他们开源了GitHub上最火的双语对话模型，还说AI胡说八道不需要被纠正

衡宇 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

国产对话机器人ChatGLM，和GPT-4诞生于同一天。

由智谱AI和清华大学KEG实验室联合推出，开启alpha内测版。

这个巧合让智谱AI创始人兼CEO张鹏有一种说不清的复杂感觉。但看到技术被OpenAI做到这么牛，这名被AI新进展轰炸麻了的技术老兵又猛然亢奋起来。

特别是在追GPT-4发布会直播时，他看一下屏幕里的画面，就埋头笑一阵，再看一段，又咧嘴笑一会儿。

从成立起，张鹏带队的智谱AI就是大模型领域的一员，定下“让机器像人一样思考”的愿景。

但这条路坎坷不断。和几乎所有做大模型的公司遇到的问题一样，缺数据、缺机器，同时还缺钱。好在一路走来，有一些机构和公司提供无偿支持。

去年8月，公司联合一众科研院所，开源的双语预训练大语言模型GLM-130B，能在准确性和恶意性指标上与GPT-3 175B （davinci） 接近或持平，也就是后来ChatGLM的基座。和ChatGLM同时开源的还有个62亿参数版本ChatGLM-6B，千元单卡就可跑的那种。

除了GLM-130B，智谱另一个有名的产品是AI人才库AMiner，学界大佬都在玩：

这一回和GPT-4撞到同一天，OpenAI的速度和技术，让张鹏和智谱团队都有些压力山大。

“一本正经的胡说八道”需要被纠正吗？

ChatGLM内测后，量子位第一时间拿到名额， 出了一波人肉测评。

先不说别的，几轮测试下来就不难发现，ChatGLM身上有着包括ChatGPT、新必应在内都拥有的一项本领：

一本正经胡说八道，包括但不限于在鸡兔同笼问题中算出-33只小鸡崽。

对大多数把对话AI当“玩具”或办公助手的人来说，怎么才能提高准确度，是格外被关注和看重的一点。

对话AI一本正经胡说八道这回事，可以纠正吗？又真的需要纠正吗？

△ChatGPT的经典胡说八道语录

张鹏在表达个人意见时说，要去纠正这个“顽疾”，是一件本身就很奇怪的事情。

（保证说的每一句话都正确）这件事连人自己都做不到，却想让一个人造的机器不犯这样的错。

关于这个话题的不同看法与不同人对机器的理解息息相关。张鹏看来，抨击AI有这一行为的人，可能一直以来对机器的理解都是一丝不苟的，它们非0即1，严苛而精确——持有这种观念的人，潜意识认为机器不应该也不能犯错。

知其然与知其所以然同样重要，“这可能源于大家对整个技术的演进和变化，以及技术的本质没有深入理解。”

张鹏用人的学习作为类比：

AI技术的逻辑和原理，其实还是在模拟人的大脑。

面对学习过的东西，一是知识本身可能有错，或有更新迭代（如珠穆朗玛峰的海拔）；二是学习的知识之间也存在互相冲突的可能了；三是人也总有犯错、犯迷糊的时候，

AI犯错好比人犯错，原因是缺少知识，或者错误运用了某项知识。

总之，这是很正常的事情。

与此同时，智谱当然关注到了OpenAI向CloseAI的默默转身。

从GPT-3选择闭源，到GPT-4进一步掩盖架构层面的更多细节，OpenAI对外回应的两个原因，一是竞争，二是安全。

OpenAI的用心，张鹏表示理解。

“那走开源路线，智谱没有竞争和安全方面的考虑吗？”
“肯定也会有。但难道闭源就一定能解决安全问题吗？我看未必。而且我相信世界上聪明人很多，竞争是促进整体行业和生态快速往前推进的优质催化剂。”

比如和OpenAI同台竞技，哪怕只是奋起追赶，也是竞争中的一环。

这里的追赶是在陈述过程，建立在认为OpenAI研究方向是通往更远目标路径上的必经之路，但追赶上OpenAI并不是最终目的。

追赶上，不代表可以停下；追赶过程，不代表要原样照搬硅谷模式，甚至可以发挥中国调动顶层设计集中力量办大事的特色和优势，才有可能去弥补发展速度上的差异。

虽然有2019年至今4年多的经验，但智谱还不敢给出什么避坑指南。不过，智谱了解大致对的方向，这也是智谱透露的正在和CCF聊的共同想法——

大模型技术的诞生，是一个非常综合、复杂的系统化工程。

它不再是几个聪明的脑袋在实验室里琢磨，掉几根头发，做点实验，发点paper就了事。除了原始的理论创新，还需要很强的工程实现和系统化能力，甚至还需要很好的产品能力。

就像ChatGPT这样，选择合适场景，设定和封装一个上到80岁、下到8岁都能接触使用的产品。

算力、算法、数据，具体到背后都是人才，尤其是系统工程的从业者，重要程度远远大于往日。

基于这种认知，张鹏透露道，在大模型领域中加入知识系统（知识图谱），让二者像左右脑一样系统工作，是智谱在研究和实验当中的下一步。

GitHub最火双语对话模型

ChatGLM整体参考了ChatGPT的设计思路。

也就是在千亿双语基座模型GLM-130B中注入代码预训练，通过有监督微调等技术，实现人类意图对齐（就是让机器的回答符合人类价值观、人类期望）。

背后1300亿参数的GLM-130B，由智谱和清华大学KEG实验室共同研发。不同于BERT、GPT-3以及T5的架构，GLM-130B是一个包含多目标函数的自回归预训练模型。

去年8月，GLM-130B对外发布，同时开源。Standford报告中，它的表现在多项任务上可圈可点。

对开源的坚持，源于智谱不想做通往AGI道路上孤独的前行者。

这也是继开源GLM-130B后，今年继续开源ChatGLM-6B的原因。

ChatGLM-6B是模型的“缩小版”，62亿参数大小，技术基底与ChatGLM相同，初具中文问答和对话功能。

持续开源，理由无外乎两点。

一个是希望把预训练模型的生态做大，吸引更多人投入大模型研究，解决现存的很多研究性问题；

另一个是希望大模型作为基础设施沉淀下来，以帮助产生更大的后续价值。

加入开源社区确实很吸引人。ChatGLM内测的几天内，ChatGLM-6B在GitHub上已有8.5k星标，一度跃升trending排行榜上的第一位。

从本次对话中，量子位还从眼前这位从业者身上听到这样的声音：

同样bug频出，但人们对OpenAI推出的ChatGPT，和对谷歌对话机器人Bard、百度文心一言的容忍程度差别明显。

这既公平，又不公平。

从纯技术的角度来说，评判标准不一，这是不公平所在；但谷歌、百度之类的大厂，占据更多资源，大家天然觉得它们技术实力更强，做出更好的东西的可能性更高，期待值就更高。

“希望大家可以给更多的耐心，无论是对百度，对我们，还是其他机构。”

除了上述内容，在本次谈话中，量子位还和张鹏具体聊了聊ChatGLM的体验感受。

下面附上对话实录。为了方便阅读，我们在不改变原意的基础上做了编辑整理。

对话实录

量子位：内测版本给自己打的标签好像没那么“通用”，官网给它的适用领域框定了三个圈，教育、医疗和金融。

张鹏：这跟训练数据没什么关系，主要是考虑到它的应用场景。

ChatGLM和ChatGPT类似，是一个对话模型。哪些应用领域天然更接近对话场景？像客服，像医生问诊，或者比如线上金融服务。这些场景下，更适合ChatGLM的技术去发挥作用。

量子位：但医疗领域，要看病的人对AI的态度还是比较谨慎的。

张鹏：肯定不能直接拿大模型往上怼啊！（笑）想要完全替代人类，还是要慎重。

现阶段不是用它去代替人工作，更多的是辅助作用，给从业者提供建议来提升工作效率。

量子位：我们把GLM-130B的论文链接扔给ChatGLM，让它简要概括一下主题，它叭叭半天，结果说的根本不是这篇。

张鹏：ChatGLM的设定就是不能获取链接的东西。倒不是技术上的困难，而是系统边界的问题，主要是从安全角度考虑，不希望它任意访问外部链接。

可以试一下把130B的论文文字copy下来扔给输入框，一般不会瞎说。

量子位：鸡兔同笼我们也扔给它了，算出了-33只鸡。

张鹏：在数学处理、逻辑推理方面，它确实还有一定缺陷，做不到那么好。内测说明里我们其实写了这件事。

量子位：知乎有人做了测评，写代码能力好像也一般。

张鹏：至于写代码的能力，我觉得还行啊？不知道你们的测试方式是什么。但具体也要看跟谁比了，和ChatGPT比的话，ChatGLM本身在代码数据的投入可能就没有那么多。

就像ChatGLM和ChatGLM-6B比，后者只有6B（62亿）的参数，整体能力，比如整体的逻辑性、回答时的幻觉和长度上，缩小版和原版的差距就很明显。

但是“缩小版”能在普通电脑上部署，带来的是更高的可用性和更低的门槛。

量子位：它有个优点，对新信息的掌握度不错，知道推特现在的CEO是马斯克，也知道何恺明3月10日回归学界的事情——虽然不知道GPT-4已经发布了，哈哈。

张鹏：我们做了一些特殊的技术处理。

量子位：是什么？

张鹏：具体细节就不展开讲了。但对时间比较近的新信息，是有办法处理的。

量子位：那透露下成本？GLM-130B训练一次的成本还是有几百万，ChatGLM进行一轮问答的成本目前压到什么程度？

张鹏：我们大概测试和估算了一下，和OpenAI倒数第二次公布的成本差不多，比他们略低一些。

但OpenAI的最新报价缩减到原来的10%，只有0.002美元/750个单词，这就比我们更低了。这个成本确实是很惊人的，估计他们做了模型压缩、量化、优化等工作，否则不可能降到这么低。

我们也在做相关的事情，期望能把成本压下去。

量子位：假以时日，能和搜索成本一样低吗？

张鹏：什么时候能降到这么低？我也不知道。还需要一点时间。

我之前看过对每次搜索价格平均成本的计算，其实与主营业务相关。比如搜索引擎主要业务就是广告，所以要用广告总收入作为上限来计算成本。这样计算的话，其实要考虑的并不是消耗的成本，而是企业盈利收益的平衡点。

做模型推理需要的是AI算力，肯定比搜索这类只用CPU算力的成本是要更高的。但大家也在努力吧，很多人提出一些想法，比如持续去做模型的压缩量化。

甚至有人想把模型做一些转化，让它在CPU上跑，因为CPU更便宜，量更大，跑起来的话，成本下降就会很明显。

量子位：最后还想聊两句人才方面的话题，现在大家都在抢大模型人才，智谱怕招不到人吗？

张鹏：我们从清华KEG的技术项目孵化出来，和各个高校的关系一直都不错。而且公司对年轻人来说氛围比较open，75%的同事都是年轻人，我这种已经算老家伙了。大模型人才现在确实奇货可居，但我们还没什么招人方面的担心。

反过来，其实我们现在比较担心被别人撬墙角（狗头）。