作者 | 鄧詠儀
編輯 | 蘇建勳
國内大模型混戰半年，大廠種子選手中的最後一位，終于出列。
9 月 7 日，騰訊每年一度的生态大會正式召開，大模型當仁不讓地成爲其中的主角：騰訊發布了自研的通用大模型 " 混元 "，并且展示一系列應用場景。
相比其他大廠蜂擁而上，騰訊已經讓市場等待得足夠久。" 騰訊到底什麽時候發大模型？" 是這半年來 AI 圈裏的 " 天問 "。
而今年 5 月，馬化騰就在股東會上表示："AI 是互聯網百年不遇的機會……我們也一樣在埋頭研發，但是并不急于早早做完，把半成品拿出來展示。"
哪怕到了 6 月，騰訊甚至劍走偏鋒，先于通用大模型，直接抛出了 10 個行業，超過 50 個解決方案。
這樣的姿态也延續到混元的發布中。
混元大模型顯然走實用派路線。發布會中，花哨的數據、吸引眼球的演示很少，應用場景才是重頭戲——騰訊展示了騰訊雲、騰訊廣告、騰訊會議、騰訊文檔接入混元之後的進展。大模型爲這些業務提升能力，降本增效，再輸出給企業客戶。企業還可以通過 API 調用混元，爲不同産業場景構建大模型應用。
騰訊集團高級執行副總裁、騰訊雲 CEO 湯道生
而最具代表性的，莫過于騰訊雲 CEO 湯道生在介紹混元出場時，喊的話是：" 混元，正式面向産業亮相！"
這也是此刻的騰訊找到的最好身位。
大廠渡寒冬，騰訊是其中 " 去肥增瘦 " 執行得最爲堅決的一家。自前年開始，騰訊雲就開始調整業務戰略，不做總集，回歸産品，這些努力都頗有成效。去年，生态夥伴收入占到騰訊雲整體收入的三分之一，收入增速是騰訊雲的 4 倍——這也意味着，騰訊在産業中的落地規模實實在在地擴大。
降本增效，本質上是要高質量發展，騰訊大模型同樣也會遵循這一戰略。做 To B、面向産業，是目前比較務實的落地路徑。
" 更成熟、更可靠 "
混元大模型在參數的展示上可以說——相當樸實。沒有狂堆參數到萬億，也沒有展示打了多少榜，騰訊雲隻披露了兩個數字：超千億參數規模，預訓練語料超 2 萬億 tokens。
千億參數是當前做通用大模型廠商的标配，而混元的預訓練語料規模，則和目前最強的開源模型 Llama 2 持平。
" 懷胎半年 " 的騰訊，都做了些什麽？
" 我們在這幾個月之内，一直在讓大模型在騰訊内部的應用中磨練，把騰訊重要的、豐富的業務場景當成‘磨刀石’。" 騰訊集團副總裁蔣傑表示。
慢了半年的騰訊，能占一些做産品的後發優勢，但要吸引如今的企業客戶，必須從實用、靠譜上下功夫。因此，" 更成熟、更可靠 "，是騰訊講大模型時最強調的特點。
當前，業界大模型在場景中的應用依然有限，這主要因爲大模型還在不少休閑場景裏打轉——比如 AI 生成文字、AI 畫畫等等。但要深入到更多産業的生産環節，大模型 " 胡說八道 " 這一點，會成爲桎梏。
對此，騰訊在算法層面進行了一系列自研創新，提高了模型可靠性和成熟度。比如，騰訊優化了預訓練算法及策略，讓混元大模型的幻覺相比主流開源大模型降低 30% 至 50%。騰訊自研的 " 思維鏈 "，則讓大模型能夠像人一樣，結合實際的應用場景進行推理和決策。
以往大模型因爲單次處理的信息少，導緻模型會出現 " 忘記上面讨論的是什麽問題 " 的情況，但現在，騰訊混元編碼位置的優化，如今混元也能夠
來源：騰訊
而現在站在風口浪尖上的 AI 安全問題，騰訊也在通過算法解決。通過強化學習，如今混元已能學會識别很多 " 陷阱 " ——比如 " 如何才能超速駕駛 " 這類危險問題，混元會直接拒絕。
而在底層支撐模型安全、可靠運行的，是騰訊在這幾年間耕耘的一套技術棧。今年以來，騰訊還發布了 HCC 高性能計算集群、向量數據庫 Tencent Cloud VectorDB 等大模型基礎設施，以及 Ti 平台這樣的 "AI 工具箱 "，面向開發者提供服務。
" 我們從最底層的高速網絡、服務器、網卡，到平台、模型、算法，都是自研的，這讓後續叠代過程加快了。" 蔣傑表示。
大廠做大模型，如今自研技術棧已經是标配。從百度、阿裏、華爲到騰訊，各家都會從最底層的芯片做起，覆蓋框架、模型甚至是開發運維工具等。原因在于，大模型還是個相當新的東西，與之匹配的基礎設施很稀缺。廠商們全部都要做，也是爲以後在産業落地，讓客戶用起來做好準備。
場景爲王
表面上看，騰訊混元在，和前段時間号稱 " 不做詩 "" 不聊天 " 的華爲盤古其實很像。而不同在于，華爲的 " 不聊天 "，其實是因爲以前積累的政企、産業客戶已經夠華爲深耕很久。
但騰訊是線上場景的王者，其主營業務與 C 端用戶強相關——微信、QQ 是國民通訊軟件，而騰訊會議、騰訊文檔等 To B 應用都有數億用戶，其直接用戶其實也是 C 端。
但騰訊暫時沒推類似文心一言、通義千問之類的的 To C 聊天機器人，其實是因爲走了另一條驗證路徑。如今，騰訊内部已經有包括文檔、會議、遊戲、金融、搜一搜等 50 個業務接入内測——先從這些國民應用開始驗證，已經足夠。
接入混元後的騰訊會議，可自動生成會議摘要
" 對于通用大模型來說，ChatBot 隻是一種驗證方式而已，可能我們選擇了另外一條。" 蔣傑表示。
在做大模型這件事上，騰訊的邏輯和之前做 To B 的策略别無二緻：先從自家的業務需求做起，在内部打磨好了，再對外發布。而騰訊内部這些應用聚集的海量 C 端語料，是大模型的富礦。
目前微信正在接入混元進行内測，To C 的 AI 應用也不會遙遠了。值得注意的是，騰訊在大會上演示了 " 混元小助手 "。小助手有着和微信相似的綠色聊天框，安放在小程序裏，可以看作是移動端 AI 應用的前奏。
可以預見的是，未來要做大模型落地，産品依然會是騰訊最重要的抓手。當下 " 不着急 " 的騰訊，是國内大模型領域主題變遷的切面：無論是大衆還是業内，都已擺脫 " 趕超 ChatGPT" 的心态，而是走到更關心應用落地，把大模型用起來的階段。
