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ChatGPT上線半年后，一場(chǎng)大模型追逐戰(zhàn)繼續(xù)在太平洋兩岸上演。

【資料圖】

由OpenAI、微軟和英偉達(dá)組成的聯(lián)盟，正在太平洋東岸玩命狂奔。今年3月以來(lái)，中國(guó)科技公司緊急跟進(jìn)，百度、阿里、商湯、科大訊飛相繼推出“類ChatGPT”產(chǎn)品，騰訊、華為、京東公開(kāi)表示正在跟進(jìn)大模型，都想抓住這個(gè)比互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代還“大十倍”的機(jī)會(huì)。

“百模大戰(zhàn)”當(dāng)前，作為國(guó)內(nèi)大型科技企業(yè)的小米，卻顯得格外冷靜。

小米掌門(mén)人雷軍說(shuō)，小米正在研發(fā)一些技術(shù)和產(chǎn)品，等打磨好了再給大家演示。小米集團(tuán)總裁盧偉冰稱，小米目前擁有超過(guò)1200人的AI團(tuán)隊(duì)，會(huì)積極擁抱大模型，與業(yè)務(wù)深度結(jié)合，但不會(huì)像OpenAI一樣去做通用大模型。

這些信息都加深了外界的疑問(wèn)：小米會(huì)加入“百模大戰(zhàn)”嗎？

小米集團(tuán)AI實(shí)驗(yàn)室主任王斌博士告訴深燃，小米自己會(huì)去自研通用大模型，但不會(huì)單獨(dú)發(fā)布一款類ChatGPT產(chǎn)品，“也不會(huì)發(fā)布一個(gè)PPT，或者演示幾個(gè)例子，就說(shuō)我們有大模型了”，而是自研大模型最終會(huì)由產(chǎn)品帶出來(lái)。

這是繼小米官宣大模型團(tuán)隊(duì)后，首度對(duì)外披露大模型的路線和進(jìn)展。今年4月14日，小米宣布大模型團(tuán)隊(duì)由欒劍帶隊(duì)，向王斌匯報(bào)。王斌曾在中科院從事了20多年NLP（自然語(yǔ)言處理）相關(guān)的研究和開(kāi)發(fā)工作，2018年加入小米，2019年起負(fù)責(zé)AI實(shí)驗(yàn)室。AI實(shí)驗(yàn)室是小米AI戰(zhàn)略的核心部門(mén)。

曾經(jīng)做過(guò)對(duì)話大模型的小米，在通用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言大模型上，是少有的理智派。王斌透露，目前專職大模型團(tuán)隊(duì)30多人，不會(huì)馬上極速擴(kuò)張；這個(gè)團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)還是通用語(yǔ)言大模型，第一步的目標(biāo)基座模型參數(shù)在幾百億，然后會(huì)視前期爬坡結(jié)果，再?zèng)Q定下一步投入。

“從研發(fā)出大模型到落地還有很長(zhǎng)的一段距離，是否能找到合適的重要場(chǎng)景是很多大模型公司的痛點(diǎn)?！痹谕醣罂磥?lái)，小米的優(yōu)勢(shì)是有足夠多的現(xiàn)成的大模型落地場(chǎng)景，包括小愛(ài)同學(xué)、loT、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人等等，豐富的應(yīng)用場(chǎng)景也能夠反哺大模型的能力。

小米不缺場(chǎng)景，但要訓(xùn)練出大模型，數(shù)據(jù)、算力、人才的積累缺一不可。王斌說(shuō)，小米在人才上有一定儲(chǔ)備，算力和數(shù)據(jù)量方面的挑戰(zhàn)較大。一方面，算力需要克服系統(tǒng)級(jí)的挑戰(zhàn)，且要做到訓(xùn)練成本可控；另一方面，高質(zhì)量數(shù)據(jù)的獲得、清洗，都要花費(fèi)不少時(shí)間和成本。

在新一輪AI大模型浪潮中，小米AI團(tuán)隊(duì)為什么不發(fā)布“類ChatGPT產(chǎn)品”？小米是怎么判斷大模型的技術(shù)路線、技術(shù)難度的？日前，深燃總編輯賀樹(shù)龍和小米技術(shù)委員會(huì)AI實(shí)驗(yàn)室主任王斌進(jìn)行了一場(chǎng)對(duì)話。以下是核心內(nèi)容：

深燃：4月14日，小米任命欒劍為大模型團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，向你匯報(bào)。能否介紹下小米大模型團(tuán)隊(duì)是怎么誕生的？

王斌：大模型團(tuán)隊(duì)是4月份宣布的，但在這之前已經(jīng)開(kāi)始運(yùn)作。

去年11月30日，OpenAI發(fā)布ChatGPT后，我們一堆人快速注冊(cè)賬號(hào)，在上面開(kāi)始玩。ChatGPT確實(shí)很顛覆，我們做了這么多年AI，它的很多能力超出了我們研發(fā)人員的預(yù)期。

很快，我們就組織了多個(gè)內(nèi)部大模型交流群，討論大模型的技術(shù)，以及它對(duì)機(jī)器翻譯、人機(jī)對(duì)話、智能問(wèn)答、客服會(huì)產(chǎn)生哪些顛覆性的影響。早期參加研討的很多人，后來(lái)都成了專職大模型團(tuán)隊(duì)的重要成員。

深燃：小米大模型團(tuán)隊(duì)會(huì)不會(huì)來(lái)得有點(diǎn)晚？

王斌：對(duì)于大模型，我們屬于理智派。

在ChatGPT誕生之前，小米內(nèi)部做過(guò)大模型相關(guān)的研發(fā)和應(yīng)用，主要是預(yù)訓(xùn)練＋下游任務(wù)監(jiān)督微調(diào)的方式來(lái)做人機(jī)對(duì)話，模型的參數(shù)在幾十億級(jí)別。當(dāng)然，這類模型并非現(xiàn)在所說(shuō)的通用大模型。

我們非常清楚，通用大模型的研發(fā)和應(yīng)用是一個(gè)長(zhǎng)期的工作，不是早晚的問(wèn)題。我們是按照自己的時(shí)間規(guī)劃和步驟在走，當(dāng)時(shí)覺(jué)得時(shí)間點(diǎn)到了，就做了團(tuán)隊(duì)發(fā)布。

深燃：大模型團(tuán)隊(duì)有多少人？有繼續(xù)擴(kuò)張的計(jì)劃嗎？

王斌：主力團(tuán)隊(duì)目前有30多人。我們目前是先按照人才、數(shù)據(jù)、模型、算力、評(píng)測(cè)、產(chǎn)品這幾個(gè)方面去籌備，等到了一定階段再逐步調(diào)整或擴(kuò)張。

我們目前不會(huì)馬上擴(kuò)大人數(shù)，比如一下招到100人。因?yàn)樵诜e累能力爬坡階段，可能招這么多人都不知道怎么安排，反而是一種浪費(fèi)。

隨著大模型相關(guān)信息的不斷公開(kāi)，資本和人才的不斷涌入，大模型領(lǐng)域的發(fā)展非?？?，大家的看法變化也很大。前不久ChatGPT剛出來(lái)時(shí)，大家覺(jué)得，實(shí)現(xiàn)類似的大模型基本不可能，但是慢慢地，很多人覺(jué)得可能性很大，還有一些人認(rèn)為，不需要那么大規(guī)模的模型就可以滿足很多產(chǎn)品的需求。大家的投資力度，差異也特別大。有些人可能覺(jué)得團(tuán)隊(duì)至少要幾百人，有些人認(rèn)為不需要。

深燃：接下來(lái)有沒(méi)有一些階段性的規(guī)劃，什么時(shí)候?qū)?nèi)測(cè)試和對(duì)外發(fā)布？

王斌：跟其他公司不太一樣，小米天生帶著產(chǎn)品的屬性，我相信小米大模型出來(lái)的時(shí)候，是由產(chǎn)品帶著出來(lái)。

我們內(nèi)部有可能會(huì)在Q3之前測(cè)試。不過(guò)，這也不是一個(gè)必然的節(jié)點(diǎn)。

深燃：也就是說(shuō)，小米不會(huì)發(fā)布一個(gè)類ChatGPT產(chǎn)品？

王斌：對(duì)，我們不會(huì)發(fā)布一個(gè)PPT，或者演示一下我們有大模型了。應(yīng)用場(chǎng)景豐富是我們最大的優(yōu)勢(shì)。小米大模型會(huì)跟場(chǎng)景結(jié)合得更緊密，肯定是圍繞產(chǎn)品的節(jié)奏去做相應(yīng)的發(fā)布規(guī)劃。

深燃：除了人力之外，小米做大模型在算力方面的成本大概是多少？

王斌：我們屬于中等規(guī)模的投入，會(huì)視前期爬坡的結(jié)果，再?zèng)Q定下一步投入。

我們的基本判斷是，適用于小米產(chǎn)品和業(yè)務(wù)的模型，參數(shù)可能在幾百億，會(huì)比千億規(guī)模低，用于訓(xùn)練的機(jī)器的投入大概是幾千萬(wàn)人民幣級(jí)別。

深燃：之前小米做的幾十億參數(shù)級(jí)別的模型，現(xiàn)在怎么樣了？

王斌：去年發(fā)布的ChatGPT是大模型的一種，叫通用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言大模型。但大模型本身很早就出現(xiàn)了，大家有不同的路線、做法。

我們較早就開(kāi)始跟進(jìn)大模型，當(dāng)時(shí)做的是一個(gè)對(duì)話專用模型，大概是28億到30億的參數(shù)。它是在預(yù)訓(xùn)練基座模型的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)話數(shù)據(jù)的微調(diào)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，并不是現(xiàn)在的通用大模型，而是專用于人機(jī)對(duì)話，比如，可以提高小愛(ài)同學(xué)對(duì)話的流暢度、多樣性，讓它可以聊下去。后來(lái)這個(gè)模型上線到小愛(ài)，進(jìn)行了小規(guī)模上線測(cè)試。

所以，小愛(ài)同學(xué)里已經(jīng)用到了AIGC，只不過(guò)，我們?cè)诋a(chǎn)品層面，沒(méi)有全部使用這個(gè)大模型，而是利用傳統(tǒng)模型和對(duì)話大模型的互補(bǔ)性，將兩個(gè)混合使用。

小米的通用大模型在落地產(chǎn)品時(shí)，很可能也是這種混合模式。傳統(tǒng)模型處理得非常好的問(wèn)題，就交給傳統(tǒng)模型。大模型就解決它擅長(zhǎng)的問(wèn)題，例如一些小概率事件或是長(zhǎng)尾對(duì)話。

現(xiàn)在出來(lái)的通用大模型，在對(duì)話水平上，明顯高于之前的對(duì)話專用大模型，所以這部分團(tuán)隊(duì)也全都轉(zhuǎn)到通用大模型上了。這個(gè)團(tuán)隊(duì)跑通過(guò)整個(gè)對(duì)話大模型的訓(xùn)練過(guò)程，爬過(guò)一些坑，加上數(shù)據(jù)的積累，有一定優(yōu)勢(shì)。

深燃：這段時(shí)間以來(lái)的技術(shù)進(jìn)展非常迅猛，國(guó)內(nèi)大模型在密集發(fā)布，會(huì)因?yàn)檫M(jìn)展慢而焦慮嗎？

王斌：我曾經(jīng)有一段時(shí)間比較焦慮，因?yàn)槔喜幌聢?chǎng)做就會(huì)有點(diǎn)慌，你就會(huì)想，“別人怎么進(jìn)展這么快，一下子就做出來(lái)了？”現(xiàn)在我們下場(chǎng)去做了，也就不焦慮了。

據(jù)說(shuō)，中國(guó)現(xiàn)在是“百模大戰(zhàn)”，已經(jīng)發(fā)布了80多個(gè)大模型，有些提供了內(nèi)測(cè)，有些只是PPT發(fā)布。有些模型的效果還是不錯(cuò)的，光從發(fā)布的水平看，我們現(xiàn)有的自研大模型的水平，看上去也不比很多模型差。但我們不急于做對(duì)外發(fā)布。第一，對(duì)于小米這樣的公司來(lái)說(shuō)，沒(méi)有太大意義。第二，我們還是希望圍繞產(chǎn)品，把自研模型做得更好一些，再一同發(fā)布。

深燃：你認(rèn)為國(guó)內(nèi)公司的大模型有機(jī)會(huì)趕上OpenAI嗎？差距有多大？他們喜歡用三個(gè)月、六個(gè)月來(lái)形容。

王斌：目前來(lái)看，OpenAI肯定是走得非?？壳暗?，它投入時(shí)間早，在人才、數(shù)據(jù)、算力、工程、產(chǎn)品等方面都有非常強(qiáng)的積累。從國(guó)內(nèi)的情況看，我感覺(jué)目前和OpenAI還是有一定差距，有人說(shuō)是三個(gè)月、六個(gè)月，也有人說(shuō)是一年、兩年。時(shí)間上，真不好說(shuō)。

因?yàn)樵趺丛u(píng)價(jià)大模型，本身就是個(gè)挺難的問(wèn)題?，F(xiàn)在出現(xiàn)了各種大模型的排行榜，但目前都沒(méi)有得到大家的一致認(rèn)可。沒(méi)有真正的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，那么談三個(gè)月、六個(gè)月趕上，也就是個(gè)拍腦袋的說(shuō)法。

至于國(guó)內(nèi)有沒(méi)有可能追上OpenAI，我早期比較悲觀，覺(jué)得幾乎不可能，但隨著各種開(kāi)源方案、各種團(tuán)隊(duì)和資本的涌入，我的判斷更樂(lè)觀一些。我認(rèn)為，國(guó)內(nèi)有機(jī)會(huì)跟OpenAI縮小距離，去接近甚至在很多場(chǎng)景超過(guò)它。

大模型看上去不像芯片有那么高的門(mén)檻，通過(guò)人才、數(shù)據(jù)、算力等的不斷積累和優(yōu)化，是有可能不斷縮小差距的。

深燃：國(guó)內(nèi)哪些類型的公司搞大模型更有優(yōu)勢(shì)？小米的機(jī)會(huì)在哪里？

王斌：不管大公司還是中小的創(chuàng)業(yè)公司，都有各自的生存空間。大模型是一個(gè)生態(tài)，并非一家獨(dú)大就能通吃，生態(tài)上的所有公司，包括做算力的、做數(shù)據(jù)的、做應(yīng)用的，還有真正做大模型的公司，都有各自的機(jī)會(huì)。

像小米做大模型，有應(yīng)用場(chǎng)景的優(yōu)勢(shì)。我們認(rèn)為，大模型跟場(chǎng)景的結(jié)合會(huì)是一個(gè)巨大的機(jī)會(huì)。

因?yàn)槿绻皇前l(fā)布大模型，沒(méi)人用，那不一定能通過(guò)滾動(dòng)快速發(fā)展起來(lái)。而我們可以馬上落地到場(chǎng)景，通過(guò)不斷迭代，在這些場(chǎng)景充分發(fā)揮出大模型的威力。

雖然我們目前只整合了一支30多人的主力團(tuán)隊(duì)，但實(shí)際上外圍還有非常多的人。整個(gè)AI實(shí)驗(yàn)室，有NLP背景且在做具體應(yīng)用的，就有一百多人，包括知識(shí)圖譜、機(jī)器翻譯、人機(jī)對(duì)話、智能客服、智能問(wèn)答。他們都是具有大模型基礎(chǔ)思維以及相關(guān)技術(shù)的人員，正在從各自應(yīng)用的角度推動(dòng)對(duì)大模型的探索。

王斌

深燃：小米在NLP研究上的積累，對(duì)大模型的價(jià)值有多大？

王斌：這在業(yè)界存在兩種說(shuō)法。一種說(shuō)法是，我們這些人可能沒(méi)活干了，AI革了自己的命，特別是做NLP的人可能就沒(méi)飯碗了。還有一種說(shuō)法是，畢竟大模型是從NLP干出來(lái)的，做NLP的人有先天優(yōu)勢(shì)。

這兩種說(shuō)法都有一定道理，但畢竟涉及到我的飯碗，我更傾向于后一種說(shuō)法。

大模型原本在各個(gè)領(lǐng)域都有探索，包括視覺(jué)、語(yǔ)音、NLP。但為什么是在NLP這個(gè)領(lǐng)域首先突破，我相信這里面有本質(zhì)的原因。我理解至少有兩點(diǎn)：第一是語(yǔ)言數(shù)據(jù)的豐富性和易獲得性，第二，語(yǔ)言數(shù)據(jù)背后隱含著非常豐富的反應(yīng)人類思考過(guò)程的知識(shí)。

所以我相信，在NLP領(lǐng)域有多年積累的人，對(duì)大模型的理解和改造能力有一定的先天優(yōu)勢(shì)。小米大模型團(tuán)隊(duì)的成員，很多原來(lái)是做NLP方向的。國(guó)內(nèi)做大模型非常不錯(cuò)的幾家創(chuàng)業(yè)公司，也是從NLP領(lǐng)域出來(lái)的。

深燃：小米攻克大模型目前的難點(diǎn)有哪些？怎么克服？

王斌：首先我還是想說(shuō)，大模型本身有非常巨大的挑戰(zhàn)。

一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn)是技術(shù)的不確定性。我們看過(guò)一些報(bào)道，甚至OpenAI團(tuán)隊(duì)自己也不十分清楚大模型背后的真正原理，如果再做一次，對(duì)是否能夠出現(xiàn)同樣的“涌現(xiàn)”結(jié)果也沒(méi)有把握。我相信這一點(diǎn)上OpenAI講的是實(shí)話，由于技術(shù)上有非常大的不確定性，所以有投入不能保證一定能訓(xùn)練出滿足預(yù)期的大模型。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)的積累也是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。大家一般認(rèn)為，大模型需要極大規(guī)模高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)上公開(kāi)得到的數(shù)據(jù)，質(zhì)量總體比較差，所以數(shù)據(jù)的獲取、清洗，都是比較大的挑戰(zhàn)。

另外的挑戰(zhàn)當(dāng)然是算力。首先，并不是說(shuō)有這么多卡就能夠訓(xùn)出來(lái)，怎么能夠用好這些卡本身就是一個(gè)系統(tǒng)級(jí)的挑戰(zhàn)。其次，因?yàn)樵谟?xùn)練過(guò)程中可能會(huì)犯錯(cuò)，可能錢(qián)燒沒(méi)了，什么都燒不出來(lái)，所以要看你有沒(méi)有能力用可控的成本把大模型訓(xùn)練出來(lái)。

實(shí)事求是地說(shuō)，目前數(shù)據(jù)和算力的挑戰(zhàn)還是比較大的，尤其是大規(guī)模的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。經(jīng)過(guò)前面一段時(shí)間的爬坡，我們現(xiàn)在基本有把握，只要數(shù)據(jù)到位，利用現(xiàn)有的算力，我們大概能知道多少天能夠訓(xùn)出一個(gè)還可以的基座模型。

深燃：現(xiàn)在大模型訓(xùn)練的成本降低了嗎？

王斌：一方面，試錯(cuò)的成本比以前低了。因?yàn)榇竽Ｐ陀?xùn)練是可能走彎路、會(huì)失敗的，但是隨著各種信息的公開(kāi)，現(xiàn)在可能能很快找到訓(xùn)練的正確方向。另一方面，很多云計(jì)算、芯片等公司，還有很多創(chuàng)業(yè)公司，都在提供更低成本的大模型訓(xùn)練和推理服務(wù)。隨著整個(gè)生態(tài)進(jìn)一步發(fā)展，我相信訓(xùn)練的成本會(huì)不斷降低。

深燃：能否詳細(xì)介紹下你負(fù)責(zé)的小米AI實(shí)驗(yàn)室？

王斌：在2016年“阿爾法狗(AlphaGo)”橫空出世后，雷總第一時(shí)間推動(dòng)了AI團(tuán)隊(duì)的建設(shè)。AI實(shí)驗(yàn)室于2016年正式成立，我從2019年開(kāi)始負(fù)責(zé)。

原來(lái)AI實(shí)驗(yàn)室隸屬于人工智能部。后來(lái)人工智能部合并到集團(tuán)技術(shù)委員會(huì)，現(xiàn)在AI實(shí)驗(yàn)室是技術(shù)委員會(huì)的直屬部門(mén)。

AI實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)在的團(tuán)隊(duì)規(guī)模在350人左右，下屬六個(gè)方向，分別是機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理（NLP）、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、聲學(xué)、語(yǔ)音和知識(shí)圖譜。

大模型出來(lái)后，AI實(shí)驗(yàn)室設(shè)立了專職大模型團(tuán)隊(duì)，我們現(xiàn)在的重點(diǎn)是語(yǔ)言大模型，但也在關(guān)注跨模態(tài)大模型。

深燃：盧總（小米集團(tuán)總裁盧偉冰）說(shuō)小米AI團(tuán)隊(duì)目前超過(guò)1200人。除了AI實(shí)驗(yàn)室，小米內(nèi)部還有哪些部門(mén)跟AI強(qiáng)關(guān)聯(lián)？

王斌：AI實(shí)驗(yàn)室之外，還有小愛(ài)同學(xué)團(tuán)隊(duì)，這兩個(gè)團(tuán)隊(duì)都在技術(shù)委員會(huì)下面。

技術(shù)委員會(huì)之外，還有很多部門(mén)都有比較大的AI團(tuán)隊(duì)，包括汽車(chē)部的自動(dòng)駕駛部，手機(jī)的相機(jī)部、軟件部，此外，在互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)部做的用戶增長(zhǎng)、廣告推薦，都跟AI相關(guān)。

總之，AI相關(guān)的團(tuán)隊(duì)有些在業(yè)務(wù)部門(mén)，有些在技術(shù)委員會(huì)，總數(shù)大概1200人，如果再考慮一些小團(tuán)隊(duì)，這個(gè)數(shù)字我個(gè)人覺(jué)得還更大一些。

深燃：小米AI實(shí)驗(yàn)室在小米AI戰(zhàn)略里是什么角色？

王斌：AI實(shí)驗(yàn)室是集團(tuán)層面的AI技術(shù)研發(fā)和輸出部門(mén)。通俗地說(shuō)，我們是面向全公司輸出AI技術(shù)。

我們?cè)?jīng)把AI實(shí)驗(yàn)室比喻成集團(tuán)層面AI技術(shù)的“試驗(yàn)田”和“彈藥庫(kù)”。因?yàn)锳I發(fā)展迅速，AI實(shí)驗(yàn)室會(huì)研發(fā)一些中長(zhǎng)期的前沿技術(shù)，圍繞小米業(yè)務(wù)做儲(chǔ)備，在集團(tuán)需要的時(shí)候輸出“彈藥”。

在AI技術(shù)層面，我們?cè)诠纠锟隙ㄊ莾?chǔ)備最齊全的，在行業(yè)里也是非常有實(shí)力的。

深燃：小米AI實(shí)驗(yàn)室有哪些重要的研究成果？

王斌：我們AI實(shí)驗(yàn)室的理念更強(qiáng)調(diào)技術(shù)和場(chǎng)景的結(jié)合，目前還沒(méi)有把發(fā)表論文當(dāng)作OKR。所以，我從中科院（中國(guó)科學(xué)院）來(lái)到小米后，自己感覺(jué)最大的成就不是某個(gè)單點(diǎn)的技術(shù)的進(jìn)展，而是技術(shù)和產(chǎn)品的巧妙融合。

小米是一家To C的公司，我們的AI能力輸出暫時(shí)不直接對(duì)外輸出，而是通過(guò)公司的產(chǎn)品輸出。我們的成果非常多，包括小米手機(jī)中的很多拍照和相冊(cè)處理算法，小愛(ài)同學(xué)中涉及的語(yǔ)音、NLP等算法，小米商城的推薦、搜索、客服系統(tǒng)中的AI算法。

我舉個(gè)例子，我們?cè)谑謾C(jī)上開(kāi)發(fā)了離線翻譯功能，比如出國(guó)后，很多情況下網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有那么好，這時(shí)候打開(kāi)小米手機(jī)的翻譯功能，不用走云端，離線狀態(tài)下，實(shí)時(shí)性、隱私性和翻譯效果都比較好。這個(gè)功能的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用都不算容易，我們做了很多很多翻譯效果和性能的優(yōu)化工作。

在小米內(nèi)部，并不是我們自己的技術(shù)，就會(huì)優(yōu)先用，內(nèi)部技術(shù)也要和外部技術(shù)去公平去PK，只有勝出才能活下來(lái)，應(yīng)用到產(chǎn)品。

深燃：以ChatGPT為代表的大模型技術(shù)，會(huì)對(duì)小米的哪些業(yè)務(wù)帶來(lái)影響？

王斌：大模型最強(qiáng)的能力，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是它更理解人，它顯然能優(yōu)化人機(jī)交互的方式。小米的小愛(ài)同學(xué)、手機(jī)操作系統(tǒng)MIUI、汽車(chē)的座艙、IoT、機(jī)器人，都是應(yīng)用大模型的典型場(chǎng)景。

深燃：能不能以小愛(ài)同學(xué)舉例說(shuō)說(shuō)。

王斌：應(yīng)用到小愛(ài)同學(xué)上，能同時(shí)做到兩件事。一類是讓不可能變成可能，相當(dāng)于有了新的功能。比如，我讓小愛(ài)制定一個(gè)出行計(jì)劃或者訂餐等等。原來(lái)的技術(shù)能力沒(méi)有達(dá)到，用戶稍微換一種說(shuō)法，它就亂套了。但有了大模型的支持，它對(duì)人的話語(yǔ)的理解更深了，這樣就可以完成復(fù)雜任務(wù)，這類應(yīng)用就有可行性了。

還有一類是對(duì)原來(lái)功能的增強(qiáng)，相當(dāng)于錦上添花。因?yàn)槿祟惐磉_(dá)的跳躍性、多樣性，原來(lái)在小愛(ài)同學(xué)人機(jī)交互的過(guò)程中，最大的問(wèn)題就是遇到小概率事件，我們叫Corner Case，通常會(huì)采用保守策略，讓小愛(ài)說(shuō)，“我回答不了”，“我還在學(xué)習(xí)”。這種托底回答也能把對(duì)話進(jìn)行下去，但體驗(yàn)不好。但大模型技術(shù)能把對(duì)話進(jìn)行得更長(zhǎng)，而且大幅度提高用戶滿意度。

深燃：大模型對(duì)智能家居的影響大嗎？

王斌：按照我的個(gè)人理解，大模型至少能在交互能力上，提高智能家居的使用體驗(yàn)。

現(xiàn)在雖然有很多設(shè)備號(hào)稱“智能”，但表現(xiàn)上經(jīng)常像“智障”導(dǎo)致使用率不高。比如說(shuō)，打開(kāi)空調(diào)或者調(diào)控空調(diào)溫度，如果說(shuō)法跟標(biāo)準(zhǔn)指令不一樣，就可能就無(wú)法控制IoT設(shè)備。

但大模型來(lái)了以后，對(duì)人類語(yǔ)言的理解更深了，很多情況下表達(dá)方式各種各樣，大模型能把用戶的表達(dá)翻譯成機(jī)器能聽(tīng)得懂的指令。這會(huì)帶動(dòng)更多人使用智能設(shè)備，讓整個(gè)生態(tài)能更快成長(zhǎng)起來(lái)。

深燃：除了現(xiàn)有業(yè)務(wù)的提升，還有哪些事情是以前小米做不到，但有了大模型以后有可能去做的？

王斌：我們會(huì)讓大模型和這些業(yè)務(wù)做深度的協(xié)同，當(dāng)然，除此之外，我們也在尋找更多可能性。

我們團(tuán)隊(duì)寫(xiě)了很多文章在公司內(nèi)部推廣大模型，包括大模型的概念和技術(shù)發(fā)展，教大家怎么用ChatGPT來(lái)解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。雷總已經(jīng)要求每個(gè)部門(mén)都要學(xué)習(xí)大模型，要求大家具有基本的大模型思維，思考怎么跟業(yè)務(wù)結(jié)合。