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在人工智能領(lǐng)域，大模型的高昂訓(xùn)練成本一直是限制其廣泛應(yīng)用的主要障礙。然而，最近各大科技巨頭紛紛轉(zhuǎn)向小模型的開發(fā)，試圖在成本和性能之間找到平衡點(diǎn)。OpenAI推出的GPT-4o mini模型，以其卓越的性價(jià)比和廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，成為這一趨勢(shì)的代表。本文將探討小模型如何成為AI領(lǐng)域的新寵，以及它們?cè)趦r(jià)格戰(zhàn)中扮演的關(guān)鍵角色。

過(guò)去一周，小模型戰(zhàn)場(chǎng)悄然開“卷”。大模型訓(xùn)練成本如滾雪球般越滾越大，曾經(jīng)堅(jiān)信“大力出奇跡”的科技巨頭們，如今紛紛轉(zhuǎn)向小模型賽道，試圖在這場(chǎng)技術(shù)與商業(yè)的角逐中尋找新的突破口。

OpenAI、谷歌、微軟乃至蘋果，各自帶著小模型利器紛紛亮相，誰(shuí)能在這場(chǎng)成本與性能較量中找到黃金分割點(diǎn)？

一、小模型更小、更好、更便宜

7月18日，Open AI推出了號(hào)稱迄今為止最具成本效益的小模型GPT-4o mini。

據(jù)Open AI介紹，小模型產(chǎn)品是想通過(guò)顯著降低AI使用成本，擴(kuò)大AI使用范圍。GPT-4o mini在MMLU上的得分為82%，并在LMSYS排行榜的聊天偏好測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)于GPT-4。

GPT-4o mini適用于一系列任務(wù)，第一類是需要多次調(diào)用模型的應(yīng)用，例如調(diào)用多個(gè)API；第二類是需要向模型傳遞大量上下文信息的應(yīng)用，例如完整的代碼庫(kù)或?qū)υ挌v史；第三類是通過(guò)快速的實(shí)時(shí)文本響應(yīng)與客戶互動(dòng)的應(yīng)用，例如聊天機(jī)器人。

目前，GPT-4o mini在API中支持文本和視覺處理，未來(lái)將支持文本、圖像、視頻和音頻的輸入和輸出。該模型的上下文窗口為128K tokens，每次請(qǐng)求支持多達(dá)16K輸出tokens，并且具備截至2023年10月的知識(shí)。

GPT-4o mini成為主推產(chǎn)品，已在 ChatGPT 免費(fèi)版上線。在學(xué)術(shù)基準(zhǔn)測(cè)試中，GPT-4o mini在文本智能和多模態(tài)推理方面超越了GPT-3.5 Turbo和其他小型模型，支持與GPT-4o相同范圍的語(yǔ)言。它還在函數(shù)調(diào)用方面表現(xiàn)出色，使開發(fā)人員能夠構(gòu)建與外部系統(tǒng)交互的應(yīng)用，并在長(zhǎng)上下文處理性能方面優(yōu)于GPT-3.5 Turbo。

圖源：Open AI

就在OpenAI推出GPT-4o mini模型不久后，英偉達(dá)和法國(guó)明星AI獨(dú)角獸Mistral聯(lián)合發(fā)布了名為Mistral NeMo的小模型，提供性能優(yōu)越、部署便捷、安全性高的企業(yè)級(jí)AI功能。由于 Mistral NeMo 依賴于標(biāo)準(zhǔn)架構(gòu)，因此易于使用，可以直接替換任何使用 Mistral 7B 的系統(tǒng)。

同樣不走尋常路的還有最新殺入AI戰(zhàn)場(chǎng)的蘋果。近期，蘋果公司作為 DataComp-LM（DCLM）項(xiàng)目的研究機(jī)構(gòu)之一，在 Hugging Face 上發(fā)布了 DCLM-7B 開源模型，而且比其他公司更開放。據(jù)了解，該模型性能已經(jīng)超越了 Mistral 7B，并且正在逼近其他領(lǐng)先的開源模型，包括 Llama 3 和 Gemma。

對(duì)此有科學(xué)家發(fā)出驚嘆：“Apple發(fā)布了一個(gè)擊敗Mistral 7B的模型，但更棒的是他們完全開源了，包括預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集！”

二、小模型或成價(jià)格戰(zhàn)“利器”

有人將AI領(lǐng)域如此熱鬧的一周戲稱為“小模型周”。事實(shí)上，今年以來(lái)，小模型的賽道早已開跑，今年5月，谷歌發(fā)布了輕量級(jí)模型Gemini 1.5 Flash。4月，微軟推出SLM（小語(yǔ)言模型）Phi-3系列，微軟強(qiáng)調(diào)Phi-3便宜得多，但響應(yīng)能力接近比它大10倍的模型，號(hào)稱能力對(duì)標(biāo)GPT3.5。

小模型，顧名思義指的是參數(shù)規(guī)模遠(yuǎn)小于一些大型語(yǔ)言模型的模型，常見的參數(shù)規(guī)模有1.5b、3b、7b等。盡管參數(shù)較少，但通過(guò)特定的設(shè)計(jì)和優(yōu)化，小模型依然能夠在某些任務(wù)上實(shí)現(xiàn)與大型模型相近的性能，同時(shí)降低計(jì)算資源消耗，提高能耗比。

曾經(jīng)信仰“大力出奇跡”的巨頭們，如今前赴后繼地入局小模型賽道，仍舊是出于那個(gè)繞不開的理由：“成本”。

今年以來(lái)，國(guó)內(nèi)外大模型賽道的價(jià)格戰(zhàn)愈演愈烈。自去年以來(lái)，OpenAI已經(jīng)進(jìn)行了4次降價(jià)，國(guó)內(nèi)方面，5月，字節(jié)跳動(dòng)把定價(jià)降低了一個(gè)數(shù)量級(jí)，從以分計(jì)價(jià)進(jìn)入以厘計(jì)價(jià)時(shí)代。根據(jù)火山引擎公布的價(jià)格計(jì)算，1元就能買到豆包主力模型的125萬(wàn)Tokens，大約是200萬(wàn)個(gè)漢字。7月5日，2024世界人工智能大會(huì)（WAIC 2024）期間，百度宣布文心旗艦款模型ERNIE 4.0和ERNIE 3.5大幅降價(jià)，ERNIE Speed、ERNIE Lite兩款主力模型持續(xù)免費(fèi)。

價(jià)格戰(zhàn)打得火熱的背后，尖端AI訓(xùn)練成本居高不下，甚至越來(lái)越高。

斯坦福HAI研究所發(fā)布的報(bào)告指出，當(dāng)前尖端AI的訓(xùn)練成本正越來(lái)越高，報(bào)告顯示，2017年訓(xùn)練最初的Transformer模型的成本僅為約900美元，而到了2019年，RoBERTa Large模型的訓(xùn)練成本已經(jīng)升至約16萬(wàn)美元。到了2023年，OpenAI GPT-4和Google Gemini Ultra的訓(xùn)練成本更是分別達(dá)到約7800萬(wàn)美元和近2億美元。

為此，小模型以更低的成本，極致的性價(jià)比，成為AI模型公司卷價(jià)格戰(zhàn)的“利器”。

GPT-4o mini發(fā)布后，山姆·奧特曼在推特上發(fā)文指出，早在2022年，世界上最好的模型是text-davinci-003，它比GPT-4o mini差得多，但成本要貴上100多倍。

成本更低的小模型給成本敏感型企業(yè)多了一重選擇。GPT-4o mini的每百萬(wàn)輸入tokens 為15美分，每百萬(wàn)輸出tokens 為60美分，相對(duì)的，此前入門款模型GPT-3.5 Turbo輸入/輸出定價(jià)是0.5美元/1.5美元，GPT-4o mini在此基礎(chǔ)上便宜了超60%。

根據(jù)Artificial Analysis的統(tǒng)計(jì)，GPT-4o mini已經(jīng)達(dá)到美國(guó)AI公司主流“小模型”里價(jià)格最低位置，比起Anthropic、谷歌的同類型競(jìng)品都要更具性價(jià)比。

“在過(guò)去的幾年里，我們見證了人工智能的顯著進(jìn)步，同時(shí)也見證了成本的大幅低，我們致力于提高模型性能的同時(shí)繼續(xù)降低成本?！監(jiān)penAI方面表示，自2022年以來(lái)，模型每token的成本下降了99%。

三、小模型正成為新風(fēng)口

真正落地后，性價(jià)比成為企業(yè)的重要考量，小模型或?qū)⒃絹?lái)越受青睞。

《華爾街日?qǐng)?bào)》近日?qǐng)?bào)道，企業(yè)正越來(lái)越多地部署中小型的AI模型，它們更青睞規(guī)模較小、更具成本效益的AI技術(shù)，而不是在AI熱潮早期掀起波瀾的大型昂貴模型。

對(duì)于一些最常見的AI用例來(lái)說(shuō)，比如涉及文檔分類等小范圍、重復(fù)的任務(wù)，中小型模型更有意義。當(dāng)前企業(yè)正在部署更多AI用例，它們也面臨著管理這種昂貴技術(shù)的成本和回報(bào)的壓力。

營(yíng)銷服務(wù)公司W(wǎng)PP集團(tuán)正在使用谷歌Gemini的中型模型Flash，其首席技術(shù)官斯蒂芬·普雷托留斯提到，一年前，企業(yè)被少數(shù)幾款大型模型吸引。當(dāng)公司有限度地、試驗(yàn)性地使用它們的能力時(shí)，情況還好，但現(xiàn)在隨著它們的規(guī)模擴(kuò)大，大模型的成本可能很快就會(huì)失控。

“企業(yè)傾向于構(gòu)建小模型來(lái)完成特定任務(wù)?！鄙胶Ｒ鍯OO彭璐在接受《IT時(shí)報(bào)》記者采訪時(shí)曾表示，國(guó)內(nèi)算力需求正從大規(guī)模模型訓(xùn)練轉(zhuǎn)向推理需求，尤其是企業(yè)對(duì)于私有化部署的推理需求日益增長(zhǎng)。隨著開源模型能力的提升，企業(yè)發(fā)現(xiàn)通過(guò)微調(diào)開源模型即可滿足特定任務(wù)需求，無(wú)須投入巨資訓(xùn)練超大規(guī)模模型。

在今年年初召開的2024百度AI開發(fā)者大會(huì)上，李彥宏也表示，基于百度文心4.0，用戶可以結(jié)合效果、響應(yīng)速度及推理成本等多維度因素，靈活剪裁出適用于不同場(chǎng)景的小尺寸模型。相較于直接使用開源模型調(diào)整得到的模型，這些定制的小模型在同等尺寸下展現(xiàn)出了更為顯著的效果優(yōu)勢(shì)；而在同等效果下，其成本則更低廉。

“在一些特定場(chǎng)景中，經(jīng)過(guò)精調(diào)后的小模型，其使用效果甚至可以媲美大模型?！崩顝┖暾摂?，未來(lái)大型的AI原生應(yīng)用將主要采用大小模型混合使用的方式，根據(jù)不同場(chǎng)景選擇適合的模型。