不低調(diào)了！

剛剛，國(guó)際權(quán)威榜單LiveBench最新榜單出爐，一個(gè)國(guó)產(chǎn)黑馬閃耀其中。

沒錯(cuò)，它就是階躍星辰自研的萬億參數(shù)大模型Step-2。

Step-2以碾壓之勢(shì)，強(qiáng)勢(shì)殺入LiveBench全球前五，一舉奪得國(guó)內(nèi)TOP 1。

更讓人熱血沸騰的是，這款Step-2語言大模型，成為唯一一個(gè)沖進(jìn)榜單前十的中國(guó)語言大模型。

根據(jù)榜單評(píng)測(cè)，Step-2成績(jī)逼近OpenAI o1-mini（2024-09-12），超越GPT-4o（2024-08-06）、Gemini 1.5 Pro 002等國(guó)際主流模型。

Step-2的真實(shí)表現(xiàn)，徹底震驚了歪果仁。在Reddit和X上，可謂是熱議連連。

太令人印象深刻了！或許OpenAI、Anthropic、DeepMind發(fā)布萬億參數(shù)模型時(shí)，我們也能看到這一結(jié)果。

中國(guó)的LLM正在變得強(qiáng)大，一個(gè)全新模型登上LiveBench榜單第五名，而且在多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中超越了GPT-4o，甚至在其中一個(gè)基準(zhǔn)上擊敗了o1-preview

如今，Step-2以王者姿態(tài)，實(shí)至名歸。

趕超o1-preview，全憑驚人理解力

根據(jù)榜單，在IF Average（指令跟隨）一項(xiàng)中，Step-2的表現(xiàn)超越了所有上榜的國(guó)內(nèi)外模型。

甚至，連OpenAI o1-preview（2024-09-12）也被碾壓式擊敗，領(lǐng)先近10分。

這意味著，Step-2在語言生成上對(duì)細(xì)節(jié)有最強(qiáng)的控制力，模型能夠更好地理解和遵循人類指令。

比如，即便給出模糊的指令，憑借出色的理解能力，Step-2基于上下文推斷用戶的需求，精準(zhǔn)捕捉其真實(shí)意圖，提供更準(zhǔn)確、個(gè)性化的響應(yīng)。

Step-2的與眾不同在于，在知識(shí)覆蓋面和深度上，取得了實(shí)打?qū)嵉耐黄啤?/span>

不僅能處理常見的領(lǐng)域知識(shí)，還能更深層次理解、回答特定領(lǐng)域復(fù)雜問題。

在文字創(chuàng)作方面，Step-2更展現(xiàn)出了令人驚嘆的控制力。

它就像一位豐富的文字匠人，比如在創(chuàng)作古詩(shī)詞時(shí)，對(duì)字?jǐn)?shù)、格律、押韻、意境都可以做到精準(zhǔn)把握。

Step-2既能生成高質(zhì)量、有創(chuàng)意的文字內(nèi)容，又具備了出色的細(xì)節(jié)控制力，根據(jù)用戶指令對(duì)文本進(jìn)行精準(zhǔn)調(diào)整和優(yōu)化。

大模型最權(quán)威評(píng)測(cè)，LeCun領(lǐng)銜

值得一提的是，LiveBench是由圖靈獎(jiǎng)得主Yann LeCun聯(lián)手Abacus.AI、NYU、英偉達(dá)等多家機(jī)構(gòu)推出的LLM評(píng)測(cè)基準(zhǔn)。

其含金量，不言而喻。

而且，它被行業(yè)譽(yù)為「世界上第一個(gè)不可玩弄的LLM基準(zhǔn)測(cè)試」。

當(dāng)前，測(cè)試集污染，已經(jīng)成為公平評(píng)估大模型面臨的一個(gè)普遍問題。

就好比LLM在訓(xùn)練時(shí)偷看了測(cè)試數(shù)據(jù)，使得原有評(píng)測(cè)失去了意義。

雖然業(yè)界嘗試通過人工/LLM打分來收集新提示詞和評(píng)估結(jié)果，但這種方法會(huì)引入新的偏差，特別是在評(píng)估復(fù)雜問題時(shí)表現(xiàn)不佳。

LiveBench就是為了破解這一難題而誕生。

這一創(chuàng)新基準(zhǔn)從數(shù)學(xué)、推理、編程、語言理解、指令遵循和數(shù)據(jù)分析在內(nèi)的多個(gè)復(fù)雜維度對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估。

而且，它還會(huì)每月定期更新，基于最新信息源的測(cè)試問題。

每個(gè)測(cè)試問題都配備了可驗(yàn)證的、客觀的參考答案，這使得即使是較為復(fù)雜的問題也能夠準(zhǔn)確且自動(dòng)地完成評(píng)分，無需依賴LLM作為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。

項(xiàng)目地址：https://livebench.ai/#

為了確保測(cè)試的「新鮮度」，它采用了多種創(chuàng)新方法，保證測(cè)試內(nèi)容未受數(shù)據(jù)污染。

比如，精心設(shè)計(jì)基于最新數(shù)學(xué)競(jìng)賽、arXiv論文、新聞文章和數(shù)據(jù)集的問題，同時(shí)收錄了來自現(xiàn)有評(píng)測(cè)基準(zhǔn)（如Big-Bench Hard、AMPS和IFEval）的改進(jìn)版任務(wù)。

發(fā)布之初，研究團(tuán)隊(duì)基于LiveBench對(duì)知名閉源模型進(jìn)行評(píng)測(cè)，以及對(duì)參數(shù)規(guī)模從5億到1100億參數(shù)不等的數(shù)十個(gè)開源模型進(jìn)行了評(píng)估。

測(cè)試結(jié)果卻令人深思：即使是最強(qiáng)大的模型，準(zhǔn)確率也未能突破65%的天花板。

足見，LiveBench在大模型評(píng)測(cè)中的權(quán)威性和挑戰(zhàn)性。

這也從側(cè)面說明了，能夠躋身TOP 5的模型，必定是真材實(shí)料、技術(shù)過硬的佼佼者。

那么，究竟是怎樣的技術(shù)實(shí)力，讓Step-2能夠在如此嚴(yán)苛的考驗(yàn)下脫穎而出？

讓我們一起來揭開這個(gè)謎底...

萬億參數(shù)Step-2，是怎樣煉成的

今年3月，還是LLM戰(zhàn)場(chǎng)新玩家的階躍星辰，就一口氣發(fā)布了千億參數(shù)語言大模型Step-1、千億參數(shù)多模態(tài)大模型Step-1V，以及來自國(guó)內(nèi)大模型初創(chuàng)的首個(gè)萬億參數(shù)MoE語言大模型Step-2預(yù)覽版。

今年7月，Step-2正式亮相后，更是直接躋身國(guó)際頂尖模型的行列。

在數(shù)理邏輯、編程、中文知識(shí)、英文知識(shí)、指令跟隨等方面，Step-2的能力和使用體驗(yàn)已經(jīng)全方位逼近GPT-4。

目前，階躍星辰已將Step-2接入了C端智能助手「躍問」，在躍問App和躍問網(wǎng)頁(yè)端皆可體驗(yàn)。

體驗(yàn)地址：https://yuewen.cn

從千億模型擴(kuò)展到萬億參數(shù)，并不是簡(jiǎn)單的「大力出奇跡」，而是需要跨過技術(shù)上的「分水嶺」，對(duì)各個(gè)維度的要求都是水漲船高。

一旦其中任何維度出現(xiàn)短板，Scaling Law都將不再適用，出現(xiàn)「只投入，不產(chǎn)出」的尷尬局面。

為了訓(xùn)出強(qiáng)悍的Step-2，技術(shù)團(tuán)隊(duì)在算法和系統(tǒng)方面都做出了大量的關(guān)鍵創(chuàng)新。

階躍星辰創(chuàng)始人、CEO姜大昕博士表示，模型擴(kuò)大到萬億級(jí)別時(shí)，MoE幾乎是必選項(xiàng)，這是權(quán)衡了性能、參數(shù)量、訓(xùn)練成本、推理成本等各個(gè)維度后的最佳選擇。

要訓(xùn)練如此大規(guī)模的MoE模型，有兩條路可走：一是將已有模型進(jìn)行向上復(fù)用（up-cycle）。

這個(gè)方案最大的好處，就在于省錢省力，算力需求低、訓(xùn)練效率高，但會(huì)限制模型能力的上限，容易造成比較嚴(yán)重的專家同質(zhì)化。

為了達(dá)到最優(yōu)性能，階躍星辰團(tuán)隊(duì)選擇迎難而上，沒有采用第一種方案，而是完全自主研發(fā)，從頭開始。

Step-2的架構(gòu)中采用了部分專家共享參數(shù)、異構(gòu)化專家等一系列新穎的設(shè)計(jì)，充分利用萬億參數(shù)。

雖然在MoE架構(gòu)中，每次訓(xùn)練或推理只會(huì)激活部分參數(shù)，但背靠萬億總量，激活的參數(shù)量也能超越大部分稠密模型。

當(dāng)參數(shù)增長(zhǎng)到萬億級(jí)別時(shí)，訓(xùn)練效率至關(guān)重要，這離不開高效且穩(wěn)定的系統(tǒng)部署。

高效，意味著GPU的使用效率高，讓有限的硬件輸出最多的算力；穩(wěn)定，意味著訓(xùn)練過程需要持續(xù)進(jìn)行，不能輕易被故障打斷。

即使每張GPU日夜不停連續(xù)跑兩個(gè)月才出現(xiàn)一次故障，放在萬卡集群中，相當(dāng)于平均每10分鐘就有一張卡出問題。

如果沒有自動(dòng)的故障檢測(cè)和恢復(fù)機(jī)制，每張卡出問題時(shí)都要恢復(fù)檢查點(diǎn)、重啟訓(xùn)練，不僅工程師不用睡覺了，模型的訓(xùn)練周期更是成倍拉長(zhǎng)。

在Step-2訓(xùn)練過程中，階躍星辰的系統(tǒng)團(tuán)隊(duì)突破了6D并行、極致顯存管理、完全自動(dòng)化運(yùn)維等關(guān)鍵技術(shù)，從高效、穩(wěn)定兩個(gè)層面同時(shí)發(fā)力，才能在3個(gè)月的時(shí)間內(nèi)發(fā)布新模型。

如今，哪條是通往AGI的坦途，業(yè)內(nèi)大佬們依舊爭(zhēng)論不一。

從Step-2霸榜驚艷表現(xiàn)，到多模型齊頭并進(jìn)，階躍星辰展現(xiàn)出一家頂尖AI公司應(yīng)有的實(shí)力和遠(yuǎn)見。

這不僅僅是一個(gè)技術(shù)突破的見證，更是一個(gè)關(guān)于中國(guó)AI力的最好注腳。