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生產力工具中的“六邊形戰士”:解密海螺AI“紅海突圍”的底氣

 2024-05-24 17:04  來源:A5專欄  我來投稿 撤稿糾錯

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2023年可以說是人工智能行業最振奮的一年,大模型的能力每隔一段時間就會上一個新臺階,洶涌澎湃的技術革命迅速影響著每一個人的生活,AGI不再是一種技術理想,而是觸手可及的現實。

到了2024年,人工智能的熱度不減,但口口相傳的“百模大戰”并未上演。資本市場罕見地“降溫”,不少大模型悄無聲息地消失,有機會進入決賽圈的大模型創業者,僅剩下寥寥數家。

其中就有孵化出海螺AI的MiniMax,一家不為太多人所熟知,估值卻早已超過25億美元的現象級獨角獸。

01 技術路線幾乎沒有退路

目前國內估值超過10億美元的大模型創業團隊只有五六家,MiniMax恰恰又是其中最為特殊的存在:

1、月之暗面、百川智能、零一萬物等均成立于2023年,MiniMax卻是一家誕生于2021年的企業,比友商們早了兩年時間。

2、有別于李開復、王小川等人的“明星”身份和高調風格,MiniMax的創始人閆俊杰不可謂不低調,很少在公開場合露面。

3、“搶算力”儼然是整個AI行業的常態,MiniMax沒有夠購買任何GPU,而是以相對便宜的價格找火山引擎租了大量GPU算力。

為何特立獨行的MiniMax能夠活下來?答案就藏在閆俊杰時常提及的一句話里:“我選的技術路線幾乎沒有退路”。

直接的例子就是MoE(混合專家模型)上的“豪賭”。

時間回到2023年夏天,國內的大模型廠商們紛紛加快了研發進度,擺在MiniMax面前的現實問題是:自家2B和2C的產品已經有很多用戶,傳統dense(稠密)模型生成token的成本太高,延時太嚴重;在計算資源有限的情況下,只有MoE才能訓練完當時的數據。

理論上講,MoE相較于dense模型的預訓練速度更快,在相同參數的情況下,有著更快的推理速度,但在微調方面存在諸多挑戰,比如泛化能力不足容易引發過擬合現象,屬于典型的“技術派才有的紅利”。

其他廠商選擇dense模型快速迭代的時候,MiniMax放了80%以上的算力和研發資源做MoE,而且沒有Plan B。

拐點出現在2024年初,MiniMax發布了國內首個基于MoE架構的abab 6,找到了越來越多加速實現Scaling Laws的途徑,包括改進模型架構、重構數據pipeline等等,并在三個月后研發出了更強大的abab 6.5。

正如外界所熟知的,長文本能力在2024年成為生產力工具的“勝負手”,萬億參數的abab 6.5已經200k tokens 的上下文長度,綜合能力已經不遜于國外主流大模型;使用同樣的訓練技術和數據的abab 6.5s,進一步提升了推理速度,可以在1秒內處理近3萬字的文本。

按照業界常用的“大海撈針”機制,即在很長的文本中放入一個和該文本無關的句子(針),然后通過自然語言提問模型,看模型是否準確將這個針回答出來。在891次問答中,abab 6.5均能正確回答。

現在,MoE模型已經上升為行業共識,被認為是高性能AI大模型的必選項,而MiniMax已經在這條路上“搶跑”了一年。

02 技術驅動的產品方法論

讓許多人沒想到的是,一群癡迷于技術的工程師,“意外”做出了多個日活用戶超過100萬的產品,包括Glow、星野、海螺AI等,涵蓋內容社區、生產力工具等不同方向。

曾有媒體在采訪時詢問閆俊杰:“你們第一個模型還沒做出來,就招了產品經理,當時你如何向他描述你想要一個怎樣的產品?”出乎預料的是,閆俊杰給出的回答只要三個字:“不知道。”

閆俊杰口中的“不知道”,源于對技術的敬畏:當前AI原生的超級產品,無不源自突破性的技術進步。

比如搜索問答幾乎是所有對話式AI的標配,也是我們使用生產力工具提升工作效率的剛需功能。但越是基礎的功能,越能驗證生產力工具的價值,考驗背后大模型的能力。

百度發布2024年Q1財報后,我們同時在海螺AI和國外的一款產品進行了對比,用戶體驗可謂高下立見:

海螺AI整理出了百度的核心業務信息,包括營收、利潤等關鍵數據,以及百度智能云、開發者社區、百度APP、蘿卜快快等核心業務數據,有著清晰的邏輯和側重,并且每條內容都關聯了對應的信息源,甚至在末尾附加了和百度財報相關的常見問題。

另一款產品也準確回答了財報的核心信息,但僅僅引述了一些媒體報道,輸出內容的結構化很弱,需要人工二次處理信息。和直接用搜索引擎查找信息的方式相比,并未節省太多的時間。

再比如長尾內容的檢索和生成能力。像百度財報這樣的熱門議題,很容易找到相關的媒體報道,一些小眾的長尾內容,似乎更能考驗生產力工具的內容檢索和生成能力。

我們的問題是皮爾斯·布朗的代表作《火星崛起》,曾被《娛樂周刊》評為2014年度最佳圖書,但知名度不如《火星救援》、《星球崛起》等可能被AI混淆的名著。海螺AI準確理解了我們的需求,生成的故事梗概可圈可點,并給出了深刻的評價;豆包將我們的需求誤解為《星球崛起》,生成的內容居然是《火星三部曲》的介紹。

技術的上限左右著產品的上限。

MiniMax之所以做出了海螺AI這樣“能打”的生產力工具,根源在于技術驅動的產品方法論,只有具備足夠好的產品能力,才能承接和轉化取得的技術進展,否則會落得一場空。

當然,MiniMax也有自己的“野心”。就像閆俊杰所籌劃的:“在技術快速進化的窗口關閉前,做出用戶量巨大的To C產品。”

03 做普通人每天用的產品

資本圈里流傳著一句話:判斷一位人工智能創業者是否真正的AGI信仰,就看這個人創業是在2023年之前還是之后。作為普通用戶,則有另一套判斷標準,即能不能解決實際問題,扎扎實實地提高工作效率。

行事低調的閆俊杰,很少圍繞AGI的話題高談闊論,但在媒體采訪時講述了自己樸素的信仰:Intelligence with everyone。

怎么理解“與用戶共創智能”?海螺AI無疑是最直觀的研究對象。

生產力工具作為當下最擁擠的大模型賽道,市面上的產品已經多達幾十款,豆包、文心一言、智譜清言、Kimi……哪怕是在高度內卷的局面下,肩負MiniMax信仰的海螺AI,依然表現出了差異化和稀缺性。

首先是簡潔的產品設計。

為了爭奪用戶的注意力和時長,越來越多的對話式AI產品在首頁上添加了豐富的菜單欄,努力向用戶表達功能的多樣性。海螺AI不可謂不克制,首頁上除了簡單的功能引導和對話框外,并沒有其他影響注意力的元素。

不同的設計風格,似乎談不上孰優孰劣,但從生產力工具的定位來說,頁面的簡潔與否和大模型能力不無關系。倘若大模型的能力足夠強大,哪怕沒有花里胡哨的功能露出,也可以通過生成的內容占領用戶心智??桃鈴娬{功能的多樣性和玩法的趣味性,反而在大模型的能力上漏了怯。

其次是過硬的產品能力。

諸如搜索問答、語音對話、長文總結等功能,早已是對話式AI產品的標配,也是高度同質化的主要誘因。但只要深入使用一段時間,或者進行簡單的結果對比,并不難判斷能力上的高下,找到最適合的生產力工具。

而產品能力的強弱,往往體現在一些細節中。以我們高頻使用的長文總結為例,將第三方行業報告上傳到海螺AI,可以準確梳理報告的核心信息,并根據報告內容進行對話。原先閱讀一篇報告需要至少兩個小時的時間,現在不到5分鐘就能完成,工作效率可以說是實現了指數級增長。

然后是多元的使用場景。

有些產品盡可能在首頁上推薦足夠多的“角色”,來告訴我們有很多使用場景,適合不同的用戶。僅僅在prompt下功夫,當真可以滿足不同人群的需求嗎?市場初期也許奏效,可終歸不是解決問題的最優解。

海螺AI的答案是從能力上滿足不同人群的需求:幫研究人員快速總結和分析長篇學術論文或研究報告、幫內容創作者整合關鍵信息并生成爆款文章、幫知識工作者整理和回顧學習資料、為日常用戶提供生活中的即時幫助……就像是一個能打的六邊形戰士,背后是萬億參數MOE大模型的底氣。

一言以蔽之,只有做出足夠產品化、能服務大眾的AI技術和產品,才可以給社會帶來足夠高的反饋。在MiniMax的認知里,AGI不是原子彈那樣的大殺器,而是普通人每天會用的產品和服務。

04 寫在最后

每一次代際演變的出現,都會經歷百花齊放到超級APP“統治”市場的過程。

大模型的產品化也不例外?,F階段AI產品的核心價值,主要來自模型性能和算法能力,不排除會上演“贏者通吃”的一幕。特別是對于尋求生產力的用戶,擁抱海螺AI這樣的超級APP,卸載掉“嘗鮮”時下載的幾十個APP,將是可以預見的結果。

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