文心 4.0，启动大模型时代的飞轮效应

从物理学到经济学、商学当中，有一个著名的“飞轮效应”（Flywheel Effect），是指刚开始推动飞轮旋转时，需要花费非常大的力气却转速很慢，而一旦速度达到某个临界点后，飞轮就会非常轻松地高速运转。这一原理能应用到方方面面，比如健身最难熬的是前几天，一旦形成习惯就会越来越轻松。

一个企业，一个行业要显现飞轮效应，需要让各个业务模块、技术模块之间形成如齿轮咬合般的带动关系。初期要承受巨大的探索压力，而当飞轮踏上正轨，就会发展迅猛，领先优势不断加大。

AI 大模型，正显现出如此前互联网产业一样的“飞轮效应”。

10 月 17 日，以“生成未来”为主题的百度世界 2023 在北京首钢园举办。其间，百度 CEO 李彦宏表示，“大模型正成为新型工业化的重要推动力”，并且表示，文心大模型 4.0 实现了基础模型的全面升级，在理解、生成、逻辑和记忆能力上都有着明显提升，综合水平“与 GPT-4 相比毫不逊色”。

为什么在极短的时间内，业界关注重点就从“中国能否有大模型”，变成了“文心大模型与 GPT-4”并驾齐驱？文心大模型飞速进化背后的奥秘是什么？

同样在百度世界大会期间，百度首席技术官王海峰解读了文心大模型 4.0 背后的关键技术和最新进展。

在这当中，我们能读懂文心大模型如何全维度发力，造就了属于 AI 时代的飞轮效应。

技术飞轮，文心大模型 4.0 全面进化

文心大模型已经显现出飞轮效应的证据是多方面的。从体验效果、用户规模、落地场景三个最主要领域来考察，都可以发现文心大模型处在难以置信的进化速度当中。

王海峰介绍，文心大模型 4.0 的理解、生成、逻辑、记忆四大能力都有显著提升，9 月已开始小流量上线，过去一个多月效果又提升了近 30%。8 月 31 日文心一言面向全社会开放至今，用户规模已经达到 4500 万、开发者 5.4 万、场景 4300 个、应用 825 个、插件超过 500 个。

在各界非常关注的代码生成领域，基于文心大模型研制的智能代码助手 Comate，在百度内部应用效果良好，整体代码采纳率达到 40%，高频用户的代码采纳率达到 60%。目前阶段，百度每天的新增代码中有 20%是由 Comate 所生成。

而这些数字，还在快速增长。

文心大模型能够快速更新至 4.0 版本，并且体验与成绩不断提升，背后的逻辑是什么？

答案在于，百度通过多年在深度学习基础技术以及模型训练、推理、应用等方面的布局积累，已经构筑了大模型层面的全栈技术优势。换言之，百度已经率先度过了飞轮效应的投入期。聚集起来的技术动能不断累加，让文心大模型的“技术飞轮”高速运转。

纵观文心大模型的升级之路，就可以清楚地看到飞轮效应的运作模式。文心大模型自诞生起，就准确把握了知识增强和产业级两大关键突破点，既集成了百度的 AI 技术优势，又找准了未来的可持续发力方向。今年 5 月，作为文心一言的基础模型，文心大模型升级到 3.5 版本，就在基础模型升级、精调技术创新、知识点增强、逻辑推理增强、插件机制等方面实现了全面突破。而到 4.0 版本阶段，其基本技术架构与 3.0 和 3.5 版本一脉相承，并且在多个关键技术进一步突破。回顾文心大模型的升级历程，可以发现在练算法效率方面，3 月份以来文心已累计提升 3.6 倍，训练稳定性方面，周均训练有效率已超过 98%。

带着百度超过十年积累的 AI 技术与研发矩阵，文心大模型 4.0 展现出了巨大的升级幅度。我们可以将其关键节点，总结为三个强化：

1.模型强化。

模型训练、推理能力，是大模型的基础，也是大模型走向产业化的核心。在这方面，文心大模型 4.0 延续了此前的高速进化模式。通过在万卡算力上运行飞桨平台，构筑集群基础设施和调度系统、飞桨框架的软硬协同优化，支持了文心大模型的稳定高效训练。

同时，百度还构建了多维数据体系，形成了数据挖掘、分析、合成、标注、评估闭环，可以充分释放数据价值，大幅提升模型效果，并且基于有监督精调、偏好学习、强化学习等技术进行多阶段对齐，保证模型更好与人类的判断和选择对齐，再通过可再生训练技术完成增量式的参数调优，节省了训练资源和时间，加快了模型迭代速度。

由此可见，文心大模型保持高效、大幅的迭代，原因是由多方面构成的。算力平台、数据平台、训练工具，以及一系列新型模型训练技术都参与其中。尤其与飞桨的联合调优，不断扮演着更加重要的角色。

2.知识强化。

文心大模型实现了准确率好，效率也高，关键在于知识点增强技术的运用。而在文心大模型 4.0 阶段，知识点增强技术开始应用于输入和输出的双阶段。在用户输入问题时，文心 4.0 会拆解回答问题所需的知识点，进而在搜索引擎、知识图谱、数据库中查找准确知识，再将知识组装进 Prompt 送入大模型。另一方面，大模型还将对输出结果进行反思，从生成结果总结知识点，进而通过以上方式进行确认验证，对结果差错进行修正。

如此一来，相当于大模型既要理解用户提到的知识，又将反思自身输出的知识。我们发现大模型偶尔会“胡说八道”，甚至怀疑输出结果，知识点增强的双向运用，将极大提升生成内容准确率。

3.机制强化。

近段时间以来，智能体机制得到了行业的广泛关注，成为大模型发展新的风口。在这一方面，百度进一步研发了智能体机制，包括理解、规划、反思和进化，能够做到可靠执行、自我进化，并将智能体的思考过程白盒化。从而让 AI 可以具有与人类相近的理性思考能力，由此可以自主完成复杂任务，在环境中持续学习实现自主进化。

可以看到，文心大模型的核心技术升级环环相扣，彼此推动。在大模型训练效率、AIGC 效果、前沿技术探索等方面构成了正向的驱动循环。比如说，文心与飞桨的联合优化，目前可以看到价值越来越大，对于模型迭代效率提升、模型成本降低等方面有着巨大的作用，而这就是将百度潜心打造十年的深度学习开发平台能力，释放到了大模型当中。

高投入，广积累、坚持前沿探索，把核心技术组成环环相扣的齿轮。

这种技术战略的坚定笃行，正在全球 AI 赛道中进化着文心大模型的飞轮效应。

应用飞轮，行业落地全面深化

从技术飞轮向外看，大模型必须带动场景的飞轮旋转，才能最终让技术获得价值。在这方面，可以看到文心大模型正在破解应用道路上的关键难题：深度。

从目前来看，文心大模型带来的应用价值，已经能给出肯定的回答。在百度世界大会现场，王海峰分享了两个大模型的应用案例。

其一是百度与中国国家图书馆展开战略合作。利用国家图书馆拥有的全球最大古代方志资源，文心大模型通过学习古代方志与家谱数据，从而帮助全球华人获取寻根线索，实现寻根愿望。在这一场景中，我们可以看到使用了方志这种极少见、非传统的数据资料，极度考验大模型的理解与逻辑能力。而最终文心大模型经受了考验，构筑了海外华人梦回乡梓的智能之桥。

其二是百度与国家跳水队合作，基于文心一言等百度大模型技术，帮助国家跳水队实现 AI 辅助训练系统全面升级。大模型通过掌握丰富的跳水知识，理解和执行教练员和运动员的复杂指令，及时对运动员的动作进行实时打分、完成精准量化分析，提供有价值的智能化指导。

这两个场景，全面展示了文心大模型 4.0 的场景应用深度。在技术不断提升的情况下，大模型的行业落地门槛不断降低，应用空间不断加大。各行业都愿意来和百度合作，探索大模型的可能性。

这些行业的意愿与探索，形成了应用合力，正在千行百业中深化着文心大模型的飞轮效应。

人才飞轮，大模型人才培养全面强化

大模型时代的最终需求是什么？从 2012 年以来开启的 AI 热潮其实早就告诉了我们答案：智能化，最终靠人才。巨大的人才缺口、难以获得的教育资源、不连贯的产学研合作，始终是困扰 AI 技术发展的根本难题。

为了解决这个问题，需要各界的携手发力，也需要头雁企业的抉择与担当。我们还记得，百度早在 2020 年就提出了 5 年为全社会培养 500 万 AI 人才的目标。如今来看，这一目标的提出和推进，对今天中国大模型事业的发展起到了底座与引擎的作用。在百度世界大会现场，王海峰公布了百度 AI 人才培养的最新数据，面向 5 年培养 500 万 AI 人才的目标，截至目前百度已经培养了 420 万 AI 人才。但显然，大模型的到来将加大 AI 人才缺口，给 AI 人才培养带来新的课题与挑战。

在这方面，可以看到百度主动承担起了大模型时代的人才培养承诺。为了高强度培养了解大模型技术，适应大模型发展需求的人才，王海峰发布了百度人才培养的“星河计划”。他表示：“我们将与产学研各界密切合作，深化产教融合，为社会再培养 500 万大模型人才，让人工智能科技的‘创新之花’，结出更多‘产业之果’，服务国家战略，服务社会发展，服务人民福祉。”

人才是持续发展的根本，是创新可能性的来源。持续的人才培养投入，不断完善和升级的人才培养模式，都强化了这种原动力。

来自“星河计划”中的 500 万大模型人才，将在更广阔的未来，强化文心大模型的飞轮效应。

一个飞轮，万个飞轮

从一个算力节点，一项训练方案，一项算法机制的创新，到千万家企业的参与，千万个行业的参与，千万名开发者的参与。文心大模型的飞轮结构正在变得愈发紧密，联接范围变得更加广阔。

一项大模型核心技术的升级，或许就将通过某个 Prompt 改变一个人的生活，通过某个 AI 原生应用影响一家企业的发展，通过某个落地场景升级一个行业的生产力。当技术、产业、人才的飞轮全速转动，我们就将进入真正的大模型时代。

文心大模型 4.0 的飞轮效应，其实是一个缩影。其明确从启动期进入飞速提升期，意味着中国大模型产业的整体进化速度更快、核心竞争力更强，从全球 AI 机遇的参与者逐渐变成引领者。

中国大模型的技术正不断加快，核心创新正不断增强，从文心大模型 4.0 的理解、生成、逻辑、记忆能力全面提升中就可以看到。

中国大模型的产业门槛不断下降，各行业的 AI 原生应用可能性极大增强。在国家图书馆、中国跳水队的智能化尝试中就可以看到。

中国大模型的人才培养路径更加清晰，人才供给更加完善，创新动力源源不绝，在 500 万大模型人才培养计划中就可以看到。

目前的实际情况是，中国大模型产业正在踏上正轨。领军企业有能力也有雄心，在大模型时代完成更大的探索和突破。文心大模型 4.0 可以与 GPT-4 并驾齐驱，答案正在于此。

文心大模型的飞轮，带动百度的 AI 飞轮；百度的一个飞轮，又会通过各种平台、应用、工具与合作通道将影响力扩散，带动千行百业的万个飞轮。

文心 4.0 的飞轮转动，中国智能化的飞轮轰鸣。

大模型的列车，正疾驰在智能中国的铁轨上。去下一站，去更远的一站，去星辰大海之间。