大模型服务平台火山方舟发布:首创安全互信计算,集齐七款大模型
发布时间:2023-06-30 01:58:36 文章来源:新京报

新京报贝壳财经讯(记者白金蕾)6月28日,在火山引擎主办、英伟达合作举办的“V-Tech体验创新科技峰会”上,火山引擎发布大模型服务平台“火山方舟”,面向企业提供模型精调、评测、推理等全方位的平台服务(MaaS,即Model-as-a-Service)。

“火山方舟”目前集成了百川智能、出门问问、复旦大学MOSS(复旦大学发布的大型对话式语言模型)、IDEA研究院(粤港澳大湾区数字经济研究院)、澜舟科技、MiniMax(一家国内人工智能创业公司)、智谱AI等多家人工智能科技公司及科研院所的大模型,并已启动邀测。

“企业使用大模型,首先要解决安全与信任问题”,火山引擎总裁谭待称,“火山方舟”实现了大模型安全互信计算,为企业客户确保数据资产安全。基于“火山方舟”独特的多模型架构,企业可同步试用多个大模型,选用更适合自身业务需要的模型组合。


(资料图片仅供参考)

什么是安全互信计算?

与小模型“自产自用”不同的是,大模型的生产门槛很高,数据安全成为大模型时代的新命题。据网络安全公司Cyberhaven的调查,至少有 4%的员工将企业敏感数据输入 ChatGPT(OPEN AI公司发布的大型对话式语言模型),敏感数据占输入内容的比例高达 11%。2023 年初,三星公司在使用 ChatGPT不到20天时,就发现其半导体设备相关机密数据被泄露,并连续发生3起类似事故。

火山引擎总裁谭待公布“火山方舟”首批大模型合作伙伴。图|受访者供图

谭待认为,企业使用大模型,最担心的是数据泄露;如果将大模型私有化部署,企业将承担更高的成本,模型生产方也会担心知识资产安全。“火山方舟”的首要任务,就是做好大模型使用者、提供者和云平台可以互相信任的安全保障。

据火山引擎智能算法负责人吴迪介绍,“火山方舟”已上线了基于安全沙箱的大模型安全互信计算方案,利用计算隔离、存储隔离、网络隔离、流量审计等方式,实现了模型的机密性、完整性和可用性保证,适用于对训练和推理延时要求较低的客户。

吴迪表示,“火山方舟”还在探索基于英伟达新一代硬件支持的可信计算环境、基于联邦学习的数据资产分离等多种方式的安全互信计算方案,更全面地满足大模型在不同业务场景的数据安全要求。

会上,英伟达开发与技术部亚太区总经理李曦鹏表示,英伟达与火山引擎共同合作的 GPU (图形处理器)推理库 ByteTransformer (字节变形金刚)在 IEEE国际并行和分布式处理大会(IPDPS2023)上获得最佳论文奖,双方还联合开源了高性能图像处理加速库 CV-CUDA(一种视觉预处理库),并在大规模稳定训练、多模型混合部署等方面的技术合作上取得成效。

未来英伟达和火山引擎团队将继续深化合作,包含在英伟达Hopper 架构进行适配与优化、机密计算、重点模型合作优化、共同为重点客户提供支持,以及 NeMo Framework(一个端到端的容器化框架)适配等,携手助力大模型产业繁荣。

可降低大模型使用成本

中国科学技术信息研究所等机构发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示,截至今年5月,国内已公开披露的大模型数量达到79个。

大模型密集涌现,企业面临“选择困难”。在吴迪看来,技术发展日新月异,国内大模型正在快速迭代,不同大模型在特定任务上各有千秋,企业不必急于绑定一家大模型,而是应该结合自身业务场景,综合评估使用效果和成本,在不同场景选用更具性价比的模型。

吴迪称,训练大模型很昂贵,但是从长期来看,模型的推理开销会超过训练开销。效果和成本的矛盾永远存在,降低推理成本会是大模型应用落地的重要因素,“一个经过良好精调的中小规格模型,在特定工作上的表现可能不亚于通用的、巨大的基座模型,而推理成本可以降低到原来的十分之一。”

“火山方舟”提供了丰富的模型精调和评测支持。吴迪介绍,企业可以用统一的工作流对接多家大模型,对于复杂需求可设置高级参数、验证集、测试集等功能,再通过自动化和人工评估直观对比模型精调效果,在不同业务场景里还可灵活切换不同的模型,实现最具性价比的模型组合。这些自定义指标和评估数据的积累,将成为企业在大模型时代宝贵的数据资产。

据吴迪透露,抖音集团内部已有十多个业务团队试用“火山方舟”,在代码纠错等研发提效场景,文本分类、总结摘要等知识管理场景,以及数据标注、归因分析等方面探索,利用大模型能力促进降本增效。这些内部实践在快速打磨“火山方舟”,推动平台能力的进一步完善。“火山方舟”的首批邀测企业,还包括金融、汽车、消费等众多行业的客户。

助力大模型“跑完最后一公里”

集成多个大模型,供客户直接对比,“火山方舟”的多模型架构不仅为企业提供了丰富选择,也得到众多大模型生产方的积极响应。

ChatGLM是智谱AI推出的千亿基座认知模型,其开源版本在大模型开源领域极具影响力,近期智谱AI还对ChatGLM做了新升级,大幅提升了模型能力。在“火山方舟”上,智谱AI提供具有竞争力的大模型,火山引擎提供高性价比资源、针对不同行业的精调能力及综合解决方案,共建安全可靠的第三方MaaS服务,合力推动各行业的智能化发展。据智谱AI 首席执行官鹏介绍,智谱AI在火山引擎平台上解决了千亿模型训练的稳定性、性能优化等挑战。

baichuan-7B发布后在MMLU、C-Eval等中英文权威榜单中均表现优异。百川智能联合创始人焦可表示,作为一款授权后可免费商用的开源大模型,开发者们可以通过baichuan-7B低成本部署模型,并根据自身需求灵活拓展模型能力,而本次与“火山方舟”的合作也将有效降低企业用户的大模型接入门槛和使用成本,帮助更多企业轻松获取专业服务。

科研机构同样是推动大模型技术发展的重要力量,复旦大学自然语言处理实验室开发的MOSS大模型、IDEA研究院开发的姜子牙系列大模型,均是该领域的代表作。IDEA研究院认知计算与自然语言研究中心讲席科学家张家兴表示,大模型生产方会不断提升基础模型能力,为大模型应用完成90%-99%的工作,“火山方舟”为代表的云平台要帮助客户为不同场景精调模型,“跑完最后一公里”。张家兴认为,“在技术驱动和需求拉动的作用下,大模型的世界必然百花齐放”。

谭待判断,企业使用大模型,未来可能会呈现“1+N”的模式:“1”是通过自研或深度合作,形成1个主力模型;由于成本和场景复杂多元等原因,在这个主力模型之外,还会有N个模型同时应用。

“每一次技术的大变革,都会带来体验创新的机会”,谭待坦言,“火山方舟”还在起步阶段,工具链和下游应用插件需要持续完善。平台还将接入更多大模型,并逐步扩大邀测范围,加速大模型在各行各业的应用落地。

编辑 徐超

校对 杨许丽

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