文 | 智東西 楊暢
編輯 | 漠影
你有想過(guò)和AI（人工智能）玩劇本殺嗎，會(huì)是一種什么樣的體驗(yàn)？最近，一群腦洞大開(kāi)的開(kāi)發(fā)者們基于浪潮 源1.0大模型，開(kāi)發(fā)出了一個(gè)能和人玩劇本殺的AI（以下簡(jiǎn)稱：劇本殺AI）。這個(gè)AI不但可以從容回答你提出的各種相關(guān)問(wèn)題，還能向你拋出反問(wèn)。在游戲劇情解謎過(guò)程中，其余真人玩家可能察覺(jué)不出來(lái)他們是和AI在玩游戲。
浪潮 源1.0大模型是2021年9月浪潮發(fā)布的全球最大巨量模型（或稱單體模型）之一。源1.0大模型的模型參數(shù)規(guī)模達(dá)2457億，其中文訓(xùn)練數(shù)據(jù)集多達(dá)5TB，在2128個(gè)GPU上運(yùn)行了16天就完成了其參數(shù)的訓(xùn)練。參數(shù)規(guī)模、數(shù)據(jù)集、算力效率均超過(guò)業(yè)界知名的大模型GPT-3。
其實(shí)隨著浪潮 源1.0等各類大模型的陸續(xù)發(fā)布和開(kāi)源，這些算法基礎(chǔ)設(shè)施為各行業(yè)開(kāi)發(fā)者實(shí)現(xiàn)其創(chuàng)意構(gòu)想提供了強(qiáng)大的支撐，也為AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和其他產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了助力。同時(shí)，大模型的出現(xiàn)為強(qiáng)人工智能的實(shí)現(xiàn)提供了更多的可能。
強(qiáng)人工智能即具備和人類一樣甚至超過(guò)人類的AI一直是AI領(lǐng)域的研究目標(biāo)之一。目前的AI已經(jīng)能完成一些需要?jiǎng)?chuàng)造力的任務(wù)，如作詩(shī)、寫歌、畫畫等。
人們期待著AI能夠理解人的情感或者博弈，所以不斷有開(kāi)發(fā)者嘗試像劇本殺AI類似的創(chuàng)造性AI項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)。那么這樣一個(gè)能與人互相博弈的AI是如何開(kāi)發(fā)出來(lái)的？為什么其開(kāi)發(fā)者說(shuō)浪潮 源1.0大模型給項(xiàng)目開(kāi)發(fā)和創(chuàng)意實(shí)現(xiàn)帶來(lái)了顛覆性變化？
元宇宙的智能核心竟然是大模型？智東西與浪潮人工智能研究院首席研究員吳韶華、劇本殺AI開(kāi)發(fā)者、VR/AR資深從業(yè)者無(wú)空（工作昵稱）進(jìn)行了深入交流，發(fā)現(xiàn)想要實(shí)現(xiàn)真正的強(qiáng)人工智能存在多重困難，讓AI擁有類人的情感和思考更是充滿巨大的挑戰(zhàn)，不過(guò)浪潮等AI前沿技術(shù)探索者們一直在這方面進(jìn)行不斷的探索和嘗試。
01.只有一位有代碼經(jīng)驗(yàn)5人團(tuán)如何開(kāi)發(fā)出劇本殺AI？
無(wú)空談道，他一直關(guān)注AI驅(qū)動(dòng)內(nèi)容生成相關(guān)的產(chǎn)業(yè)進(jìn)展，留意到2021年以來(lái)不少國(guó)內(nèi)科技企業(yè)紛紛發(fā)布了其開(kāi)發(fā)的大模型，其中就有像浪潮 源1.0這種針對(duì)中文自然語(yǔ)言處理的大模型。他說(shuō)，看到浪潮 源1.0大模型開(kāi)源的消息后，他就去申請(qǐng)了浪潮 源1.0大模型的API，想體驗(yàn)浪潮開(kāi)源出來(lái)的這個(gè)大模型。
2022年1月份，API申請(qǐng)通過(guò)，拿到浪潮 源1.0大模型的API后，無(wú)空就嘗試了一個(gè)簡(jiǎn)單的demo試驗(yàn)。在他看來(lái)利用大模型生成的模擬對(duì)話都是符合正常人表達(dá)邏輯的，這讓他很震驚，因?yàn)檫@強(qiáng)于之前所見(jiàn)的大多數(shù)模型。體驗(yàn)到浪潮 源1.0大模型在目的性對(duì)話生成方面具備的突出性能后，無(wú)空想到劇本殺可能是更好的一個(gè)利用大模型的思路。
然后，他和與他有相同興趣的四名高校學(xué)生一起組成了一個(gè)團(tuán)隊(duì)，開(kāi)始嘗試用源1.0大模型來(lái)實(shí)現(xiàn)他們?cè)O(shè)想的能與人一起玩劇本殺的AI。劇本殺AI團(tuán)隊(duì)選定了一個(gè)線上微型劇本殺游戲劇本。這個(gè)劇本需要五位玩家共同參與，游戲過(guò)程在微信上進(jìn)行。
劇本殺AI團(tuán)隊(duì)設(shè)定其中的四個(gè)角色由真人玩家扮演，剩下的一個(gè)角色由AI扮演，本著細(xì)節(jié)拉滿的原則，開(kāi)發(fā)者為AI也準(zhǔn)備了一個(gè)微信賬號(hào)，并設(shè)好了昵稱、頭像和近三天的朋友圈內(nèi)容。
這個(gè)劇本殺的劇情設(shè)置是：經(jīng)過(guò)科技公司巨頭“北極鵝”腦機(jī)接口改造的AI人蔡曉（劇本殺AI）已經(jīng)加入到某高校的推理社團(tuán)，計(jì)劃推動(dòng)社團(tuán)的其余人同意和科技公司巨頭“北極鵝”合作，控制推理社，從而幫助“北極鵝”擴(kuò)大其腦機(jī)接口試驗(yàn)范圍。其余真人玩家也有各自有要達(dá)成的目標(biāo)。通過(guò)文字交流，各角色之間進(jìn)行博弈。
如何實(shí)現(xiàn)讓AI能像真人一樣參與到劇本殺游戲中？浪潮 源1.0大模型是一種生成式預(yù)訓(xùn)練模型（GPT），其使用的模型結(jié)構(gòu)是Language Model（LM），擅長(zhǎng)零樣本和小樣本學(xué)習(xí)。劇本殺AI開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)最終采取的方案是建立example語(yǔ)料庫(kù)，然后針對(duì)每次的提問(wèn)內(nèi)容，從example語(yǔ)料庫(kù)中選取三個(gè)最符合的example作為模型生成的小樣本輸入。
因?yàn)锳I需要根據(jù)劇情對(duì)不同角色要采取不同的回答策略，所以語(yǔ)料庫(kù)被分裝為4個(gè)TXT文件，AI會(huì)根據(jù)提問(wèn)者選擇對(duì)應(yīng)的語(yǔ)料來(lái)源，然后生成其回復(fù)內(nèi)容。除了無(wú)空之外，其余四位劇本殺AI團(tuán)隊(duì)成員并沒(méi)有代碼經(jīng)驗(yàn)，他們主要負(fù)責(zé)的就是語(yǔ)料庫(kù)的完善，不斷根據(jù)公測(cè)結(jié)果對(duì)AI回答的比較差的問(wèn)題進(jìn)行相關(guān)語(yǔ)料的補(bǔ)充。
無(wú)空說(shuō)，他們團(tuán)隊(duì)在開(kāi)發(fā)劇本殺AI后，已經(jīng)進(jìn)行了三輪公測(cè)，主要收到了三類反饋。第一類反饋是有些出乎劇本殺AI團(tuán)隊(duì)意料之外的，無(wú)空談道其實(shí)他們是不想讓人類玩家意識(shí)到是有一位AI玩家的，從實(shí)際的玩家反饋來(lái)看，不少人的第一反應(yīng)是沒(méi)發(fā)現(xiàn)其中一位玩家是AI，他們更關(guān)注游戲劇情進(jìn)展。而當(dāng)玩家得知是和AI一起玩劇本殺，他們也樂(lè)意去和AI進(jìn)行更多的交流。第二類反饋是目前版本的劇本殺AI還存在一些限制，比如需要有4個(gè)真人玩家才能開(kāi)始劇本殺游戲測(cè)試；單純的文字交流影響游戲體驗(yàn)，因?yàn)榫€上文字劇本殺不如線下劇本殺還能觀察其他玩家的肢體、面部表情等語(yǔ)言之外輔助推理的細(xì)節(jié)。
第三類是玩家感覺(jué)AI的回復(fù)效果還有很大提升空間，AI生成的回復(fù)有很大的不確定性。在體驗(yàn)過(guò)浪潮 源1.0大模型在助力開(kāi)發(fā)方面的能力后，劇本殺AI團(tuán)隊(duì)還提煉出了一套端到端的對(duì)話生成機(jī)制方案，該方案比傳統(tǒng)的對(duì)話生成模式更靈活，開(kāi)發(fā)周期更短，效果更好。
他們還嘗試將這種方案應(yīng)用在社區(qū)基層工作效率提升方面，幫助社區(qū)志愿者解決難以短時(shí)間內(nèi)將同樣的公告內(nèi)容發(fā)到幾十個(gè)微信群中的困難。無(wú)空講到未來(lái)他們會(huì)基于浪潮 源1.0的升級(jí)迭代，將其劇本殺AI進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化和迭代，開(kāi)發(fā)出更成熟的作品，讓更多人可以體驗(yàn)劇本殺AI。同時(shí)，他們還會(huì)進(jìn)一步研究其提煉出的端到端的對(duì)話能力如何更好地在治理、服務(wù)等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用和賦能。他總結(jié)說(shuō)，大模型對(duì)于相關(guān)AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)來(lái)說(shuō)，帶來(lái)的變化是顛覆性的，不僅僅是開(kāi)發(fā)時(shí)間和開(kāi)發(fā)流程上的優(yōu)化。
未來(lái)，或許有開(kāi)發(fā)者可以通過(guò)大模型為元宇宙中的虛擬數(shù)字人注入“靈魂”，讓虛擬人能更自然和靈活地與人交流。同時(shí)，大模型運(yùn)算對(duì)于數(shù)據(jù)和算力有較高的要求，對(duì)于想使用大模型的開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)這可能是其面臨的主要難題之一。
不同大模型的開(kāi)源程度不同，無(wú)空說(shuō)，浪潮 源1.0以API的形式為開(kāi)發(fā)者提供開(kāi)源服務(wù)，降低了開(kāi)發(fā)者的使用門檻，讓開(kāi)發(fā)者可以將其精力更多的投入到創(chuàng)意構(gòu)思方面。
02.4個(gè)技能模型助力大模型落地API模式實(shí)現(xiàn)深度開(kāi)源
2020年時(shí)OpenAI推出GPT-3，引發(fā)了AI行業(yè)對(duì)于大模型的各種思考。浪潮人工智能研究院首席研究員吳韶華談道，浪潮當(dāng)時(shí)選擇進(jìn)行大模型的研究主要有兩方面的考量。
一是浪潮當(dāng)時(shí)就看到了GPT-3這類大模型在小樣本、零樣本情況下的學(xué)習(xí)能力，以及基于此的自然語(yǔ)言處理能力；還有就是大模型能夠同時(shí)支撐多個(gè)不同任務(wù)的能力。
浪潮認(rèn)為大模型會(huì)對(duì)AI算法研發(fā)產(chǎn)生非常深刻的影響，也代表著一種新的趨勢(shì)。
二是，吳韶華補(bǔ)充說(shuō)，能開(kāi)發(fā)大模型也是依托浪潮在大規(guī)模算力算法上面有多年的持續(xù)積累，并且有相關(guān)的基礎(chǔ)。基于這些考量，浪潮研發(fā)并推出了源1.0大模型。
源1.0大模型專注于NLP（自然語(yǔ)言處理）領(lǐng)域，能夠創(chuàng)建生成任何具有語(yǔ)言結(jié)構(gòu)的語(yǔ)言表達(dá)，能夠做到包括自動(dòng)問(wèn)答、論文撰寫、詩(shī)歌寫作、新聞報(bào)道、總結(jié)長(zhǎng)文本、翻譯語(yǔ)言等任務(wù)，甚至還可以“寫”計(jì)算機(jī)代碼。
更重要的一點(diǎn)是源1.0大模型還可以理解文字背后的含義，并抽取其中的關(guān)鍵信息，如應(yīng)用于智能客服對(duì)話時(shí)感知用戶情緒，更智能地給出回應(yīng)。
在發(fā)布后不久，2021年10月，浪潮開(kāi)源了源1.0，并發(fā)布“源1.0”開(kāi)源開(kāi)放計(jì)劃，在GitHub等開(kāi)源社區(qū)開(kāi)源了其大模型的模型訓(xùn)練代碼、推理代碼、應(yīng)用代碼，開(kāi)放API等，助力開(kāi)發(fā)者更高效地實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)。
浪潮不僅開(kāi)放了相關(guān)的代碼以及大模型使用的API，同時(shí)還開(kāi)放出了1TB的語(yǔ)料數(shù)據(jù)集，這些語(yǔ)料數(shù)據(jù)集是來(lái)自當(dāng)初浪潮訓(xùn)練大模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集。吳韶華提到浪潮開(kāi)源 源1.0大模型從四個(gè)方面為開(kāi)發(fā)者提供支撐或說(shuō)提升開(kāi)發(fā)者創(chuàng)意實(shí)現(xiàn)的效率。
一是浪潮開(kāi)源了直接可用的代碼示例，可以幫助開(kāi)發(fā)者節(jié)省各類研發(fā)開(kāi)支。二是浪潮 源1.0大模型的開(kāi)源模式之一是向開(kāi)發(fā)者提供大模型API，顯著降低了開(kāi)發(fā)者應(yīng)用開(kāi)發(fā)的門檻。不同知識(shí)背景的各行業(yè)用戶可以驅(qū)動(dòng)大模型創(chuàng)造更多的可能，就像劇本殺AI一樣。用戶可以完全通過(guò)模型的能力和開(kāi)發(fā)的API就能創(chuàng)造各種不同的任務(wù)，實(shí)現(xiàn)不同內(nèi)容的交互，將部分繁瑣的開(kāi)發(fā)流程省略。
浪潮在降低開(kāi)發(fā)門檻上面還進(jìn)行了兩類探索，一個(gè)是APIExp的工具，讓用戶直接通過(guò)網(wǎng)頁(yè)與大模型交流，一個(gè)是研發(fā)了一款沙箱工具，同樣是通過(guò)網(wǎng)頁(yè)直接選擇用戶所需的創(chuàng)意效果。三是浪潮將源1.0大模型相關(guān)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)開(kāi)源，能助力用戶實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)模型或代碼優(yōu)化。吳韶華舉例說(shuō)，有開(kāi)發(fā)者直接利用浪潮開(kāi)源的數(shù)據(jù)集來(lái)對(duì)其模型進(jìn)行二次訓(xùn)練，得到了明顯的精度提升，訓(xùn)練結(jié)果甚至登頂CLUE基準(zhǔn)評(píng)測(cè)榜單。四是浪潮會(huì)給到利用源1.0大模型的開(kāi)發(fā)者一些持續(xù)的支撐，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)開(kāi)源社區(qū)交流共贏。
浪潮為開(kāi)發(fā)者提供持續(xù)的支持，有專門的運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)與開(kāi)發(fā)者建立聯(lián)系，建立社區(qū)，增進(jìn)彼此之間的交流，更及時(shí)地了解開(kāi)發(fā)者在技術(shù)和使用方式上的問(wèn)題。同時(shí)浪潮也會(huì)第一時(shí)間給出相關(guān)問(wèn)題的反饋。一些深入的技術(shù)問(wèn)題，浪潮會(huì)投入專門的研發(fā)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行進(jìn)一步的研究和支持，交流的成果還會(huì)以代碼的方式進(jìn)行開(kāi)源。
吳韶華談道，因?yàn)樵?.0大模型的應(yīng)用場(chǎng)景多元，浪潮目前基于大模型推出了4個(gè)面向不同場(chǎng)景的技能模型。這四個(gè)模型都經(jīng)過(guò)了場(chǎng)景化數(shù)據(jù)的增強(qiáng)，表現(xiàn)精度更好，所需算力相對(duì)更小一些。
第一個(gè)是古文模型，可以“寫”詩(shī)詞歌賦，同時(shí)具備古文解析能力。第二個(gè)技能模型是對(duì)話模型，主要面向虛擬人、智能助手場(chǎng)景。第三個(gè)是翻譯技能模型，中英文翻譯準(zhǔn)確度和流暢度上均有不錯(cuò)表現(xiàn)。第四個(gè)技能模型是問(wèn)答模型，主要是面向智能客服場(chǎng)景，該模型具備語(yǔ)義級(jí)知識(shí)檢索能力，可以做到多領(lǐng)域支持。
03.大模型或成元宇宙智能核心源2.0瞄準(zhǔn)多模態(tài)交互
當(dāng)了解完劇本殺AI和源1.0大模型后，我們還能看到，其實(shí)這個(gè)劇本殺AI開(kāi)發(fā)項(xiàng)目也引發(fā)了一些人對(duì)于大模型與元宇宙之間關(guān)系更多的思考。其實(shí)，源1.0大模型以及基于大模型的四個(gè)技能模型，都是專注于自然語(yǔ)言理解的，可幫助人機(jī)交互場(chǎng)景的實(shí)現(xiàn)，可應(yīng)用于虛擬人、元宇宙領(lǐng)域。
劇本殺AI開(kāi)發(fā)者提到他感覺(jué)在未來(lái)的元宇宙中，虛擬人的數(shù)量將數(shù)倍于真人，這樣才能帶來(lái)比現(xiàn)實(shí)更好的體驗(yàn)。然而目前的虛擬人外表都很好看，但是都是“提線木偶”，更多地依賴于開(kāi)發(fā)者的設(shè)定，而他們希望為虛擬人注入“靈魂”，讓它能更靈活自然地與人交互。
這也是他們進(jìn)行劇本殺AI開(kāi)發(fā)的另一層考慮。吳韶華說(shuō)，關(guān)于大模型和元宇宙這兩個(gè)智能行業(yè)的熱門方向，他認(rèn)為在元宇宙中大模型會(huì)成為其智能的核心，主要有兩方面原因，一是大模型的泛化能力，可以支撐多任務(wù)；二是大模型體現(xiàn)了更高的智能化水平，在人機(jī)交互中，會(huì)給人更真實(shí)地感受。
浪潮一直在持續(xù)優(yōu)化源1.0大模型，未來(lái)可能面向更多場(chǎng)景，基于開(kāi)發(fā)者的需求，推出更多的類似技能模型的新模型。吳韶華還透露，浪潮目前也在規(guī)劃源2.0大模型的開(kāi)發(fā)工作。源2.0大模型會(huì)瞄準(zhǔn)多模態(tài)交互進(jìn)行相關(guān)的研發(fā)布局。
04.結(jié)語(yǔ)：開(kāi)源大模型泛化應(yīng)用有望助力產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型
劇本殺AI的開(kāi)發(fā)一方面體現(xiàn)了業(yè)界對(duì)于強(qiáng)人工智能、人機(jī)交互的更多探索，另一方面也為我們展示了開(kāi)源大模型在其他行業(yè)智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)方面的能力。
除了劇本殺AI之外，詩(shī)詞寫作、智能客服、個(gè)人智能助手等等基于浪潮 源1.0大模型開(kāi)發(fā)的各種應(yīng)用也陸續(xù)進(jìn)入大眾的視野。未來(lái)在智能客服、虛擬數(shù)字人等方面，基于大模型的開(kāi)發(fā)存在更多泛化的應(yīng)用場(chǎng)景。