大模型训练触达「瓶颈」，基座模型厂商还有必要坚持预训练吗？
进入2024年来，中国大模型行业从狂奔进入到了“长跑阶段”。无论是在技术侧，还是在产业侧，行业内都产生了更多新的思考。
从技术发展上看，在算力受限的情况下，中国基座模型的研发能力在全球范围内处在什么身位、如何追赶国外顶尖大模型等问题引发外界关注，甚至一度传出“中国大模型公司可以不用再做模型预训练”的说法。
OpenAI o1 模型的发布更是进一步加剧了这一讨论。外界可以看到的是，通过强化学习磨练思维链， o1 显著提高了逻辑推理能力，特别是在复杂数学和编程任务上都有着十分惊艳的成果。
虽然 o1 在技术报告里隐去了原理和实现路径，但是当这些优秀人才开始聚焦于 o1 并深入研究，我相信很快会有类似 o1 模型的能力出现在各家头部大模型公司，包括零一万物。
目前来看，o1 的思考模式是把预训练中要做的部分工作分到了推理环节，这件事情对行业来说是很大的认知改变。过去大家认为预训练做好就足够，但是后来事实证明 Post-train 也很重要。所以零一万物的模型团队也从刚开始的专注于预训练，到现在形成了多元化的团队构成，过程中不断有新的世界级人才加入。
OpenAI 是很值得尊敬的公司，o1 模型也是很出色的模型。但我想说的是，中国大模型公司绝对有能力做好预训练，零一万物的预训练就做得又快又好。
我们最新发布的预训练模型 Yi-Lightning 在国际权威大模型竞技场 LMSys Chatbot Arena ，最新排名中，超越了 OpenAI、Anthropic 所发布的 GPT-4o-2024-05-13、 Claude 3.5 Sonnet，排名世界第六，中国第一。
在全球最具公信力的榜单 LMSys Chatbot Arena 上， Yi-Lightning 也是首度实现“超越 OpenAI GPT-4o（5月发布） ”的中国模型。零一万物也由此晋升为全球大模型第三名的公司，仅次于 OpenAI 和 Google，与 xAI 齐平。
要做好模型预训练确实是个技术活，需要有懂芯片的人、懂推理的人、懂算法的人等等，要有非常多有才华的人一起工作，慢工出细活。“中国大模型公司做不好预训练”，这个理解是完全错误的。如果一个公司能够招揽这些优秀的人才，并且能够丝滑地进行跨领域的合作，那么我相信，中国公司绝对可以做出世界排名前十的预训练通用大模型。
从产业落地的角度来看，如何让大模型技术走出实验室赋能千行百业，成为驱动实体经济增长的新质生产力，加速 AI 落地走入实业助力新一波经济增长，也成为各方关注点。
零一万物此次推出的 Yi-Lightning 模型一亮相，就在 LMSys Chatbot Arena 中击败了 GPT-4o-2024-05-13。中国大模型首度超越性能极佳的 GPT-4o-2024-05-13 对于中国人工智能发展来说是个里程碑事件，这意味着中国大模型再次迎头赶上，模型性能跃居世界第一梯队。
除此之外，还有一个不容忽视的一点是，Yi-Lightning 不仅在模型性能上全球领先，在推理速度和推理成本方面我们同样做到了全球领先。以世界一流的 AI Infra 能力为基础，我们在模型架构和预训练方面都做出了新尝试，使得 Yi-Lightning 的训推成本大幅下降。
聚焦于我们自身，Yi-Lightning 模型的优异性能与极致性价比是零一万物“模基共建”战略正确性的有力例证，它也将成为零一万物探索“模应一体”的重要基石——目前，Yi-Lightning 模型已经接入零一万物的 AI 2.0 数字人解决方案，接入 Yi-Lightning 后，数字人的实时互动效果更好，话术更丝滑，回复也更准确，成本也进一步降低。
而要推动大模型走出实验室，走出大模型企业，走向更广阔的应用场景，将大模型真正转化为打造新质生产力的工具，仅仅是模型性能足够优质远远不够。对于任何一家想要接入大模型的企业来说，推理成本都是无法回避的一点。Yi-Lightning 目前已登陆 Yi 大模型开放平台，模型定价是 0.99 元/百万 token，真正把世界顶尖模型的价格降到了极低，让千行百业真正用得起、用得上大模型。
这些都彰显了中国大模型公司“模型＋AI Infra＋应用”三位一体的必要性和重要性。它不仅利于构筑大模型企业自身的技术护城河，确保自身模型核心技术的安全性，也能够更有力地支撑技术产业化、赋能实体经济的有益的探索。
AGI 仍在远方，现阶段更需要让大模型能力落地应用层， 推动整个大模型行业形成健康的生态。在这一阶段，零一万物会坚持“模型＋AI Infra＋应用”三位一体的全栈式布局，以国际 SOTA 的基座模型为基础，积极在 ToB 企业级解决方案上探索 TC-PMF，以更从容的姿态迎接即将到来的 AI 普惠时代。
如何学习AI大模型？
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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
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• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
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• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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