今天小编分享的科学经验：GPT-4现场被端侧小模型“暴打”，商汤日日新5.0：全面对标GPT-4 Turbo，欢迎阅读。
够刺激，GPT-4 竟然当众被 " 揍 " 了，甚至连还手的机会都没有：
是的，就是在一场《街头霸王》游戏现场 PK 中，发生了这样的名场面。
而且二者还是不在一个 " 重量级 " 的那种：
绿人：由 GPT-4 操纵
红人：由一个端侧小模型操纵
那么这位又小又彪悍的选手到底什么来头？
不卖关子，它正是由商汤科技最新发布的日日新端侧大模型——SenseChat Lite（商量轻量版）。
单是在《街头霸王》里的表现，这个小模型就颇有一种 " 天下武功，唯快不破 " 的气势：
GPT-4 还在想着怎么决策，SenseChat Lite 的拳头就已经打上去了。
不仅如此，商汤 CEO徐立还在现场加大难度，直接在手机上断网开测！
例如离线模式下生成员工请假一周的申请，效果是这样的：
△现场原速
（当然，徐立开玩笑表示 " 假太长了，不批噢 ~"）
也可以对长段文字做快速总结：
△现场原速
而之所能够做到如此，是因为 SenseChat Lite 在同等尺度性能上已经达到了 SOTA 水平。
更是用 " 以小博大 " 的姿势在多项测试中击败了 Llama2-7B，甚至是 13B。
在速度方面，SenseChat Lite 则是采用了端云 " 联动 " 的 MoE 框架，在部分场景中端侧推理占 70%，会让推理成本变得更低。
具体而言，对比人眼 20 字 / 秒的阅读速度来说，SenseChat Lite 在中等性能手机上，可以达到 18.3 字 / 秒推理速度。
若是在高端旗舰手机，那么推理速度可以直接飙到 78.3 字 / 秒！
但除了文本生成之外，徐立同样在现场还展示了商汤端侧模型的多模态能力。
例如同样是扩图，商汤的端侧大模型在慢半拍启动的情况下，扩了 3 种不同图片的速度比友商扩 1 张的速度还快：
演示的同学甚至直接现场拍照，把照片缩小了很多以后再来自由扩图：
嗯，不得不说，商汤是敢在现场动真格的。
然而，纵观整场活动，端侧大模型也还仅是此次发布会的一隅。
在 " 大基座 " 方面，商汤更是把自家的日日新大模型来了个大版本的更新——SenseNova 5.0。并且直接将其定位到了一个新高度：
全面对标 GPT-4 Turbo！
那么日日新大模型 5.0 版本实力到底如何，我们这就来实测一波 ~
有请，" 弱智吧 "！
自打大模型火爆以来，" 弱智吧 " 就一直成了检测大模型逻辑能力的标准之一，江湖戏称为" 弱智吧 Benchmark"。
（" 弱智吧 " 源自百度贴吧，是一个充满荒谬、离奇、不合常理发言的中文社区。）
而且就在前不久，" 弱智吧 " 还登上正经 AI 论文，成了最好的中文训练数据，引发了一波不小的热议。
那么当文本对话的商量大模型 5.0 遇到了 " 弱智吧 "，二者又会擦出怎样的花火？
逻辑推理：" 弱智吧 "
请听第一题：
我爸妈结婚为什么没有叫我？
商量的回答不同于其它 AI，它会比较拟人的用 " 我 " 来做回答，而且从答案结果来看并没有过多冗余的内容，而是精准地做了回答和解释，" 他们结婚时您还未出生 "。
请听第二题：
网吧能上网，为什么弱智吧不能上弱智？
同样的，商量直接精准点出 " 这是个玩笑性质的问题 "，以及道出了 " ‘弱智吧’并非一个实际的地方 "。
不难看出，对于 " 弱智吧 " 这种魔幻、不按套路出牌的逻辑，商量 5.0 是已经能够 hold 住了。
自然语言：高考《红楼梦》
除了逻辑推理能力之外，在自然语言生成方面，我们可以直接用2022 年高考作文题目，来对比看下 GPT-4 和商量大模型 5.0。
从结果上来看，GPT-4 的文章还是一眼 "AI 模版 "；而商量 5.0 这边，则是颇有诗意，不仅句子工整对仗，还能引经据典。
嗯，AI 的思路是被打开、发散了。
数学能力：化繁为简
同样是让 GPT-4 和商量 5.0 同台竞技，我们这次来测试一下它们的数学能力：
妈妈给圆圆冲了一杯咖啡，圆圆喝了半杯后，将它加满水，然后她又喝了半杯后，再加满水，最后全部喝完。问圆圆喝的咖啡多，还是水多？咖啡和水各喝了几杯？
这道题对于人类来说，其实是一个比较简单的问题，但是 GPT-4 却对此做出了看似一本正经的缜密推导，结果还是错误的。
究其原因，是大模型背后的思维链在逻辑上的构建并不完整，若是遇到小众的问题就极容易出错；反观商量 5.0 这边，思路和结果就是正确的了。
再如下面这道" 老鹰抓小鸡 "的问题，GPT-4 或许不理解这种游戏的规则，因为所算出来的答案依旧是错误：
不仅从实际体验的效果中可以感知一二，更为直接的评测榜单数据，也反应出了商量 5.0 的能力——
常规客观评测已经达到或超越 GPT-4 Turbo。
那么日日新 5.0 又是如何做到的呢？一言蔽之，左手数据，右手算力。
首先，为了打破数据层面上的瓶颈，商汤采用了超过 10T 的 tokens，使其具备了高质量数据的完备性，让大模型对客观知识和世界有了初级的认知。
此外，商汤还合成构造了高达数千亿 tokens 的思维链数据，这也是此次在数据层面上发力的关键点，能够激活大模型强推理的能力。
其次，是在算力层上，商汤是将算法设计和算力设施进行了联合的优化：算力设施的拓扑极限用来定义下一阶段的算法，而算法上的新进展又要重新知道算力设施的建设。
这便是商汤 AI 大装置对算法和算力联合迭代的核心能力所在了。
整体而言，日日新 5.0 的更新亮点可以总结为：
采用 MoE 架构
基于超过 10TB tokens 训练，拥有大量合成数据
推理上下文視窗达到 200K
知识、推理、数学和代码等能力全面对标 GPT-4 Turbo
除此之外，在多模态领網域，日日新 5.0 在多项核心指标中也取得了较为领先的成绩：
老规矩，我们继续来看多模态的生成效果。
更会看图了
例如 " 投喂 " 给商量 5.0 一张超级长的图片（646*130000），只需让它识别，便可以得到所有内容的概述：
再如随意丢给商量 5.0 一张有意思的猫咪图片，它就能根据派对帽、蛋糕和 " 生日快乐 " 等细节内容推断猫在庆生。
更实用一些的，例如上传一张复杂截图，商量 5.0 就能精准提取并总结出关键的信息，而这一点 GPT-4 在识别过程中却出现了失误：
秒画 5.0：和三大顶流 PK
在文生图方面，日日新的秒画 5.0直接和 Midjourney、Stable Diffuison 和 DALL · E 3 进行了同台竞技。
例如在风格上，秒画生成的图片可能会更加接近 prompt 中提到的 " 国家地理 "：
人物形象上，可以展示更加复杂的皮肤纹理：
甚至是文字也可以精准无误地嵌入到影像当中：
还有个拟人大模型
除此之外，商汤在此次发布中还推出了一个比较特殊的大模型——拟人大模型。
从体验来看，它已经可以模仿影视角色、现实名人、原神世界等各种破次元的人物，并且与你展开高情商对话。
从功能上来看，商量拟人大模型支持角色创建与定制、知识库构建、长对话记忆等，甚至是可以三人以上群聊的那种哦 ~
也正是基于如此多模态能力，商汤大模型家族的另一大成员——小浣熊也迎来了能力上的更新。
办公、编程变得更 easy
商汤的小浣熊目前细分为办公小浣熊和编程小浣熊两大类，顾名思义，分别是作用于办公场景和编程场景。
有了办公小浣熊，现在处理表格、文档甚至代码檔案，都成了" 一丢 + 一问 "的事情了。
以采购场景为例，我们可以先上传不同来源的供应商名单信息，然后跟办公小浣熊说：
只需稍等片刻，我们就可以得到处理完后的结果了。
而且在左侧栏中，办公小浣熊还给出了分析过程的 Python 代码，主打一个 " 有迹可循 "。
我们还可以同时上传库存信息和采购需求等多个檔案：
然后继续提要求，办公小浣熊依旧是能够快速完成任务。
并且即使是数据形式不规范，它也能自行发现并解决：
当然，数据计算也是不在话下，依旧是提要求的事情。
除此之外，办公小浣熊也可以基于数据檔案做可视化的工作，直接展示下有难度的热力图：
总结来看，办公小浣熊可以对多个、不同类型（如 Excel、csv、json 等）做处理，在中文理解、数理计算和数据可视化等维度有非常强的能力。并且它通过代码解释器的形式，增强了大模型生成内容的准确性与可控性。
另外，发布会上办公小浣熊还当场展示了结合复杂数据库进行分析的能力。
上周，中国首位 F1 车手周冠宇完成了他在 F1 中国大奖赛的比赛。商汤在发布会现场直接给办公小浣熊 " 投喂 " 了一份数据量庞大的数据库檔案，让小浣熊当场分析周冠宇和 F1 赛事的相关情况。
如统计周冠宇的参赛信息、F1 总共有多少车手、有哪些车手获得过总冠军并按照获奖次数从高到低排列，这些计算涉及量更大、逻辑更复杂的数据表格和圈数、领奖数等更多维度的细节信息，最终也都给出了完全正确的答案。
在编程场景中，代码小浣熊也是可以让程式员们的效率直接 Pro Max 了。
例如只需在 VS Code 中安装扩展的插件：
然后编程的各个环节就变成了输入一句自然语言的事情了。
例如把需求文档丢给代码小浣熊，然后就说句：
帮我写一个公有云上微信扫码支付的详细 PRD 文档。PRD 格式和内容请遵循 " 产品需求文档 PRD 模板 " 的要求，生成的内容清晰、完整、详细。
然后代码小浣熊就 " 唰唰唰 " 地开始做需求分析的工作了：
代码小浣熊也可以为你做架构设计：
写代码也可以通过自然语言提需求，或者通过滑鼠一键注释、测试生成代码，代码翻译、重构或修正等等：
最后的軟體测试环节也可以交给代码小浣熊来执行哦 ~
总而言之，有了代码小浣熊，它就能帮你处理平日里一些重复性、繁琐性高的编程任务。
而且商汤此次还不只是发布这么个动作，更是将代码小浣熊 " 打包 " 推出了轻量版一体机。
一台一体机就能支持 100 人团队开发，且成本仅为每人每天 4.5 元。
以上便是商汤此次发布的主要内容了。
那么最后，我们还需要总结性地聊一聊一个话题。
商汤的大模型路数
纵观整场发布会，给人最为直观的感受首先就是够全面。
不论是端侧模型，亦或者 " 大底座 " 日日新 5.0，是属于云、边、端全栈的发布或更新；能力上更是涵盖到了语言、知识、推理、数学、代码，以及多模态等 AIGC 近乎所有主流的 " 标签 "。
其次就是够抗打。
以日日新 5.0 的综合实力为例，目前放眼整个国内大模型玩家，能够喊出全面对标 GPT-4 的可以说是为数不多；并且商汤是敢在现场直接拿多项能力做实测，也是敢第一时间开放体验，对自身实力的信心可见一斑。
最后就是够速度。
商汤的速度不只限于像端侧大模型的运行效果之快，更宏观地来看，是自身在迭代优化进程上的速度。若是我们把时间线拉长，这种 speed 就会格外得明显：
日日新 1.0 → 2.0：3 个月
日日新 2.0 → 4.0：6 个月
日日新 4.0 → 5.0：3 个月
如此平均下来，近乎是一个季度便有一次大版本的更新，其整体能力也会随之大幅提高。
那么接下来的一个问题便是，商汤为什么可以做到如此？
首先从大方向来看，便是商汤一直强调的" 大模型 + 大装置 "的打法。
大模型是指日日新大模型体系，可以提供自然语言处理、图片生成、自动化数据标注、自定义模型训练等多种大模型及能力。
大装置则是指商汤打造的高效率、低成本、规模化的新一代 AI 基础设施，以 AI 大模型开发、生成、应用为核心；总算力规模高达 12000 petaFLOPS ，已有超 4.5 万块 GPU。
二者的异曲同工之妙，便是早已布局，它们并非是 AIGC 大热潮之下的产物，而是可以追溯到数年前、具有前瞻性的两项工作。
其次更深入到大模型层面，商汤基于自身在实际的测试和实践过程中，对行业所共识的基本法则尺度定律（Scaling Law）有着新的理解和解读。
尺度定律通常是指随着数据量、参数量和训练时长的增加，大模型所表现出来的性能会更好，是一种大力出奇迹的感觉。
这个定律还包含两条隐藏的假设：
可预测性：可以跨越 5-7 个数量级尺度依然保持对性能的准确预测
保序性：在小尺度上验证了性能优势，在更大尺度上依然保持
因此，尺度定律是可以指导在有限的研发资源中，找到最优的模型架构和数据配方，让大模型能够高效地去学习。
而也正是基于商汤如此的观察和实践，诞生了 " 小且能打 " 的端侧模型。
除此之外，商汤对于大模型的能力还有独到的三层架构（KRE）的理解。
徐立对此做了深入地解读。
首先是在知识，是指世界知识的全面灌注。
目前大模型等新质生产力工具近乎都是基于此来解决问题，也就是根据前人已经解决过的问题的方案，来回答你的问题。
这可以认为是大模型能力的基本功，但更为高阶的知识，应当是基于这样能力下推理得到的新知识，这也就是这个架构的第二层——推理，即理性思维的质变提升。
这一层的能力是可以决定大模型是否够聪明、是否可以举一反三的关键和核心。
再在此之上，便是执行，是指世界内容的互動变革，也就是如何跟真实世界产生互动（就目前而言，具身智能在这一层是潜力股般的存在）。
三者虽相互独立，但层与层之间也是紧密关联，徐立打了一个较为形象的比喻：
知识到推理是像大腦，推理到执行则像小腦。
在商汤看来，这三层的架构是大模型应当具备的能力，而这也正是启发商汤构建高质量数据的关键；不仅如此，也是基于 KRE 这套逻辑，才有了此次发布中的众多产品。
那么最后一个问题是，基于 KRE、基于 " 大模型 + 大装置 " 这样的路线，最新的日日新在产业中 " 上岗 " 到了什么程度？
正所谓 " 实践是检验真理的唯一标准 "，来自客户的使用反馈或许才是最真实的答案。
而在此，商汤也交出了一份较为高分的作业——在现场，华为、WPS、小米、阅文、海通证券，从办公到文娱，从金融到终端，纷纷分享了使用商汤日日新大模型体系后，给自身业务带来的降本增效。
总而言之，有技术、有算力、有方法论、有场景，商汤日日新在 AIGC 时代接下来的发展，是值得期待了。
— 完 —
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科技前沿进展日日相见 ~
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