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

金磊 发自 商汤AIDC

量子位 | 公众号 QbitAI

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：

（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：

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升级——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。

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
• 推理上下文窗口达到200K
• 知识、推理、数学和代码等能力全面对标GPT-4

除此之外，在多模态领域，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图像当中：

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升级。

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、文档甚至代码文件，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：

单位、单价、备注。因为不同 sheet 中的表头信息并不一致，可将类似的表头内容进行合并。在对话框中展示表格结果，并生成本地下载链接，谢谢。

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文件：

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文件做可视化的工作，直接展示下有难度的热力图：

总结来看，办公小浣熊可以多个、不同类型（如 Excel、csv、json 等）做处理，并且具备中文理解、数理计算和数据可视化的能力。

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。

在编程场景中，代码小浣熊也是可以让程序员们的效率直接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，或者通过鼠标一键注释、测试生成代码，代码翻译、重构或修正等等：

最后的软件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、端全栈的发布或升级；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升级，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，是指世界内容的交互变革，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：

知识到推理是像大脑，推理到执行则像小脑。

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。