每經(jīng)記者 趙雯琪    每經(jīng)編輯 劉雪梅    

公開發(fā)布首款預訓練大模型Yi-34B一周時間，李開復和他的創(chuàng)業(yè)公司零一萬物陷入質(zhì)疑漩渦中。

近日，在Yi-34B的Hugging Face（一家開源模型庫）開源主頁上，有開發(fā)者質(zhì)疑零一萬物發(fā)布的模型使用了Meta LLaMA的架構，只對兩個張量（Tensor）名稱進行了修改等等。所謂張量，是深度學習概念中的多維數(shù)組，其目的是能夠創(chuàng)造更高維度的矩陣、向量。

對此，11月14日，“零一萬物”公司正式公開回應了此事，該公司開源團隊總監(jiān)Richard Lin承認了修改Llama張量名稱的做法不妥，將會按照外界建議把“修改后的張量名稱從Yi改回LLaMA”。

11月15日，零一萬物正式公開了對Yi-34B訓練過程的說明。李開復也在朋友圈轉(zhuǎn)發(fā)了該說明，并表示：“零一萬物Yi-34B模型訓練的說明也回應這兩天大家對于模型架構的探討。全球大模型架構一路從GPT2-->Gopher-->Chinchilla-->Llama2->Yi，行業(yè)逐漸形成大模型的通用標準(就像做一個手機app開發(fā)者不會去自創(chuàng)iOS、Android以外的全新基礎架構)。01.AI起步受益于開源，也貢獻開源，從社區(qū)中虛心學習，我們會持續(xù)進步。”

零一萬物在訓練過程說明中表示，模型訓練過程好比做一道菜，架構只是決定了做菜的原材料和大致步驟，這在大多數(shù)人的認知中也逐步形成共識。要訓練出好的模型，還需要更好的“原材料”（數(shù)據(jù)）和對每一個步驟細節(jié)的把控（訓練方法和具體參數(shù)）。由于大模型技術發(fā)展還在非常初期，從技術觀點來說，行業(yè)共識是與主流模型保持一致的模型結構，更有利于整體的適配與未來的迭代。

零一萬物同時表示，原始出發(fā)點是為了充分測試模型，并非刻意隱瞞來源。零一萬物對此提出說明，并表達誠摯的歉意，我們正在各開源平臺重新提交模型及代碼并補充LLaMA協(xié)議副本的流程中，承諾盡速完成各開源社區(qū)的版本更新。

作為李開復親自下場的創(chuàng)業(yè)項目，零一萬物自誕生以來即受到業(yè)內(nèi)廣泛關注，《每日經(jīng)濟新聞》記者此前獲悉，零一萬物已完成由阿里云領投的10億美元融資。目前，零一萬物估值已超10億美元，躋身獨角獸行列。

在大模型發(fā)布時，李開復曾公開表示，零一萬物堅定進軍全球第一梯隊目標，從招的第一個人，寫的第一行代碼，設計的第一個模型開始，就一直抱著成為‘World's No.1’（世界第一）的初衷和決心。

今年以來，生成式AI成為資本市場最大的熱點和風口。不過在大模型創(chuàng)業(yè)浪潮下，很多業(yè)內(nèi)人士不免擔心行業(yè)泡沫的問題，大模型創(chuàng)業(yè)公司瀾舟科技創(chuàng)始人兼CEO周明在接受媒體采訪時公開表示，中國對新技術的追求和自驅(qū)能力較強，但是行業(yè)需要注意泡沫問題。“花很大的功夫訓練一個不好不賴的模型，對廠商自己是一個學習鍛煉的過程，但對社會可能不一定有用。哪怕創(chuàng)業(yè)，可能白白浪費了很多創(chuàng)業(yè)資本和投入。”周明說。

浙江大學國際聯(lián)合商學院數(shù)字經(jīng)濟與金融創(chuàng)新研究中心聯(lián)席主任、研究員盤和林也曾向《每日經(jīng)濟新聞》記者表示，當前國內(nèi)AI大模型，雖然很多，但能夠被用戶認可的大模型還不多，很多大模型僅僅在測試中能夠?qū)薈hatGPT等國外產(chǎn)品，且當前國內(nèi)的大模型發(fā)展也受制于算力。