国内大模型创业迎来了新面孔。

包含 70 亿参数和 1800 亿参数两个版本的大模型 TigerBot 正式亮相，一经推出，就以独特的实力，引起了外界瞩目。

从评测结果可见，TigerBot 与 OpenAI 同规模模型的得分十分接近

作为一款国产自研的多模态大语言模型，TigerBot 不仅能进行编程、画图、翻译，还支持多种办公场景下的任务，具有高效的学习能力、创造力和可控性。

更重要的是，借助更先进的微调算法，TigerBot 在只使用少量参数的情况下，就能快速理解人类的问题，提升回答的准确性。

在同样 50 万条数据训练的情况下，TigerBot 的收敛速度比斯坦福推出的 Alpaca 快 5 倍，在公开数据集上评测显示性能提升 17%。

有点难以置信的是，研发了如此强劲大模型的团队，最初只有 5 个人，身为 CEO 兼首席科学家的团队 Leader 陈烨，担任了最核心的代码工作。

后来成员规模虽有扩充，但也只控制在了 10 人左右。

那么，这个在激烈的大模型竞争中，TigerBot 背后的中国企业——虎博科技，究竟是怎样凭借犀利小团队杀出一条血路的呢？

众所周知，训练大模型所需的高昂算力、成本，一度使得 ChatGPT 这样的通用大模型，成为了少数科技巨头的专利。

然而，拥有多年NLP 经验的虎博科技，却凭借自身独特的技术创新，打破了这一“成本魔咒”，并重新定义了何谓“短小精悍”。

具体来说，为了降低模型的训练成本和难度，虎博科技在以下几个方面进行了创新：

指令完成监督微调

所谓指令完成监督微调，主要就是让模型更加理解人类提出的各种问题。

如果模型像一个学生，那么问题就像一个作业。

如果老师只是给学生一个作业，不告诉他这个作业要考察什么知识点，要用什么方法来解答，那么学生可能会很困惑，于是有些问题的回答质量往往就不佳。

面对这样的问题，以往人们想到的办法，是通过微调和提示的方式，来让模型变得“更通人性”。

具体来说，微调是在大量的任务相关的数据上，重新训练模型的参数，这就像给了学生一本厚厚的辅导书，虽然可以让他学得更好，但也会花费很多时间和精力。

而提示则是在每个问题前加上一些特殊的单词或符号，就像给学生一个小抄，让小抄引导他写出正确答案，但这一方法也需要老师花心思制作小抄，而且小抄的内容也会限制学生的应变能力。

对此，TigerBot 的应对之策，是使用一种标记语言（Mark-up Language），在每个问题前加上一些特殊的符号。

这相当于给每个作业打上了“标签”。

如此一来，学生就能明白，这个作业是数学题，要用加减乘除来解答；那个作业是英语题，要用翻译来解答；从而让模型快速地理解了各种问题。

但别看只是个“打标签”的小小改动，真正要践行这样的技术创新，却绝非易事。

因为标记语言并不是一种简单的任务标签，它需要有一定的语法规则和语义表达能力，才能让 LLMs（大模型） 准确地理解和执行指令。

其次，标记语言并不是一种独立的技术，要让 LLMs 能够有效地利用标记语言来完成各种任务，还需要借助预训练、微调、元学习等其他多种技术。

因此，整合各种技术并设计一种通用且易用的标记语言，是一项具十分前沿的创新性工作，涉及多个方面的挑战和难点。

唯有那些具备深厚理论基础和实践经验的团队，才能做出这类突破。

突破并行训练难关

除了模型的底层架构上的改进外，TigerBot 另一大降低训练难度和成本的创新，就是突破了 deep-speed 等主流框架中的若干内存和通信问题，实现了千卡环境下训练数月无间断。

在此之前，要想千卡环境下进行数月无间断的训练，会面临很大的技术难点。

这里可以用一个形象的比喻说明：

想象一下，在一个拥挤的马路上，用很多辆小车来运送一座大山，要花费多大的时间和精力？要面对怎样的拥堵和阻碍？

在这里，“小车”就象征着每个 GPU 的内存空间，“大山”象征着模型的参数和梯度。

虽然我们有一千辆小车可以用，但是每辆小车的载重能力都很有限，远远不够装下整座大山。

另一方面，模型的参数和梯度需要在多个 GPU 之间频繁地交换和更新，需要消耗很多的通信资源。

这就像是要把一座大山从一个地方运到另一个地方，需要经过很多次的装卸和转运，不仅会耽误时间，还会消耗大量的资源。

对此，TigerBot 主要使用了三个技术，来进行并行训练的优化。

首先，TigerBot 使用了一种叫做 ZeRO 的技术，它可以把模型的参数和梯度分散到多个 GPU 上，从而减少每个 GPU 的内存占用。

这就像是把大山分成很多小块，然后用不同的小车来运送一部分小块。这样，每辆小车就不会超载了，而且可以同时出发，提高训练的效率。

其次，TigerBot 使用了一种叫做 DeepSpeed 的技术，它可以根据模型的参数和梯度的大小和分布，自动地选择最合适的通信方式和路径。

这就像是一个智能导航系统，它可以根据货物的重量和目的地，自动地选择最快的交通工具和路线，从而大大节约了时间和资源。

再次，TigerBot 使用了一种叫做 BF16 的技术，它可以降低模型的精度要求，从而减少计算的复杂度和内存的需求。

这就像是将同等大小的山体碎块换成了塑料或纸板，从而大大从降低运输的负担。

借由着这些技术，虎博科技每月在训练上的开销，能够节省数十万。

这也是为什么，他们能以 10 人左右小团队，在几个月时间内实现“媲美”OpenAI 壮举的原因之一。

除了上述提到的技术外，虎博科技在大模型方面，还运用 ensemble 和 probabilistic modeling 的方法，让模型在创造性和可控性上做出了适当的权衡。

同时，针对中文连续性强、多义歧义情况多等问题，虎博科技通过不断吸取开源模型和代码中的优点，从 tokenizer 到训练算法上，都做了相应优化。

而这些提升性能、降低成本的技术创新，和自然界中的生物面临环境压力时，所激发出的“突变”和“进化”，有着异曲同工之妙。

面对训练大模型所需的巨量算力、数据时，实力并不强劲的中小企业，也感到了某种“演化压力”。

为了在这场 AI 竞赛中不被时代抛弃，部分中小企业，只能被倒逼着选择了一种更能降本增效的技术策略。

然而，这样的“压力”，却并不总是能激发正向的“突变”与“进化”，部分实力羸弱的企业，可能直接倒在了这场残酷的大模型竞争中，还有的企业干脆选择了投机取巧，以炒作和公关来吸引融资。

既然如此，那虎博科技是如何在这样的压力下，完成正向“突变”的呢？

谈到这个问题，我们就不得不提起虎博科技的创始人兼 CEO——陈烨。

某种程度上，与 OpenAI 的 Sam Altman 一样，陈烨也是一个心怀科技理想的天才创业者。

在 AI 领域的造诣上，陈烨不仅三次获得人工智能顶级会议（KDD 和 SIGIR）最佳论文奖，在人工智能和机器学习领域发表了 20 余篇具有业界影响的论文，并拥有 10 余项专利。

并且还曾在美国的微软、eBay 和 Yahoo 担任主任科学家和研发总监等职位，成功实施过多个深具业界影响力的人工智能系统。

而每一个对 AI 技术进行过深度研究的人，都明白这项技术的远大意义。

这样的人，如果想在 AI 领域干一番事业，就绝不会仅仅只是为了赚钱。

在 2017 年，陈烨成立了虎博科技，开始专注于 NLP 技术的应用落地，愿景是用 AI 赋能下一代搜索引擎，连接人与全球信息，让人们获取知识更简单。

然而，再远大的理想，也要有现实的支撑。

深谙 AI 技术发展路径的陈烨明白，人工智能的进步与迭代，需要漫长的研发周期，虽然短期来看，资本市场对这类技术有着很大热情，也产生了很多泡沫，但如果长时间未能看见实际的应用或产出，各路资本就都会纷纷人走茶凉。

面对这个问题，理性而成熟的陈烨，选择了一条更为稳健的道路，来坚守自己的理想。

在彼时的国内 AI 赛道上，智能金融成为了陈烨首先瞄准的目标。

这是因为，金融行业的运转，往往伴随着巨大的数据量，且与教育、医疗等行业相比，金融领域的很多数据都是公开、且易于获取的。

于是，结合自身的 NLP 技术，虎博科技研发的新一代智能金融信息搜索引擎——虎博搜索诞生了。

虎博搜索的数据覆盖 了 A 股、港股及美股，包括行情、公告、研报、新闻等多维度信息。

利用语义挖掘、知识图谱、机器翻译等核心技术，虎博搜索不仅实现了口语化交流问答，并且还通过精确的数据抽取，以及跨越语言的功能，从海量信息中挖掘到深层次信息，并提供了本地编辑、报告全文、溯源定位等多种功能。

而这些功能背后的深度学习、知识图谱、文本生成等技术，都是未来大模型所必将涉及的关键点。

在此后的发展历程中，虎博科技又自主研发了各大金融领域的关键技术，包括智能推荐、翻译、舆情分析等，而由此积累的 NLP 经验，也为后来的 TigerBot 的诞生夯实了工程基础。

科研出身的陈烨，有技术，也有情怀，但却并没有在现实与理想之间顾此失彼，而是以用户需求为导向，结合自身的技术优势，开发出多种适用于不同场景的 AI 产品。

在此过程中，其依据对技术前沿趋势的敏锐洞察，逐步提高了自身的开发能力和工程化水平，从而在后来的大模型研发中，突破了主流框架中的技术难点和瓶颈。

如果说，当下的大模型竞争，是一场物竞天择的竞赛，那么唯有那些在广泛的产品和服务中，积累了足够多技术因子的企业，才能在压力和挑战面前，完成“进化”与“突变”。

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