作者： 深度学习与NLP 来源： 深度学习与NLP

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百模大战，最备受期待的一位选手，终于正式亮相！

它便是来自李开复 博士创办的AI 2.0公司零一万物 的首款开源大模型——Yi 系列大模型：

Yi-34B 和Yi-6B 。

虽然Yi系列大模型出道时间相对较晚，但从效果上来看，绝对称得上是后发制人 。

一出手即问鼎多项全球第一 ：

• Hugging Face英文测试榜单位居第一，以34B的大小碾压Llama-2 70B和Falcon-180B等一众大尺寸大模型；

• 唯一成功登顶HuggingFace的国产大模型；

• C-Eval中文能力排行榜位居第一，超越了全球所有开源模型；

• MMLU、BBH等八大综合能力表现全部胜出；

• 拿下全球最长上下文窗口宝座，达到200K，可直接处理40万汉字超长文本输入。

• ……

值得注意的是，零一万物及其大模型并非是一蹴而就，而是酝酿了足足半年有余。

由此不免让人产生诸多疑问：

例如为什么要憋半年之久的大招，选择在临近岁末之际出手？

再如是如何做到一面世即能拿下如此之多的第一？

带着这些问题，我们与零一万物做了独家交流，现在就来一一揭秘。

击败千亿参数大模型

具体来看，零一万物最新发布开源的Yi系列大模型 主要有两大亮点：

• “以小博大”击败千亿参数模型

• 全球最长上下文窗口支持40万字

在Hugging Face英文测试公开单 Pretrained 预训练开源模型排名中，Yi-34B以70.72分数位列全球第一 ，超过了LLaMA-70B和Falcon-180B。

要知道，Yi-34B的参数量仅为后两者的1/2、1/5 。不仅“以小博大”问鼎榜单，而且实现了跨数量级的反超，以百亿规模击败千亿级大模型。

其中在MMLU（大规模多任务语言理解）、TruthfulQA（真实性基准）两项指标中，Yi-34B都大幅超越其他大模型。

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####△ Hugging Face Open LLM Leaderboard (pretrained) 大模型排行榜，Yi-34B高居榜首（2023年11月5日）

聚焦到中文能力方面，Yi-34B在C-Eval中文能力能力排行榜上超越所有开源模型。

同样开源的Yi-6B也超过了同规模所有开源模型。

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####△ C-Eval 排行榜：公开访问的模型，Yi-34B 全球第一（2023年11月5日）

在CMMLU、E-Eval、Gaokao三个主要中文指标上，明显领先于GPT-4 ，彰显强大的中文优势，对咱们更知根知底。

在BooIQ、OBQA两个问答指标上，和GPT-4水平相当。

另外，在大模型最关键评测指标MMLU （Massive Multitask Language Understanding，大规模多任务语言理解）、BBH 等反映模型综合能力的评测集上，Yi-34B在通用能力、知识推理、阅读理解等多项指标评比中全面超越 ，与Hugging Face评测高度一致。

####△ 各评测集得分：Yi 模型 v.s. 其他开源模型

不过在发布中零一万物也表示，Yi系列模型在GSM8k、MBPP的数学和代码测评中表现还不及GPT模型。

这是因为团队希望在预训练阶段先尽可能保留模型的通用能力 ，所以训练数据中没有加入过多数学和代码数据。

目前团队正在针对数学方向展开研究，提出了可以解决一般数学问题的大模型MammoTH，利用CoT和PoT解决数学问题，在各个规模版本、内外部测试集上均优于SOTA模型。其中MammoTH-34B在MATH上的准确率达到44%，超过了GPT-4的CoT结果。

后续Yi系列也将推出专长代码和数学的继续训练模型 。

而除了亮眼的刷榜成绩外，Yi-34B还将大模型上下文窗口长度刷新到了200K ，可处理约40万汉字 超长文本输入。

这相当于能一次处理两本《三体 1》小说 、理解超过1000页 的PDF文档，甚至能替代很多依赖于向量数据库构建外部知识库的场景。

超长上下文窗口是体现大模型实力的一个重要维度，拥有更长的上下文窗口则能处理更丰富的知识库信息，生成更连贯、准确的文本，也能支持大模型更好处理文档摘要/问答等任务。

要知道，目前大模型的诸多垂直行业应用中（如金融、法律、财务等），文档处理能力是刚需。

如GPT-4可支持32K、约2.5万汉字，Claude 2可支持100K、约20万字。

零一万物不仅刷新了业界纪录，同时也是首家将超长上下文窗口在开源社区开放的大模型公司 。

所以，Yi系列是如何炼成的？

超强Infra+自研训练平台

零一万物表示，Yi系列炼成的秘诀来自两方面：

• 自研规模化训练实验平台

• 超强Infra团队

如上二者结合，能让大模型训练过程更加高效、准确、自动化 。在多模混战的当下，节省宝贵的时间、计算、人力成本。

它们是Yi系列大模型为何会“慢”的原因之一，但也因为有了它们，所以“慢即是快 ”。

首先来看模型训练部分 。

这是大模型能力打基础的环节，训练数据质量和方法如何，直接关乎模型最终效果。

所以，零一万物自建了智能数据处理管线和规模化训练实验平台 。

智能数据处理管线高效、自动、可评价、可扩展，团队由前Google大数据和知识图谱专家领衔。

“规模化训练实验平台 ”可以指导模型的设计和优化，提升模型训练效率、减少计算资源浪费。

基于这一平台，Yi-34B每个节点的预测误差都控制在0.5% 以内，如数据配比、超参搜索、模型结构实验都可以在上面进行。

由此，与过往的“粗放炼丹”训练比较，Yi系列大模型的训练进阶到“训模科学 ”：变得更加细致、科学化，实验结果可以更加稳定，未来模型规模进一步扩大的速度也能更快。

再来看Infra部分 。

AI Infra是指人工智能基础框架技术，它包含了大模型训练、部署方面的各种底层技术设施，包括处理器、操作系统、存储系统、网络基础设施、云计算平台等——是大模型领域绝对的硬技术 。

如果说训练环节是为模型质量打地基，那么AI Infra则是为这一环节提供保障，让地基更加牢固，亦是直接关乎大模型底层的部分。

零一万物团队用了一个更加形象的比喻解释：

如果说大模型训练是登山，Infra的能力定义了大模型训练算法和模型的能力边界，也就是“登山高度”的天花板。

尤其在业内算力资源紧张的当下，如何更快、更稳地推进大模型研发，非常关键。

这就是为何零一万物如此重视Infra部分。

李开复也曾表示，做过大模型Infra的人，比作算法的人才还要稀缺。

而零一万物的Infra团队曾参与支持多个千亿级大模型规模化训练。

在他们的支持下，Yi-34B模型训练成本实测下降40% ，模拟千亿规模训练成本可下降多达50%。实际训练完成达标时间域预测的时间误差不到1小时 ——要知道，一般业内都会预留几天时间作为误差。

团队表示，截至目前零一万物Infra能力实现故障预测准确率超过90%，故障提前发现率达到99.9%，无需人工参与的故障自愈率超过95%，能有力保障模型训练顺畅进行。

李开复透露，在完成Yi-34B预训练的同时，零一万物千亿级参数模型训练已正式启动 。

而且暗示更大模型的面世速度，很可能超出大家预期：

零一万物的数据处理管线、算法研究、实验平台、GPU 资源和 AI Infra 都已经准备好，我们的动作会越来越快 。

后发制人的的零一万物

最后，我们来回答一下最开始我们提到的那几个问题。

零一万物之所以选择在年底搭乘“晚班车”入局，实则与它自身的目标息息相关。

正如李开复在此次发布中所述：

零一万物坚定进军全球第一梯队目标，从招的第一个人，写的第一行代码，设计的第一个模型开始，就一直抱着成为“World’s No.1”的初衷和决心。

而要做到第一，需是得能耐得住性子，潜心修炼扎实的功底，方可在出道之际做到一鸣惊人。

不仅如此，在零一万物成立之际，它的出发点便与其它大模型厂商有着本质的不同。

零一代表的是整个数字世界，从零到一，乃至宇宙万物，所谓道生一……生万物，寓意 “零一智能，万物赋能” 的雄心。

这也与李开复关于AI2.0的思考判断一以贯之，在ChatGPT带动大模型热潮之后，他就曾公开表示过：

以基座大模型为突破的AI 2.0时代，将掀起技术、平台到应用多个层面的革命。如同Windows带动了PC普及，Android催生了移动互联网的生态，AI2.0将诞生比移动互联网大十倍的平台机会，将把既有的软件、使用界面和应用重写一次，也将诞生新一批AI-first的应用，并催生由AI主导的商业模式。

理念就是AI-first，驱动力是技术愿景 ，背靠卓越的中国工程底蕴，突破点是基座大模型，覆盖范围包含技术、平台到应用多个层面。

为此，零一万物从成立以来选择的创业路线便是自研大模型。

虽说发布时间较晚，但在速度上绝对不算慢。

例如在头三个月的时间里，零一万物就已经实现了百亿参数规模的模型内测；而再时隔三个月，便可以用34B的参数规模解锁全球第一。

如此速度，如此高目标，定然也是离不开零一万物背后雄厚的团队实力。

零一万物由李开复博士亲自挂帅、任CEO 。

在早期阶段，零一万物已经聚集起了数十名核心成员 的团队，集中在大模型技术、人工智能算法、自然语言处理、系统架构、算力架构、数据安全、产品研发等领域。

其中已加入的联创团队成员包含前阿里巴巴副总裁、前百度副总裁、前谷歌中国高管、前微软/SAP/Cisco/副总裁，算法和产品团队背景均来自国内外大厂。

以算法和模型团队成员为例，有论文曾被GPT-4引用的算法大拿 ，有获得过微软内部研究大奖的优秀研究员，曾获得过阿里CEO特别奖的超级工程师。总计在ICLR、NeurIPS、CVPR、ICCV等知名学术会议上发表过大模型相关学术论文100余篇 。

而且零一万物在成立之初便已经开始搭建实验平台，构建了个数千卡GPU集群，进行训练、调优和推理。在数据方面，主打一个提高有效参数量和使用的高质量数据密度。

由此，不难看出零一万物Yi系列大模型敢于后发制人的底气何在了。

据了解，零一万物接下来还将Yi系列大模型为基础，快速迭代开源更多量化的版本、对话模型、数学模型、代码模型和多模态模型等。

总而言之，随着零一万物这匹黑马的入局，百模大战已然变得更加激烈与热闹。

对于Yi系列大模型还将在未来颠覆多少“全球第一”，是值得期待一波了。

One More Thing

为什么取名“Yi” ？

命名来自“一”的拼音，“Yi”中的“Y”上下颠倒，巧妙形同汉字的 “人”，结合AI里的 i，代表 Human + AI。

零一万物相信 AI 赋能推动人类社会前行，AI 应本着以人为本的精神，为人类创造巨大的价值。

更多AI工具，参考Github-AiBard123，国内AiBard123