【新智元导读】才用了112台A800，就能训出性能达GPT-4 90%的万亿参数大模型？智源的全球首个低碳单体稠密万亿参数大模型Tele-FLM，有望解决全球算力紧缺难题！此外，全新思路的原生多模态「世界模型」Emu 3等都浅亮相了一把。2024的智源大会，依然是星光熠熠，学术巨佬含量超标。
今年的智源大会，依然是星光熠熠，干货满满，依然是北京乃至全国AI发展的学术名片。
智源研究院也不负众望地发布了多项学术成果。
这场国内最顶尖、最硬核的年度「AI春晚」，已经成功举办了5届，成为AI圈最不容错过的顶级盛会。
过去几年，共有11位图灵奖得主，1000多位世界顶尖专家，跨越了30+国家和地区，前来参会。
2024年的智源大会，前沿学术浓度完全不输往届，大模型领域的先锋再次集结。
这次，不仅再次邀请到了图灵奖得主姚期智，还有OpenAI、Meta、DeepMind、斯坦福、UC Berkeley等国际明星机构与技术团队代表。
以及，国内主流大模型公司，包括百度、零一万物、百川智能、智谱AI在内的CEO与CTO。
一共汇聚了200+AI顶尖学者和产业专家。
接下来准备好，即将登场的是一场非常硬核、密度超标的学术盛宴。
目前的技术路径，是正确的吗？
现在普遍认为，人类大脑的参数在一百万亿到一千万亿之间，而如今大模型与人类大脑的参数的差距，已经从相差一百万倍变成了去年的一百倍。
如果照这个发展速度，未来几年大模型的参数很可能就会赶超人类大脑。
AGI时代，很可能就会在未来几年到来。
不过，我们最近正在走的，是一条正确的技术演化路径吗？
目前，学界已经就这方面提出了越来越多的质疑。
图灵奖得主LeCun曾多次表示，如今的LLM根本无法达到人类级别的AI，甚至连阿猫阿狗都不如。大模型仅具备语言能力且缺乏理解力，而一只家猫在通识和理解力上都要比LLM强太多。
而且，他认为，LLM在通往人类级别AI的高速路上，只是一个出口。
具体而言，那些基于自回归预测下一个token的大模型，是AI发展路线图中的一个阶段，它们无法进行规划和推理。
不过，基于Transformer的自监督预训练模型，是实现这一最终目标的重要组成部分。
仅仅依靠Transformer预训练模型远远不够，还需要将其置于能够推理、规划，并学习底层「世界模型」体系之中，才能真正发挥作用。
的确，LLM的局限很明显——它依然是一种单模态的模型。然而除了文本数据之外，世界上还存在大量图像、视频、音频，数据量是文本的十倍、百倍乃至千倍。
对此，产业界也有针对多模态模型的研究，但这些研究的思路依然是针对不同模态，理解和生成也是分开的。
智源认为，从技术发展路径来看，我们最终会形成一种统一的多模态大模型。
他们能将理解和生成统一，将不同的模态数据进行统一。
当多模态大模型能够理解和感知决策世界，就有可能进入到我们的物理世界。
如果进入物理世界跟硬件结合，这就是具身大模型的发展方向。
如果它进入到微观世界，去理解和生成生命分子，这就是AI for science。
而这些，都会最终推动人工智能向AGI方向发展。
大模型「全家桶」
基于这种技术路径判断的前提下，智源大模型全家桶应运而生。
具体包括语言大模型、多模态大模型、具身大模型、生物计算大模型，以及支撑这些大模型技术迭代的基座，即算力集群「操作系统」。
首个万亿稠密模型，解决算力难题
目前大语言模型训练中的一个核心关键痛点，就是算力消耗过高的问题。这也是目前所有公司共同面临的困境。
为此，智源研究院和中国电信人工智能研究院（TeleAI）基于模型生长和损失预测等关键技术，联合研发并推出全球首个低碳单体稠密万亿语言模型Tele-FLM-1T。
Tele-FLM-52B版本开源地址：https://huggingface.co/CofeAI/Tele-FLM
Tele-FLM-Chat试用（纯模型单轮对话版）地址：https://modelscope.cn/studios/FLM/ChatFLM
该模型与百亿级的52B版本，千亿级的102B版本共同构成Tele-FLM系列模型。
Tele-FLM系列模型实现了低碳生长，仅以业界普通训练方案9%的算力资源，基于112台A800服务器，用4个月完成3个模型总计2.3Ttokens的训练，成功训练出万亿稠密模型Tele-FLM-1T。
模型训练全程做到了零调整零重试，算力能效高且模型收敛性和稳定性好。
显然，在当前算力紧缺的大背景下，这个模型意义重大。
而评估结果也十分令人惊喜——
在基础模型的性能方面：BPB显示，英文能力上，Tele-FLM-52B接近Llama3-70B，优于Llama2-70B和Llama3-8B；中文能力上，Tele-FLM-52B为开源最强，优于Llama3-70B和Qwen1.5-72B。
在对话模型性能方面：AlignBench评测显示，Tele-FLM-Chat（52B）已经达到GPT-4中文语言能力的96%，总体能力达到GPT-4的80%。
目前，TeleFLM系列模型已经全面开源了52B版本，核心技术（生长技术、最优超参预测）、训练细节（loss曲线、最优超参、数据配比和Grad Norm等）均开源。
因此，对于开源社区和整个产业链，智源研究院都做出了重要贡献。
并且，Tele-FLM-1T版本也即将开源。
智源希望，可以为社区训练万亿稠密模型提供一个优秀的初始参数，避免万亿模型训练收敛难等问题。
全球下载量最高国产模型
而产业界人士，对于智源的BGE模型一定是耳熟能详。
BGE模型，是全球下载量最高的国产AI模型，也是最普及的开源向量模型。
团队基于创新性的监督预训练，和多阶段的对比学习，以及构建多语言关联文本的数据集cmtp，研发出了BGE模型。
它一经发布，就保持国际领先位置。因为又好用又是轻量级模型，它在开源社区广受好评，下载量持续攀升，还得到了Hugging face、LangChain等全球主流大模型应用框架的集成。
多模态大模型
如今，多模态大模型依然处于持续的迭代和演进，技术路线还没有收敛。
而智源研究院在过去一年里，发布了多项引领整个开源社区的相关研究。
去年12月发布的Emu 2，截至目前依然是开源社区最大、性能最领先的生成式多模态大模型。
今年2月发布的EVA-CLIP-18B模型，依然是开源社区最大、性能领先的180亿参数视觉表征的CLIP模型，被用于许多多模态大模型中视觉编码器的部分。
虽然多模态大模型目前的发展现状非常火热， 但在智源看来，此多模态非彼多模态。
在行业里，各种模态的转换已经有了GPT-4V、DALL-E、Sora、GPT-4o等优秀模型。
然而以下这些问题，目前还没有答案。
在技术路线上来看，到底是使用diffusion model还是auto regressive？到底是单一的跨模态还是统一的多模态？理解和生成应该分开还是结合？是要组装式的多模态，还是原生的多模态？
智源的判断是，要坚定地走统一原生的多模态路线。
为此，就必须挑战整个行业里最难的技术路线。
原生多模态「世界模型」Emu 3
如今，原生多模态「世界模型」Emu 3正在紧锣密鼓地正在训练中，
顾名思义，所谓「原生」，就是一开始就将多种模态融合，同时将生成和理解进行融合。
它统一了文字、图像、视频，使用自回归的技术路线，实现了图像、视频、文字的输入和输出，并且具备更多模态的可扩展性。
自回归的框架，让它能够进行持续的、可控的交互。
目前Emu3已经取得了一些进展。
比如，它已经具备了优秀的图像生成能力。
需要强调的是，它不是基于diffusion model，而是基于auto regressive自回归网络。
同样，它也能进行视频的生成，同样也是基于自回归网络。
从这些视频结果可以看出，Emu 3具备捕捉世界模型规律的能力。
而这个统一的多模态模型，甚至还具备对图像和视频的理解能力。
比如，模型会识别出左上角视频的主人公感到幸福和兴奋，而右上角的男人则显得很失望。
在左下角的图像中，如果提问最近的交通灯是什么颜色，它能够识别出红灯（即使图中红灯的信号非常微弱）。
它还能描述出，右下角的视频显示的是动态的天空中有很多云。
而以上我们看到的，都是同一个模型的结果。
虽然Emu3还在训练中，但智源已经开放了轻量级的图文多模态大模型Bunny。
它是一个基于灵活架构、能支持不同视觉编码器和不同语言基座的模型，模型本身以及训练代码，都全部开源。
此外，智源的更多视觉大模型的重要原创成果，都已经全部开源。
具身智能大模型
多模态大模型的出现，让计算机进一步感知和理解这个世界，更能化身为一个强大的智能体。
上个月，微软Build大会上官宣的Copilot+ PC，展示了AI助手在PC上自主完成任务的能力。
几天前，苹果在WWDC上发布的Apple Intelligence，同样让AI控制手机成为可能。
智源在过去的一年里，在这一领域，做出了一些突破性的成果。
团队研发的通用计算机控制的系统——Cradle，它可以操控一切软件，像人一样通过看屏幕，点击鼠标，完成计算机上的任务。
而且，Cradle还能进行自我反思，并对未来做出规划。
不仅有大模型，还要有身体
看得出，当一个Agent从数字世界，走向物理世界，便是「具身智能」。
基于具身智能是LLM技术路线重要发展节点的重要判断，智源在过去一年，也非常坚定在这一方向上持续投入。
具体来说，他们在机器人末端操作、具身大小脑、导航、硬件这些领域，全面开展研发。
这当中，也取得了一些亮眼成果。
首先是机器人抓取，称得上是每个机器人必备的「基操」。
以往泛化的抓取AI，在面对透明、反光的物体时，经常会任务失败。
对此，智源通过构建了一个大规模高质量的仿真系统，涵盖了千万量级场景，以及超过10亿的抓取数据，训出一个通用抓取模型。
值得一提的是，它能够在工业级真机中，能够实现超95%的成功率，创世界最高记录。
除了最基本的抓取能力之外，具身智能真正让人感到兴奋的是思考的能力。
这正是LLM的诞生，给机器人智能带来了全新的变化。
过去一年，智源研发了2个专模专用，各司其职的分级大模型系统：SAGE和Open6DOR。
其中，SAGE是一个可以反思，随机应变的操作大模型，基于3D视觉小模型+图文大模型打造，能够让其从失败反思，进一步规划尝试。
Open6DOR是一个全球首个开放指令6 DOF的取放大模型，而谷歌发布的RT大模型仅能实现3个自由度。
更多自由度，意味着能够实现更好的抓取能力。
因为机器人在抓取时，不仅需要考虑物体的「位置」，还需要考虑其「姿态」（比如横放，或树立等），才能变得实用。
当然了，机器人还应学会行走，因此，智源研发了一个面向技术终局形态的端到端具身导航大模型。
以往，机器人需要离线提前建好的地图，实现导航。但人类走路，完全是依靠视觉。
而具身导航大模型实现了纯视觉、纯Sim2Real的解决方案，也就是实现了「Video-Language in, Action out」。
下面这个机器人就是在虚拟世界中完成训练后，直接被投入智源大厦办公楼的真实场景中，进行泛化导航。
以上是智源在具身大模型方面的研究成果，若想让其真正实现落地，还需要机器人本体。
对此，智源与北京银河通用机器人公司开展合作，将具身大模型与其轮滑式机器人结合，推进在不同场景中落地。
在无人药店中，客户下单后，机器人可以去货架上，拿取正确的药物。
而在家庭服务的场景中，机器人还可以自动清理垃圾。
另外，机器人还需要思考。
比如，当告诉机器人「我渴了」。它会说，「好的，给你拿一瓶水」。
告诉它「我饿了」，它还会问你，「现在有香蕉橘子，你要哪个」？
这个机器人不仅能够基于用户指令去思考，还可以与用户交互，并且可以实现上述的泛化的抓取能力。
智能心脏超声机器人，全球首创
除了在无人药店、家庭场景外，智源的具身智能在医疗领域，也实现了重要的应用落地。
通过联合清华大学301医院，实现了全球首创的智能心脏超声机器人。
而且，在真人上，实现了全球首例的自主超声扫描。
在与301医院3位资深心脏超声医生的扫描结果进行对比，却发现，AI机器人在准确性、高效性上与人类医生基本持平。
但其稳定性、舒适性，显著高于人类医生。
更为重要的是，现在在全国，超声医生是非常缺乏的，患者看病排队经常排很久，智源AI机器人能够在提升医疗水平方面有着重要意义。
未来，具身智能依然面临诸多技术问题，还待解决。
智源研究院联手各大高校、企业，以及业内更多的生态合作伙伴，一起去推动具身智能的发展。
生物计算大模型
此外，智源研究院在生物计算大模型方面，也取得了诸多进展。
生成式AI已经推动了AI领域发展，当进入微观世界，我们是否可以用相似的技术，来解决生命分子的理解与生成的问题？
这便是，智源在研发生物计算大模型，进行的一个初步思考。
与此同时，它对于整个产业界意义重大。
在药物研发领域，存在一个「双十定律」，从新药研发到上市，通常需要耗费十年的时间，以及十亿美元的投入。
其中，30%-40%的时间和成本，大都用在了药物设计和临床阶段。
这便是AI可以发挥作用的地方，除了化合物筛选和预测之外，对于大分子结构建模预测，这也是AI在医疗领域可能会取得的突破。
基于此，智源设计了一个OpenComplex 2全原子生物分子模型，是一个仅有「解码器」的模型。
具体研发规划是，通过构建统一的生物分子计算模型，打通像蛋白质、DNA、RNA小分子之间的壁垒，并且可以研究它们之间的关系。
OpenComplex 2在国际权威CAMEO榜单的评测中，连续26个月稳居第一。不论是精度，还是宏观结构方面，都优于同期模型，比如AlphaFold 2。
除了预测蛋白质，OpenComplex 2还能预测各种复合物。
预测结果显示，OpenComplex 2具备了通用预测能力，仅用少量GPU取得的精度竟达到超算的水平。
另外，智源还将这样的技术应用在实时孪生心脏计算建模中，实现了将心脏的生物秒和计算秒突破到了1:0.9，真正实现了临床应用的可能。
大模型时代新Linux
以上所有成果，都需要依赖一个强大的技术基座——FlagOpen。
它是一个面向异构芯片、支持多种框架的大模型全栈开源的技术底座，在一年时间里从1.0升级到了2.0。
FlagOpen中，有面向不同芯片的算子库，有面向异构AI计算的框架，有数据处理的工具，也有各种算法和EMU、BGE等模型。
因此，这个开源框架能够真正实现一栈式领先的高效应用的算法和工具。
同时，FlagOpen也和Linux、Hugging Face等全球主流的基金会合作。
同时，智源还构建了为大模型而生、支持异构芯片的算力集群「操作系统」FlogOS。
在过去20多个月内，它已经支持了超过50个团队训练大模型，能够支持8种AI芯片。
在FlagOpen中，一个核心部分就是面向大模型的开源Triton算子库。
其中大概有120多个主流通用的算子，目前实现了48%的全覆盖，能支持六大厂商的多种AI芯片。
而针对大模型专用的算子库，其中有6个FlagAttention算子，能够覆盖主流的attention。
同时依托智源在LLM方面的前沿研究，平台也能紧随算法前沿去打造创新的算子。
FlagScale是一个多元异构的并行训练框架，凭借这个框架，智源在业内首次实现了不同厂商跨节点RDMA直连以及多种并行策略的高效混合训练。
并且，智源实现了首个基于多元异构芯片、Scale-Up+Scale-Out两阶段高校训练的千亿语言模型，模型也已经在社区里开源。
新发布数据集
同时，智源还发布了两个开源数据集。
首先，是首个千万级中英文高质量指令微调数据集InfinityInstruct。
要知道，SFT阶段在激发大模型能力非常关键，而目前社区里依然非常缺乏高质量的SFT数据。
实验结果显示，这个数据集能让非常多开源社区的基座模型达到或接近GPT-4的水平。
此外，智源还将开源全球最大的中英文多行业数据集IndustryCorpus。
它覆盖18类行业，总计3.4TB。结果显示，它能显著提升通用基座模型在领域里的效果。
上月发布的FlagEval大模型评测榜单，也为业内打造了一把丈量模型能力高峰的「尺子」。
正是基于智源研究院的开源承诺，以及在社区持续做出的创新突破，FlogOpen系列的开源模型框架工具，在过去一年的全球总下载量，已经超过了4755万次，在国内的AI机构中属于绝对领先。
一年一度「追星现场」
2023年智源大会上的「AI安全论坛」上就有多位AI大佬汇聚，Hinton、Altman、Tegmark、Russell针对安全与对齐问题各抒己见。
AI教父Hinton「现身」的那一刻，直接上演了追星现场。
而今年3月由智源顾问委员会主任宏江博士发起，智源研究院主办的AI安全论坛上，不仅有Hinton，Bengio本人更是来到了现场，还有国内大佬姚期智、张亚勤、薛澜等人，共话AI安全。
这不，在2024北京智源大会上最先presentation的，便是一位重磅嘉宾——同时参与打造Sora和DALL·E的背后开发者。
Sora、DALL·E团队负责人
大会邀请到了DALL·E作者之一Aditya Ramesh惊喜现身，他目前在OpenAI工作，是Sora模型团队的负责人。
更让人惊喜的是，在他演讲结束后，我们居然看到纽约大学谢赛宁教授上台，与Ramesh展开了一场深度对谈。
演讲中，Ramesh首先带领大家简要回顾了近年来生成式模型的发展。
2021年1月，DALL-E 1发布，他们最初的想法只是看到了Transformer在文本建模上的优秀性能，于是尝试着扩展到视频领域。
结果发现，Transformer架构建模视频的表现也相当之好，于是接下来的几年也是DALL-E系列模型不断扩展的进程。参数量不断增大，模型的功能也在逐渐扩展。
尽管效果很好，Ramesh却在反思，DALL-E 1这样的模型是否能真正学习到世界的压缩表征，能否通向AI智能。
在这个过程中，OpenAI另外两项工作给了他很多启发，一个是Mark Chen等人发表的iGPT，一个是 Alec Radford等人的CLIP。
CLIP的论文在Ramesh眼中，是一项有「范式转变」意义的工作。
因为从CLIP开始，图像表征学习才真正开始进化。
从ImageNet中提取的类别特征，到CLIP提取的更通用的的文本/图像信息，再到2023年DeepMind提出Cap骨干模型，从视觉世界中重建自然语言。
当任务定义变得越来越简洁，视觉表征学习的能力逐渐强大，我们的计算资源也在增加，那么下一步需要用算力来做什么？
可以看到，语言的作用正不断被纳入视觉的范畴。Ramesh认为，接下来自然语言会逐渐成为类似「脚手架」的角色，帮助模型训练视觉能力。
到最后，类似Sora这种强大的视觉模型将不断吸取、压缩现实世界的信息，带来可行的「世界模拟器」。
中国的世界研究院，AI大佬怎么看？
成立于2018年，智源用了6年的时间，阐释了如何成为AI领域的兼具创新与活力的研发机构。
从模型发布开源，到构建部署模型全链技术栈，再到AI盛会，学术社区，无不体现着「智源模式」。
中国的世界研究院，也成为了其代名词。
对于这家研究机构，国内LLM初创公司的大佬们，纷纷给予了极高的赞誉。
月之暗面创始人杨植麟表示，智源在2020年就开始开发悟道模型了，是在亚洲地区最早投入大模型的机构。这种想法非常难得，非常领先。
而如今，智源的视野更宽了。显然，智源大会已经变成了一个非常好的平台，让业内公司都得到了极大收益。
百川智能CEO王小川提到，无论是大模型的思潮还是很多技术，都是从智源发展起来的。
如今中国的大模型已蜂拥而出，而智源在这些市场化的企业面前，就凭借着自身具备的技术高度扮演了智库的角色。因此在生态领域，智源能够帮助中国AI企业更加快速健康地发展。
智谱AI的创始人张鹏则将智源称为「国内甚至国际人工智能领域的一面旗帜」。
在他看来，智源起了一个好名字，这也是发布Flag系列产品的本意。在整个AI浪潮中，智源具有非常宏远的布局，智谱AI等企业也非常希望和智源长期在学术研究、落地应用、公共政策等方面合作。
面壁智能的CEO李大海则表示，如今大模型这个领域时刻发生快速的变化，有一些事情，是商业公司没有动力、也没有资源做的。
因此，大家就非常期待着智源的撮合和带领下，搭建一个更好的平台，协作做好一些需要做好的事。
相信在未来，坚持学术创新和AI前沿路线探索的智源研究院，将会给我们带来更多的惊喜。
