今天小編分享的互聯網經驗：2024年的百度大模型，離「錢」越來越近，歡迎閲讀。
大模型談錢，不寒碜。
前些日子朱嘯虎和楊植麟的隔空對話，代表了技術派和市場派的兩種觀點。朱嘯虎不看好大模型創業，認為現階段大模型公司缺乏場景和數據，估值過高，且面臨開源模型的競争，投資風險大。他更傾向于投資能快速商業化、變現的應用層項目。
楊植麟堅定看好大模型創業，認為這是未來十年唯一有意義的事，并将其視為一個結合科學、工程和商業的系統，需要長期投入和堅持，最終目标是實現 AGl。
雖然兩者觀點看起來針鋒相對，但有一點并不衝突，不論是在通向 AGI 的過程中 " 沿途下蛋 "，還是現在就投資能看到產出的大模型應用公司，今年大模型的商業化，一定是離錢越來越近。
若論國内對大模型商業化最熱衷的企業，百度一定是其中之一。據此前報道，2024 年百度創始人李彥宏在百度智能雲方向的 OKR 就是，跑通以大模型為核心智能雲發展路徑，并且在收入和利潤方面都有要求。
百度智能雲是百度 AI 能力的輸出口，海外市場大模型與雲服務結合得比國内更緊密，這也是百度智能雲希望努力的方向。
3 月 21 日，百度智能雲千帆大模型平台就一口氣發布了 5 款新模型，包括 3 個輕量級大模型、2 個垂直場景大模型，并且千帆 ModelBuilder 以千帆 AppBuilder 也同步更新。钛媒體 App 了解到，百度後續還将發布大模型應用產品，譬如銷售、客服、辦公等產品。
可以説，目前百度大模型商業化只有一條主線，讓盡可能多的一部分人先用大模型，由此改變自己的產品和面向客户的服務。
大模型落地 " 值不值 "
初期大模型的火熱，未必能轉化為實實在在的訂單，在大模型技術和產業的高速發展期，有些廠商已經被歷史的車輪碾過，但卻絲毫不起一絲波瀾。
" 慘烈，我覺得是很慘烈，從去年到現在有很多基礎模型廠商參與到市場競争，也有很多的企業資金鏈受到了一些挑戰，也反映出新技術發展過程中的一些矛盾。" 百度智能雲 AI 與大數據平台總經理忻舟説道。
這其中一個很重要的因素，就是大模型供需之間的錯位，大量企業沒有掏出真金白銀，而是處在觀望階段。從企業使用大模型的角度，主要關注三個因素，一是效果好不好，二是成本是否足夠低，三是效率，因此多數企業并不關心大模型或者小模型，只會結合自己的預期評估大模型落地到自己的場景 " 值不值 "。
百度也提出了自己 " 效價比 " 的理念，除了極少的大客户對大模型有極致的效果追求，更多的企業和機構往往要綜合考量大模型的使用效果、性能以及成本，即 " 效價比 "
面向大模型如何落地，業内想了各種各樣的技術方法，比如 RAG、插件、MoE、小型化、大小協同等等各種各樣的問題，輕量級模型就是公認的 " 效價比 " 突出的方案。
" 業界也逐漸形成一個共識，模型不見得是參數規模越大越好。在很多實際的場景當中，用小尺寸的專家模型也能夠達到我們通用大模型的效果，小尺寸專家模型的推理成本會更低，更便宜。" 百度副總裁謝廣軍表示。
他還提到，本次發布的三款模型都是開發專家模型的基座模型，主要面向兩個場景：一是客户、合作夥伴結合自己的數據，去做垂類場景模型。二是百度也會基于這些小的基座模型，去開發第一方的行業垂類場景模型，比如做教育行業的教輔答題和解題，可以用一個小尺寸的模型加上一些數據，精調出一個效果很好的解題助手模型。
"3+2"，5 款新模型
一月初，OpenAI 發布了多款新模型，價格下降，性能提升，百度本次也是同樣的策略，百度智能雲千帆 ModelBuilder 發布了包括 ERNIE Speed、ERNIE Lite、ERNIE Tiny 在内，參數量由大到小的三款輕量級大模型。千帆 ModelBuilder 的概念就是生產平台，提供整個模型訓練的工具鏈，讓模型開發變得更簡單。
對于輕量級模型，謝廣軍表示，基座模型本身的效率一定要好，百度基于文心大模型的技術領先優勢積累，再把尺寸做小，模型的效果就會做得很好，在很多場景它能夠達到大模型的效果。
同時，百度發布的輕量級模型具備再生產能力，比如支持 post-pretrain、sft、lora 精調能力，基座模型加上精調數據來達到垂直場景下的效果，同時成本更低。
具體來看，ERNIE Speed 在推理場景下擁有最高 128k 的上下文長度，在處理知識問答等任務時，能夠更好的處理上下文的依賴關系，同時，針對特定場景可以将 ERNIE Speed 作為基座模型進行精調，模型效果可以追平甚至超過旗艦級大參數規模大模型，效價比大幅提升。
ERNIE Lite 的參數量則更小，更适合搭載在低算力的 AI 加速卡上處理推理任務，作為 ERNIE-Bot-turbo 模型的更新版，ERNIE Lite 在情感分析、多任務學習、自然推理等場景下的應用效果提升了 20%，推理調用成本大幅下降了 53%。
參數量最小的 ERNIE Tiny 則主打極致低成本、低延遲，可用于檢索、推薦、意圖識别等高并發、低延時等應用場景中，在某對話推薦業務場景中，精調後的 ERNIE Tiny 在搜索引擎推薦詞激發環節，相比 ERNIE 3.5，對話輪次增長了 3.5%，成本下降了 32%。
此外，百度智能雲千帆 ModelBuilder 還推出了 ERNIE Character 和 ERNIE Functions 兩款垂直場景大模型，分别适配客户在角色扮演類應用場景（如遊戲 NPC、客服對話等）和工具調用場景（對話中使用外部工具、調用業務函數等）中的使用需求。
結合企業實際使用大模型的過程，有些企業起初就用最好的模型看最好的效果，再決定投入的資源程度。有些場景需要快速驗證，企業可以先上輕量級模型，輕量級模型總結一句話—— " 輕歸輕，可破冰 "，在一些場景下完全可用，作為大模型落地的先鋒軍。
對于注重私有數據的企業和行業，私有數據跟大模型結合也可以先用輕量級模型，不管是知識資產還是數據分析，都可以跑出效果。
" 把大模型應用，喂到企業嘴邊 "
千帆大模型平台上的客户需求主要分為三種，第一類是在 AppBuilder 開發應用；第二類，直接調用百度的基座模型的，比如直接調用文心 4.0、 3.5 版本；第三類是生產模型，客户數據和百度基座模型結合做一個新的垂類模型。
AppBuilder 去年年底推出，從應用的視角讓開發者能夠便捷地開發基于大模型的 AI 原生應用，百度第一方也做了非常多的 AI 原生應用，也是基于這套平台做的，本次 AppBuilder 也進一步更新，進一步降低應用開發門檻。
更新後的 AppBuilder 開放的工具組件多達 55 個，包括基于百度多年技術積累和自有業務沉澱的大模型組件、AI 能力組件，也包括搜索等百度特色的業務組件、和多場景的第三方 API 工具，另外還提供了 RAG（知識檢索問答）、GBI（生成式數據分析）等根據典型應用場景深入調優的高級能力組件。
在組件之上，千帆 AppBuilder 推出的 Agent（智能體）應用框架，具備精準的任務自主規劃能力，對多種應用工具的自動編排準确率超過 90%。AppBuilder 還支持開發者接入自定義工具，實現更復雜場景應用的需求定制。
謝廣軍介紹，AppBuilder 分兩個形态，一個是代碼态，百度提供 SDK，甚至提供底層的組件和能力，這種是大 B 端的場景下的典型客户畫像。另一個是零代碼态，以小企業、個人開發者為主，現在零代碼态開發者的數量比較多，百度這兩條路都要走。
根據百度智能雲公布的數據，千帆大模型平台已經服務 8 萬企業用户，累計幫助用户精調 1.3 萬個大模型，幫助用户開發出 16 萬個大模型應用，自 2023 年 12 月以來百度智能雲千帆大模型平台 API 日調用量環比增長 97%
大模型未來一段時間還會不斷快速演進，百度 AI 團隊主抓基礎模型，智能雲團隊主抓商業落地，構成了百度自己的大模型商業落地模式。
（本文首發钛媒體 APP 作者｜張帥，歡迎添加作者 mr3right 爆料、交流）
