今天小編分享的财經經驗：有道上線翻譯大模型，CEO稱已經趕超ChatGPT，歡迎閱讀。
圖片來源：視覺中國
ChatGPT 出現之後，網易有道公司内部大吵了一架。
吵架的話題導火索是，有道翻譯這款產品的下一步該如何走。這款產品在 2008 年上線，是網易自主研發的，也是國内首家統計機器翻譯線上引擎。
經過 15 年的技術迭代，有道神經網絡翻譯（NMT）在行業内占據優勢地位。第三方平台的數據顯示，到目前為止，有道詞典月活用戶已經超過 1 億，是國内詞典翻譯市場的第一名。
通常而言，做翻譯相關產品，業内的共識追求是，它能不能替代人工翻譯。一定程度上，現有的翻譯產品，已經實現了這一目标。
目标實現了，然後呢？這之後，應該怎麼辦？換句話說，一項技術一旦超越了傳統能力，甚至超過人類智力表現之後，最大的改變應該是什麼？
網易有道 CEO 周楓想明白了，前沿技術已經在更新，翻譯再這樣做下去不行，必須要迭代。他想用大模型的方式，重新思考翻譯這款產品的邏輯。
最大的改變，應該是讓翻譯產品的使用量大幅上升，就像福特做出了 ModelT 這款改寫全球汽車產業發展的汽車。ModelT 的價格讓普通人都負擔得起，汽車變成所有人都可以用，這個時候，技術就真的改變世界了。
周楓告訴钛媒體 APP，這些争吵在注重技術的網易有道屬于常态，他們内部也經常做這樣的事情。
他認為，技術團隊時常需要轉換腦筋。于是，他把翻譯團隊這幫老同事再度聚集起來，讓大家學習大語言模型的能力，試圖把翻譯這款產品在新的模型上跑起來。
大約過了四五個月之後，團隊評測後發現，這些工作是有效的，現有模型的性能和最後翻譯的質量，已經超過之前用的模型了。
但投入 " 燒錢 " 的大模型，對于尚處于盈利階段掙扎的網易公司來說，是否劃算？公司研發和訓練大模型的成本投入，又是否感到吃力？
今年第一季度，網易有道業績產生波動。财報數據顯示，一季度，網易有道淨收入為 11.6 億元人民币，同比減少 3.1%；淨虧損 2.1 億元，同比增加 101.9%，繼上個季度利潤轉正後再次由盈轉虧；并且，有道一直引以為傲的硬體業務收入也下滑 16%。
" 做公司永遠是這樣的，好東西都要錢，好的也最貴，這不是新問題，我們一定會管理好。" 周楓對钛媒體 APP 表示。
他稱，現在做大模型效率還比較高，一方面是公司之前有一定的基礎，另一方面，有道 Transformer 的優化很強，很早的時候，他們就能把 Transformer 裝到小設備裡面。
并且，大模型的邊際成本非常低，復制模型不需要太多額外的成本。雖然有道的近百人的 AI 團隊，人數也不少，但總體上，不需要增加額外的特别大的投入。
在網易有道首席科學家段亦濤看來，很多技術和資源都是一脈相承的。他告訴钛媒體 APP，有道做大模型的過程，是在之前團隊框架進行的，并沒有額外的組建團隊來做。
從 2016 年開始，有道協同構建 AI 基礎能力，同步組建語言、視覺、聲音等團隊，積累了有道神經網絡翻譯（NMT）、計算機視覺、智能語音 AI 技術、高性能計算 ( HPC）四個底層技術能力。
2017 年，有道就看上了主流技術 Transformer，将 AI 能力統一在大模型之下，重視在端側的落地應用。2019 年，有道詞典筆 2 代的產品中，首次搭載離線 Transformer NMT。2022 年，有道詞典筆 P5 中搭載了自研的離線 ASR，已更新為 Transformer 技術。
用大模型做翻譯產品，周楓公開表示，在内部的測試中，在中英互譯的方向上，已經超越 ChatGPT 的翻譯能力，也超過了谷歌翻譯的水準。
不過，基于大模型的翻譯產品，一個非常現實的問題是，它的成本較之前是有所提升的。周楓對钛媒體 APP 透露，内部經過測算，用大模型做翻譯，因為計算量非常大，查詢一次的成本，要比之前的模型貴近 20 倍，而有道的翻譯產品，現在每天大約要承接幾億次的查詢量。
雖然讓大模型翻譯大量被使用是周楓的目标，但他也發現，大模型的确是燒錢，尤其是在最開始的時候，會有一些成本上的困難。他們目前需要資金，因為确實現有的東西，不滿足他們對產品的要求。
這樣的投入吃緊的現實，也可能改變翻譯這類產品的商業模式。不同于以往翻譯產品的流量轉化廣告變現的邏輯，周楓告訴钛媒體 APP，對大模型翻譯來說，付費會員制是目前比較合理的方案。
不過，大模型也已經引來教育界的 " 封殺 "。美國多所公立學校已經禁用了 ChatGPT, 多家科學期刊也禁止将 ChatGPT 列為論文 " 合著者 "。
周楓也反對學生在學習的過程中用大模型 " 抄答案 " 的行為，在應用端體現為 " 家長管控 " 功能，可以管控識别答案，給出講解，而不是直接給出最後的答案。
不用去把大模型去神聖化。周楓說，我們應當對大模型裡面的產品和技術創新做到具體案例具體分析，不能認為大模型是一切事物的通途，更值得研究的是，在豐富的應用場景。應用和場景是整個變革的過程中，大家應該及早去抓的。因為抓得越早，後邊能抓到的東西越多。
不只是網易有道，教育界也有一些公司對大模型的積極擁抱。今年 5 月，學而思正在研發數學大模型 MathGPT 的消息引發行業熱議。
彼時，學而思方面對钛媒體 APP 表示，MathGPT 以數學領網域的解題和講題算法為核心，目前已經取得階段性成果，并将于年内推出基于該自研大模型的產品級應用。
今年 7 月初，學而思一次發布會上透露可能該月底會有相關成果的對外展示。不過，截至目前，他們還沒有相關進展對外披露。
這背後或許是相對于其他領網域，數學大模型難度頗高。
數學大模型要解決的三個難題在于，第一，題目要解對，現在 GPT 結果經常出現錯誤；第二，解題步驟要穩定、清晰，現在 GPT 的解題步驟每次都不一樣，而且生成内容經常很冗餘；第三，解題要講得有趣、個性化，現在 GPT 的解釋過于 " 學術 " 和機械，對孩子的學習體驗很不友好。
周楓則認為，數學大模型是大家都想投入的方向，但只是給數學大模型 " 投喂 " 再多的内容，都不适用于數學領網域，它背後涉及的是一些數學原理性的問題，現在的大模型還不具備這樣的能力，但這仍是一個值得研究的方向。
钛媒體 APP 了解到，新東方、作業幫等教培巨頭内部，也已經把目光盯緊大模型，但目前暫未有公開落地的成果。
（本文首發钛媒體 APP，作者｜李程程）
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