随着首批通过备案的大模型陆续开放使用，国内生成式AI应用战在上周正式打响。腾讯混元大模型在本周正式加入这场激战。

  9月7日的2023腾讯全球数字生态大会上，腾讯自研通用大语言模型“腾讯混元”正式面向产业亮相，同步亮相的还有融合了大模型的多项产品，包括腾讯会议、腾讯文档、腾讯广告等。持续两天的论坛现场人头攒动，大量行业观众冒雨而来，甚至有人站在会议室门口聆听分享。

  今年以来，百度、阿里、京东等互联网大公司陆续发布了自研大模型及其应用产品，腾讯在3月份推出面向大模型训练的计算集群，6月宣布基于腾讯云TI平台打造行业大模型，对于通用大模型却一直称“还在打磨中”、“不急于求成”，这也让外界对于腾讯自研大模型的期待值逐渐拉满：微信、QQ、腾讯会议等国民级APP与腾讯混元大模型之间会擦出什么样的火花？坚持“不做半成品”的腾讯究竟有何用意？

  9月7日，腾讯混元大模型正式亮相，并宣布通过腾讯云对外开放。腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生介绍，腾讯混元大模型目前拥有超千亿参数规模，预训练语料超2万亿tokens（token是大语言模型训练中的最小单位），具有强大的中文创作能力、复杂语境下的逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力。

  不同于其他大模型的匆忙上线，这是一款出道即“能打”的大模型。据介绍，腾讯混元大模型已接入腾讯50多个业务并取得初步效果，包括腾讯云、腾讯广告、腾讯游戏、腾讯金融科技、腾讯会议、腾讯文档、微信搜一搜、QQ浏览器等业务和产品。

  现场演示中，腾讯会议基于混元大模型打造了一款AI小助手，只需要简单的自然语言指令，就能完成会议信息提取、内容分析等复杂任务，会后则可以生成智能总结纪要。在指令理解、会中问答、会议摘要、会议待办项等多个角度，混元大模型均获得较高的用户采纳率。

  在文档处理场景中，腾讯混元大模型支持数十种文本创作场景，这在腾讯文档推出的智能助手功能中已有应用。同时，混元能够一键生成标准格式文本，精通数百种Excel公式，支持自然语言生成函数，并基于表格内容生成图表，目前这些功能正在内测阶段，将在成熟后面向用户开放。

  在广告业务场景，腾讯混元大模型支持智能化的广告素材创作，能适应行业与地域特色，满足千人千面的需求，实现文字、图片、视频的自然融合。此外，基于混元大模型的能力，广告智能导购可以帮助商家在企业微信等场景，提升服务质量和服务效率。

  丰富的内容生态和业务场景给通用大模型提供了天然的练兵场，这是腾讯的优势，也是腾讯混元大模型“沉得住气”的原因。只有让混元大模型在腾讯内部各类C端应用、B端场景中扛住考验，才有底气把能力和经验对外输出。

  “我们研发大模型的目标不是在评测上获得高分，而是将技术应用到实际场景中。”腾讯副总裁蒋杰表示，“今天我们展示的都是深度接入腾讯混元大模型的业务，如腾讯会议、腾讯文档、腾讯广告等，它们都有大量用户基础。我们大家都希望先在内部打磨成熟，再通过腾讯云对外开放，提供给客户和生态合作伙伴。”

  回顾腾讯大模型的研发起点，蒋杰认为可以追溯到2021年。公开资料显示，蒋杰于2012年加入腾讯，是中国人工智能产业发展联盟（AIIA）副理事长，中国计算机学会（CCF）大数据专家委员会委员，目前在腾讯混元大模型研发团队中担任主力。

  从2021年开始，腾讯先后推出千亿和万亿参数的NLP稀疏大模型，打破CLUE三大榜单记录，实现在中文理解能力上的新突破。2022年底，ChatGPT在全球火爆，随后国内大模型密集发布，短短半年时间里，涌现出了近百款大模型，其中既有互联网大公司，也有初创公司。

  事实上，以腾讯的技术积累，在上半年推出一款通用大模型并非难事。腾讯却始终不争热度，埋头于底层技术的打磨。“互联网公司都有很多的积累，都在做，我们也一样在埋头研发，但是并不急于早早做完，把半成品拿出来展示。”腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾在2023年股东大会上如是表达了对大模型的态度，他认为这是网络行业十年不遇甚至百年不遇、类似工业革命一样的机遇。“对于工业革命来讲，早一个月把电灯泡拿出来在长的时间跨度上来看是不那么重要的。关键还是要把底层的算法、算力和数据扎扎实实做好，而且更关键的是场景落地，相信我们有很多场景是可以落地的，目前（我们）还在做一些思考。”

  今年3月、5月以及8月份的财报电话会上，腾讯总裁刘炽平被分析师们反复追问何时推出通用大模型及生成式AI产品，他表示公司积极投入资源来构建基础大模型，但对通用大模型的进展始终不紧不慢，“我们大家都希望沿着正确的路线踏实前进，不急于求成，先打好基础，我们的第一款产品将会是多次迭代之后的产品。”

  这一“慢下来”底气来自于腾讯的研发实力，包括使用场景资源，海量数据优势，以及云计算基础设施的加持。尤其在基础设施方面，腾讯有足够的算力来打造基础模型技术，其次腾讯拥有足够强大的云业务和相关技术。

  今年7月，腾讯发布面向AI 原生的向量数据库 ，腾讯云向量数据库，它最高支持业界领先的10亿级向量检索规模，并将延迟控制在毫秒级。统计显示，将腾讯云向量数据库用于大模型预训练数据的分类、去重和清洗，相比传统方式能实现10倍效率的提升。如果将向量数据库作为外部知识库用于模型推理，则可以将成本降低2～4个数量级。

  随着混元大模型公开亮相，腾讯大模型的研发投入过程也揭晓。蒋杰透露，腾讯混元大模型从第一个token开始从零训练，掌握了从模型算法到机器学习框架，再到AI基础设施的全链路自研技术。

  在蒋杰看来，只有全链路自研，才能做到优于行业水平，实现技术上的创新突破。“举个例子，当你使用别人训练好的模型，里面存在错误信息时，你是没办法更改的。只有运用自己的技术栈体系，迭代、研发才会更快，才能实现技术和业务能力的突破。”

  众所周知，国内外的大模型均难以克服“一本正经地胡说八道”的问题，由此导致应用场景相对有限，目前大多分布在在容错率高、任务简单的休闲场景。

  对此腾讯在算法层面进行了一系列自研创新，提高了模型可靠性和成熟度。如针对大模型容易“胡言乱语”的问题，腾讯优化了预训练算法及策略，让混元大模型的幻觉相比主流开源大模型降低了30%至50%；通过强化学习的方法，让模型学会识别陷阱问题；此外通过位置编码优化，提高了超长文的处理效果和性能；通过提出思维链的新策略，让大模型能够像人一样结合实际的应用场景进行推理和决策……

  另一方面，全链路自研不但可以加快迭代速度，也会让大模型在海量高并发的应用上跑起来时更为稳定，这是大模型和生成式AI实现规模化应用的必经之路，对于坐拥十多亿用户的腾讯更需要反复打磨，以保证海量用户的使用体验。

  “从最底层的服务器、网卡，到整个高速的组网，包括平台、模型、算法都是基于腾讯自研的，这一定会让我们在后续的迭代逐步加快。另一方面，腾讯是一个海量高并发的业务，开源的架构不适应腾讯的体量，所以我们肯定要走自主研发的道路，才能够应对海量、高并发业务的冲击。”蒋杰称。

  从内部业务场景中锤炼而出的混元大模型，下一步同样是拥抱业务，既包括来自各行各业的B端业务场景，也有非常关注的社交、游戏等C端业务场景。正如腾讯在发布会上强调的，混元大模型是“从实践中来，到实践中去”的实用级大模型，这是混元大模型区别于其他大模型的关键差异。

  “尽管大家都喜欢从to C的角度，去关注和使用通用大模型。我们大家都认为最务实的做法还是回到每个企业自身的痛点，用行业大模型去处理问题。比如降本或者增效，可能刚开始使用的版本只能处理问题的80%，但在一个清晰的使用场景下，用户的反馈能够形成反哺，让解题的准确率，一步一步提高。”汤道生在采访中称。

  他同时强调，腾讯已经和1万1千家生态伙伴展开紧密合作，推出了覆盖100多个产业场景的行业解决方案，共同服务千行百业。去年，生态伙伴收入占到腾讯云整体收入的三分之一，收入增速是腾讯云增速的4倍。

  接下来，混元大模型将作为腾讯云MaaS服务的底座，客户不但可以直接通过API调用混元，也可以将混元作为基底模型，为不同产业场景构建专属应用，助力各行各业智能化升级。

  “百模大战”的发令枪已然打响，有人蓄势待发，有人率先抢跑，无论何种姿势出发，等待大模型选手们的都不是百米赛跑，而是一场难以预测终点的马拉松。