
Mistral AI 号稱歐洲版 OpenAI，創始團隊由 Meta 和 Deepmind 的前科學家們組成。成立後的半年多時間裡，Mistral AI 接連完成 1.05 億歐元種子輪融資和後續的 4.15 億歐元融資，得到美國光速、a16z 等頂級 VC 以及英偉達、賽富時、法巴銀行的青睐。
同期，Mistral AI 先後推出号稱當時 " 最強的 70 億參數開源模型 "Mistral 7B、首個開源 MoE 大模型 Mistral 8x7B。其中，Mistral 8x7B 更是以一條簡單粗暴的磁力鏈接引領了大模型發布的新範式，給業界帶來震撼。
憑借巨額融資疊加新品發布，Mistral AI 的估值也曾一夜之間飙升至 20 億美元，成為大模型領網域的新晉獨角獸。而 Mistral AI 更引人關注的是，從初期只有 6 人的小團隊成長至今，Mistral AI 一直是 MoE 路線的忠實信徒。
MoE 即 " 混合專家模型 "，這種模型設計策略通過将大模型分解為多個子模塊，提高模型的容量、處理能力和效率。MoE 架構主要由 " 專家 " 和門控機制兩部分構成。每個 " 專家 " 相當于一個小型的 Transformer 模型，專門處理特定類型的輸入數據，多個 " 專家 " 的結合則使模型具備了更好的性能。而門控機制則用于判定輸入樣本需由哪些 " 專家 " 接管處理。
大模型的大規模應用與其算力成本緊密相關。對于模型廠商而言，目前主要的算力成本包括預訓練成本和推理成本。除去 GPU 每秒運算次數和顯卡的租用成本這兩個常量後，大模型的預訓練成本與模型參數量和訓練數據的 token 量正相關，推理成本與模型參數量正相關。而大模型的性能通常與其參數量相關聯，而越高的參數量意味着越高的算力成本。因此，如何在同樣的算力成本下提升大模型的參數量成了破局的關鍵。
而 MoE 的解題思路是引入稀疏性，即模型訓練過程中，各有所長的 " 專家 " 們獨立訓練、各司其職，在過濾重復信息、減少數據幹擾的同時大幅提升模型的學習速度與泛化能力；在推理過程中，每次推理只按需調用部分 " 專家 "，激活其對應的部分參數，如此便有效降低了相同參數下大模型的算力成本。
有意思的是，OpenAI 在去年成為 " 當紅炸子雞 " 成功得到眾多重度用戶的續費後，被曝采用 MOE 重新設計了 GPT-4 構架，導致性能受到影響。盡管 OpenAI 官方并未對此進行正面回應，但利用 MOE 架構降低訓練成本，已經被認為是一個無比自然的發展方向。
Mistral AI 同樣未公布大模型的具體參數與訓練數據 Token 數，但此前谷歌應用 MoE 開發出的 GLaM 模型參數量達 12000 億、訓練數據 16000 億 token，分别是 GPT-3.5 的 6.8 倍和 5.3 倍，其實際的訓練成本卻只有 GPT-3.5 的三分之一也印證了 MoE 框架的高效。
延續着 MoE 的路線，如果說此前發布的開源模型 Mistral 7B、Mistral 8x7B 實現了對 LLaMA 等大參數開源模型的逆襲，此次發布的 Mistral Large 則是 Mistral AI 對可持續商業模式的探索，試圖以閉源模型搭建可盈利的產品線。
大模型進入成本戰
頂着對華芯片禁售的壓力，芯片巨頭英偉達以一份耀眼的四季報打消了市場顧慮：在數據中心與遊戲業務雙核驅動下，英偉達 2023 年四季度營收、淨利潤大幅超出預期，毛利率再創歷史新高。業績加持下，英偉達業績已突破 2 萬億美元，更接連超越亞馬遜、沙特阿美，成為僅次于微軟和蘋果的全球第三大公司。
數據、算力和算法構成了大模型的基石。在當下這波如火如荼的大模型淘金熱中，從學界到初創企業再到巨頭紛紛下場，而無論其技術路線是開源或閉源，應用場景是通用或垂直，AI 芯片作為大模型大腦，始終是模型預訓練和推理必不可少的工具。
身為高端 GPU 市場中唯一的提供方，" 軍火商 " 英偉達是這場大模型軍備競賽中永遠的赢家——以 A100 為例，若要通過訓練達到 ChatGPT 級别的性能，至少消耗一萬張 A100 加速卡，巨頭們囤貨的部門也以萬張起，怎能不賺得盆滿缽滿？
但換個角度來看，在 GPU 供應短缺的背景下，一張 A100 顯卡售價約 10000 美元甚至更高，對于大模型廠商來說，在應用落地和商業化前景仍不明朗的情況下，動辄上億美元真金白銀的投入必然肉疼。在算力、數據、人力等資源成本高企的情況下，如何用相對低的成本訓練出一個想要的大模型，并以一個用戶可接受的成本讓大模型跑起來是大模型行業在 2024 年的當務之急。
在保證同等效果前提下，提高硬體利用率，縮短算力使用時長；優化工具鏈以提高訓練、推理效率；适配低價 GPU 是當前國内大模型廠商降本的主流方法論。
例如，面向大模型訓練，騰訊更新了自研機器學習框架 Angel，針對預訓練、模型精調和強化學習等全流程進行了加速和優化，提升了内存的利用率。借此，大模型訓練效率可提升至主流開源框架的 2.6 倍，用該框架訓練千億級大模型可節省 50% 算力成本，大模型推理速度提高了 1.3 倍。
京東雲推出 vGPU 池化方案，提供一站式 GPU 算力池化能力，結合算力的任意切分和按需分配，在同等 GPU 數量的前提下，實現了數倍業務量擴展和資源共享，降低了硬體采購成本，使用更少的 AI 芯片支撐了更多的訓練和推理任務，GPU 利用率最高提升 70%，大幅降低大模型推理成本。
阿裡雲通義大模型則聚焦于規模定理，基于小模型數據分布、規則和配比，研究大規模參數下如何提升模型能力，并通過對底層集群的優化，将模型訓練效率提升了 30%，訓練穩定性提升了 15%。
百度更新了異構計算平台 " 百舸 "，将訓練和推理場景的吞吐量提高了 30%-60%，意味着原先需要用 100 天的訓練才能達成的效果，現在只需 40-70 天，節約時間等于間接省錢。同時，在英偉達之外，百度的 " 千帆 " 大模型平台還兼容昆侖芯、昇騰、海光 DCU、英特爾等國内外其他主流 AI 芯片，通過組合選項完成低成本的算力适配。
正所謂 " 早買早享受，晚買有折扣。" 當前，Mistral AI 以性價比暫時領先，但也有不少開發者還在等待 OpenAI 大模型產品的更新降價。畢竟，正是 OpenAI 自己在 GPT-4 發布後不到 8 個月就推出了更強也更便宜的 GPT-4 Turbo。
