深度对话阶跃星辰创始人姜大昕：“百模大战”下，大模型如何产生更大价值？｜钛媒体AGI

​“我意识到ChatGPT是一个划时代的技术变革。一定要自己下场，以最快速、最灵活、最全面的方式来投身到变革中去。”

2024年3月下旬，前微软全球副总裁，如今的阶跃星辰创始人、CEO姜大昕博士对钛媒体App表达他对于下场做大模型的决心。

早在一年前，笔者就从行业里面听说了“阶跃星辰”这家非常非常低调的公司——背景很强大、多位前微软团队成员参与其中。

去年9月，阶跃星辰已将超过GPT-3.5的Step-1千亿参数大模型开放给合作伙伴使用，同时还获得了备案审批。很多行业里面的人对这个团队给予厚望。

相比其他大模型玩家的高调入场，阶跃星辰在过去一年几乎处于“隐形”，这样的低调是令人好奇的，也促使我希望更快深度了解这家公司。

但没想到，我这一等就等了近一年。

如今，阶跃星辰终于对外亮相。今年3月23日2024全球开发者先锋大会上，阶跃星辰首次发布了Step系列通用大模型，包括Step-1千亿参数语言大模型，Step-1V千亿参数多模态大模型，以及Step-2万亿参数MoE语言大模型预览版——这也是国内初创公司里面的首个万亿参数大模型。

接近两小时的闭门交流中，姜大昕向钛媒体App坦言，过去一年内，在国内“百模大战”这一喧嚣背景下，阶跃星辰选择埋头研发技术和产品。训练万亿参数模型体现了阶跃星辰的核心技术价值，也说明了公司探索AGI（通用人工智能）的决心。

发布Step系列大模型，继续攀登Scaling Law

自1956年至今，AI 技术经历了三个重要阶段。

前两次 AI 浪潮中，所有人期盼的十年“AI 效应”这一看法泡沫破灭。不管是芯片“摩尔定律”速度跟不上 AI 的算力要求，还是数据量不够、算法不强、商业化不如预期，均让我们对 AI 保持着长期质疑的态度。

2018年底，BERT模型横空出世，在经典的阅读理解测试集上超越了人类准确率的水平，是自然语言处理领域的巨大突破事件节点，也是迈向AGI的第一个节点。

姜大昕在2021年的一场活动演讲中表示，BERT集成了此前深度学习在自然语言处理领域已经取得的成果，显得特别强大，主要有特征学习、自监督学习等特点。采用了自监督的学习方式，BERT能够自己构造训练数据、利用网页数据作为训练集，从而训练上亿参数大模型。

在他看来，预训练模型就像本科生学习各种基础课，而微调是研究生学习专业课，基础知识掌握比较牢固，学习专业课就比较容易——这就是BERT的主要思想。

然而，Transformer的出现让大模型有了另外一种可能。基于自注意力机制的Transformer模型，让更多人理解和生成自然语言文本。如今，基于Transformer的模型会做得越来越大，能力越来越强。

姜大昕强调，大规模语言模型突破开创了“预训练+微调”新范式。

姜大昕2005年就获得纽约布法罗州纽约州立大学计算机科学博士，并在微软工作了16年有余，曾带领团队研发微软Bing必应搜索、Cortana智能助手等业务产品，在机器学习、数据挖掘、自然语言处理、生物信息等领域拥有丰富的经验和工程经验。

离开微软时，姜大昕担任微软全球副总裁，所在部门为STCA（微软亚洲互联网工程院）。

2020年3月，微软推出图灵模型，参数量是上一代的10倍，达到了170亿参数；仅仅三个月后，OpenAI推出了GPT-3 模型，翻了超10倍，达到1750亿参数，轰动一时。

2022年底，OpenAI发布基于GPT-3.5模型的 AI 聊天机器人ChatGPT，风靡全球，成为迈向 AGI 的第二个节点。

“千亿参数的GPT-3.5模型是一个重要的分水岭。要达到 GPT-4 的万亿规模参数，各个维度的要求都上了一个台阶。训练万亿模型需要等效 A800 万卡单一集群，高效稳定的训练，十万亿 tokens高质量的数据，加上驾驭新颖的 MoE 架构。这里面有任何一个短板，Scaling Law（缩放规律）就很难攀登上去。”姜大昕告诉钛媒体App。

基于这样一个判断，姜大昕自身负责算法工作，同时找到微软搜索引擎团队负责搜索排序相关性的leader 焦斌星，以及曾在微软亚洲研究院的朱亦博，分别负责数据和系统，成立了阶跃星辰这家公司，剑指AGI。

姜大昕表示，阶跃星辰这个名字也很有趣。它的灵感来自阶跃函数（Step Function）——神经网络中最早的激活函数，其图像对应着我们 logo 中阶梯的形状。一方面，阶跃本身就有跳变、跃迁、超线性增长的意思，另一方面，step by step，扎实地做好手上的工作，这也是公司基因。

对于通往AGI的路径，姜大昕和其团队有着自己的认知和判断。

姜大昕认为，通向 AGI 会经历三个阶段：一是早期阶段，语言、视觉、声音不同模态独立发展，模态之间没有关系，每个模型所要做的是学习如何更好地表征各自模态的特点；二、如今多种模态已开始走向融合，但这个融合并不彻底，主要是理解任务、多模生成任务分开，造成模型的理解能力强但生成能力弱，或者反之；三、下一步一定是将生成和理解统一在一个模型里。多模态理解和生成统一后，就可以和“具身智能”结合起来。把模型作为机器人或者一个设备的大脑，让它去探索这个世界，与世界进行交互。

姜大昕强调，多模理解和生成的统一是通向AGI的必经之路。

从2023年两个月内训练出的Step-1千亿参数语言大模型，到今年Step-2万亿参数MoE语言大模型预览版，阶跃星辰正一步一步推进大模型研发。

其中，Step-1 是千亿参数语言模型，在模型架构、算法和系统上进行创新，拥有优秀的长文理解和生成能力、多轮指令跟随能力以及现场学习能力，同时能够实现单卡低比特超长文本的高效推理。Step-1在逻辑推理、中文知识、英文知识、数学、代码方面表现出色，性能全面超越GPT-3.5。

Step-1V的多模理解能力突出，可以精准描述和理解图像中的文字、数据、图表等信息，并根据图像信息实现内容创作、逻辑推理、数据分析等多项任务。此外，Step-1V亦可实现视频理解。据大型模型评估平台“司南”（OpenCompass）多模态模型评测榜单显示，阶跃星辰研发的Step-1V 千亿参数多模态大模型位列第一，性能比肩 GPT-4V。

最新的Step-2万亿参数语言大模型则采用 MoE（混合专家模型）架构，聚焦深度智能的探索。据了解，参数量从千亿到万亿，增长了一个数量级，对算力、系统、数据、算法四个方面都提出了极高的要求，业内只有极少数公司能做到。

姜大昕指出，攀登Scaling Law 是一个“铁人四项”的超级工程，而阶跃星辰在算力、系统、数据和算法四大要素方面不断发力。

其中，算力，通过自建机房+租用算力，积极进行算力储备；系统，阶跃星辰团队实践过单集群万卡以上的系统建设与管理，训练千亿模型的 MFU（有效算力输出）达 57%；数据，数据团队核心骨干来自必应搜索引擎，曾支持全球 100 多种语言，为 200 多个国家和地区提供服务，对全球互联网高质量语料的分布有深入了解，并建立起强大的数据处理和知识图谱流水线；算法，团队不仅能驾驭各种架构，比如万亿参数的 MoE 架构，而且对大模型的认知以及发展路线有深刻洞察。

“我坚信Scaling Law，训练更大模型。同时，我们能洞察AGI路线，追求多模理解和生成的统一，而 Step 系列大模型将为多模理解和生成的统一奠定坚实基础。”姜大昕表示。

国内 AIGC 产业价值将达1.1万亿元，Step大模型落地To C端

随着大模型爆火，消费级 AI 应用将有望成为中国下一个万亿级市场机会。

据艾瑞咨询发布的最新报告显示，2023年，中国生成式AI（AIGC）产业规模约为143亿元，预计到2030年，中国AIGC产业生态日益稳固，完成重点领域、关键场景的技术价值兑现，中国AIGC产业规模届时有望突破万亿元，达到11441亿元。

万亿产业规模、13亿人的参与，促使中国在 To C 端的 AI 应用会比To B 端有更大规模效应。

阶跃星辰目前主打C 端场景，在此方面通过自有产品和合作产品两种方式，展开了积极探索。团队已研发并推出两款面向C端用户的大模型产品——效率工具“跃问”和AI开放世界平台“冒泡鸭”，均已全面开放使用。

具体来说，“跃问”是一款聊天机器人和 AI 效率工具平台，可支持图片上传以及文档上传，支持联网搜索。而“冒泡鸭”则是一款 AI陪伴型应用，可以选择对应角色的智能体对话。一个比较好的交互是在对话结束后智能体会主动给出可选择的回复，比单纯的打字要方便很多。

“我把模型和产品的关系比喻成灵魂和皮囊。大家一定听过一句话，好看的皮囊千篇一律，有趣的灵魂万里挑一。我们希望灵魂能更加有趣一点才能显示出产品的不同。”姜大昕表示。

此外，阶跃星辰在金融、网络文学、知识服务等领域已与合作伙伴达成深度合作，共同探索面向C端用户的创新应用。比如在金融领域，阶跃星辰与合作伙伴共同打造国内首个千亿参数多模态金融大模型——“财跃F1金融大模型”，并且与中文在线、中国知网等合作推进大模型应用。

当下，大模型技术的研发和落地应用仍在快速迭代和探索中，围绕这一前沿技术，聚集最顶尖的人才与丰厚的战略资源，无疑是大模型创业公司的核心竞争力。而阶跃星辰是其中的佼佼者。

钛媒体App了解到，2023年，阶跃星辰拿下了多家顶级VC机构的投资。目前阶跃星辰选择“闭源+开放生态”，自身研发通用大模型，把模型能力通过API等形式对外开放，让更多的开发者和企业开发应用，共同创造应用场景和行业生态。

（本文首发钛媒体App，作者｜林志佳）