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  来源:证券时报 大年月朔,阿里发出大模型新年第一弹 。 北京时间1月29日凌晨1点半,阿里云通义千问旗舰版模型Qwen2.5-Max正式升级宣布 。据其介绍,Qwen2.5-Max模型是阿里云通义团队对MoE模型的最新探索结果,预训练数据凌驾20万亿tokens,展现出极强劲的综合性能,在多项果真主流模型评测基准上录得高分,全面逾越了目前全球领先的开源MoE模型以及最大的开源浓厚模型 。 与Qwen2.5-Max进行比照的模型,就包括了最近火爆海内外的DeepSeek旗下的V3模型 。受新模型的影响,1月28日阿里巴巴美股拉升,一度涨超7%,收盘录得6.71%的涨幅,报96.03美元/股 。1月29日盘中再度大涨,收盘涨0.71%,收于96.715美元 。 阿里新模型性能全球领先 阿里通义千问团队体现,Qwen2.5-Max接纳超大规模MoE(混淆专家)架构,基于凌驾20万亿token的预训练数据及精心设计的后训练计划进行训练 。 据介绍,Qwen2.5-Max在知识、编程、全面评估综合能力的以及人类偏好对齐等主流权威基准测试上,展现出全球领先的模型性能 。指令模型是所有人可直接对话体验到的模型版本,在Arena-Hard、LiveBench、LiveCodeBench、GPQA-Diamond及MMLU-Pro等基准测试中,Qwen2.5-Max比肩Claude-3.5-Sonnet,并险些全面逾越了GPT-4o、DeepSeek-V3及Llama-3.1-405B 。 同时,基座模型反应模型裸性能,由于无法会见GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等闭源模型的基座模型,通义团队将Qwen2.5-Max与目前领先的开源MoE模型DeepSeek V3、最大的开源浓厚模型Llama-3.1-405B,以及同样位列开源浓厚模型前列的Qwen2.5-72B进行了比照 。结果显示,在所有11项基准测试中,Qwen2.5-Max全部逾越了比照模型 。 记者还注意到,除了宣布Qwen2.5-Max以外,1月28日,阿里还开源了全新的视觉理解模型Qwen2.5-VL,推出了3B、7B、72B三个尺寸版本 。其中,旗舰版Qwen2.5-VL-72B在13项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面逾越GPT-4o与Claude3.5 。 受新模型的影响,1月28日和29日阿里巴巴美股拉升明显 。Qwen2.5-Max的宣布引发了资本市场关于重估中国AI资产的讨论 。如果将阿里巴巴美股上市后的股价走势时间轴拉长,其股价在2020年摸到311.046美元的高位后,便进入了下行的通道 。业内人士剖析,阿里云不但宣布了与全球顶尖模型比肩甚至更优的模型,并且具备完整的云生态,或能形成类似去年北美云盘算效劳商的投资逻辑 。 DeepSeek以外,大厂大模型也值得关注 最近几天,各人的注意力都在DeepSeek上,但有海内头部大模型厂商的焦点技术主干告诉证券时报记者,包括阿里通义千问、字节豆包、腾讯混元在内的互联网大厂大模型能力其实并不差,只是DeepSeek作为创业公司,和互联网大厂在生长战略上有所差别 。DeepSeek作为纯技术驱动的公司,代码和训练要领完全开源,而互联网大厂往往出于商业化等方面的考量不会完全开源 。 “DeepSeek出圈的原因主要照旧跟金融市场相关 。从基座能力上看,其实没有那么强,对我们的攻击也没有那么大 。”该技术主干告诉记者,美国股市上涨的逻辑主要是AI和英伟达芯片,但DeepSeek让人们发明可能不需要这么多英伟达的卡,就能做出来性能差未几的模型 。“并且还开源了,所以DeepSeek才这么受关注 。”该技术主干体现 。 与此同时,DeepSeek主要是在文本生成能力和理解能力方面比较强,尤其擅长中文语境下的长文本和庞大语境,DeepSeek V3和R1暂无多模态生成能力 。有行业从颐魅者向记者体现,以豆包等为代表的大厂模型都属于多模态大模型,在大语言模型基础上融合了图片、音频、视频等多种模态,对算力底座要求更高,不但要支持大规模训练任务,还要确保端侧应用的实时性和高效性 。 因此,DeepSeek除了通过立异架构与优化算法降低训练本钱外,还能越发聚焦于大语言模型领域 。一名海内大模型高管在剖析DeepSeek的乐成时就指出,有相对充裕的卡(算力资源),没有融资压力,前面几年只做模型不做产品,这些都让DeepSeek越发纯粹和聚焦,能够在工程技术和算法上有所突破 。 前述海内头部大模型厂商的焦点技术主干还透露,1月22日字节宣布的豆包大模型1.5Pro,在多个测评基准上领先于许多头部的模型,“我们的压力不来自于DeepSeek,而是豆包,只是豆包1.5Pro没有出圈,各人没注意到 。”该技术主干说 。 DeepSeek面临“蒸馏”争议 记者注意到,字节研究团队还体现,豆包1.5Pro通过高效标注团队与模型自提升相结合的方法连续优化数据质量,严格遵循内部标准,不使用任何其他模型的数据,确保数据来源的独立性和可靠性,也即没有通过“蒸馏”其他模型来走捷径 。 所谓“蒸馏”,指的是一种开发者用来优化小型模型的要领,是一种在深度学习和机械学习领域广泛应用的技术,简单理解就是用预先训练好的庞大模型输出的结果,作为监督信号再去训练另外一个简单的模型 。这样可以大幅减少盘算资源消耗,让小模型在特定任务中以低本钱取得类似效果 。 DeepSeek的技术文档体现,R1模型使用了数据蒸馏技术(Distillation)生成的高质量数据提升了训练效率 。周二,白宫人工智能和加密钱币事务卖力人大卫·萨克斯在接受该媒体采访时宣称,DeepSeek“有可能”窃取了美国的知识产权才得以崛起 。他还体现,未来几个月美国领先的人工智能公司将接纳步伐,试图避免“蒸馏” 。据金融时报报道,OpenAI称它发明DeepSeek使用了OpenAI专有模型来训练自己的开源模型的证据,但拒绝进一步透露其证据的细节 。 不过多名业内人士体现,“蒸馏”虽然保存一定争议,但其实是大模型训练中一种常用的要领 。由于训练庞大模型需要投入大宗资源,并招聘专业人员教导模型如何生成切合人类表达方法的回覆,耗钱耗时间,而“蒸馏”则可以制止这个问题 。因此,无论是在中国照旧美国,首创公司和学术机构使用ChatGPT等具有人类反响优化的商业大语言模型输出数据来训练自己的模型,被视为一种普遍的、“默而不宣”的现象 。 由中国科学院深圳先进技术研究院、北大等机构联合宣布的论文《大语言模型的蒸馏量化》中,研究者就提到除了Claude、豆包和Gemini之外,目今知名的开闭源大语言模型均体现出了较高的“蒸馏”水平 。研究人员普遍认为,“蒸馏”能够使模型训练的效率更好、本钱更低,但会使模型的奇特性下降,且太过“蒸馏”也会导致模型性能下降 。

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