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OpenAI斷供了。

自7月9日起，包括中國(guó)大陸、中國(guó)香港、俄羅斯、朝鮮、伊朗等國(guó)家和地區(qū)都不能再接入他們的API。

一看名單，全是美利堅(jiān)的制裁對(duì)象，這當(dāng)然是一個(gè)政治問(wèn)題。

不過(guò)大家要是對(duì)OpenAI這家公司持續(xù)關(guān)注的話，這個(gè)決定一點(diǎn)也不奇怪。

不久前，OpenAI的CEO奧特曼就解散了安全團(tuán)隊(duì)——超級(jí)對(duì)齊，這個(gè)由OpenAI曾經(jīng)的首席科學(xué)家Ilya Sutskever帶的團(tuán)隊(duì)。

Ilya隨即出走。很快，奧特曼就組建了一個(gè)新的安全團(tuán)隊(duì)，而這個(gè)團(tuán)隊(duì)的領(lǐng)導(dǎo)人是美國(guó)國(guó)安局前局長(zhǎng)保羅·中曾根（Paul M. Nakasone）。

當(dāng)OpenAI變成CloseAI，會(huì)對(duì)整個(gè)行業(yè)帶來(lái)什么影響呢？

我們先看看這一波“斷供”可能會(huì)帶來(lái)什么吧。

所謂的斷供“API”，這里的API指的是“應(yīng)用程序編程接口”。

你可以把API通俗地理解為餐廳的菜單。你可以用它來(lái)點(diǎn)菜，但你并不知道菜是怎么做出來(lái)的。

還記得ChatGPT剛出來(lái)那陣兒，涌現(xiàn)出來(lái)無(wú)數(shù)AI公司么。它們就是顧客，炒菜的是OpenAI，然后它們?cè)侔殉春玫牟税b一下，賣給餐廳外的我們。

所以本質(zhì)上它們就是套殼公司，真正生產(chǎn)的是OpenAI。

可想而知，斷供對(duì)這些公司來(lái)說(shuō)無(wú)異于釜底抽薪，把吃飯的家伙給收走了。

但換個(gè)角度想，OpenAI這個(gè)AI行業(yè)內(nèi)巨無(wú)霸居然主動(dòng)讓出市場(chǎng)，有錢不賺是傻蛋。

這不，國(guó)內(nèi)各路高手立馬就像餓虎撲食一樣沖上來(lái)?yè)屵@潑天富貴，各種“搬家計(jì)劃”紛紛出爐，服務(wù)不要太周到。

比如阿里的通義千問(wèn)，除了提供專屬的遷移服務(wù)外，主力模型調(diào)用API的價(jià)格更是只有GPT-4的1/50。這還是在通義千問(wèn)跟GPT-4實(shí)力相當(dāng)?shù)那闆r下的價(jià)格。

其他包括智譜、訊飛、百度、百川等都提供了相當(dāng)優(yōu)惠的價(jià)格。

所以，現(xiàn)在擺在他們面前的已經(jīng)不是to?be?or?not?to?be的生死問(wèn)題，而是如何從一眾“備胎”中挑最好的那個(gè)。

什么樣的模型才是好模型呢？

正如歐洲歷史上最強(qiáng)的男人拿破侖所說(shuō)，不想拿第一的模型不是好模型。

就像學(xué)生通過(guò)各個(gè)科目的考試比成績(jī)，大模型的能力也是看做題的成績(jī)。

學(xué)生有語(yǔ)數(shù)外理綜文綜的項(xiàng)目，大模型有推理能力、數(shù)學(xué)能力、編程能力、語(yǔ)言能力、多模態(tài)能力等多種項(xiàng)目。

比如最常用的MMLU數(shù)據(jù)集，內(nèi)容涵蓋了STEM、人文、社科等57個(gè)學(xué)科，就是常用來(lái)測(cè)試模型知識(shí)和推理能力的數(shù)據(jù)集。

此外還有?？贾形牡腃-Eval、考奧數(shù)的MATH（好會(huì)取名字）等等。

自然，每家模型都會(huì)爭(zhēng)取考個(gè)好成績(jī)。但就像學(xué)生考試一樣，有的人實(shí)力強(qiáng)大，有的人有自己的辦法。

截至2024年6月28日，C-Eval榜單上，前20名全是我國(guó)的大模型，GPT-4位于21位。

這并不符合我的實(shí)際體驗(yàn)，雖然GPT-4的能力并沒有像以前一樣碾壓了，但也不至于排到21名啊?？梢哉f(shuō)，這份榜單在某種程度上失真了。

造成這種現(xiàn)象的原因有很多。

首先是隨著大模型的不斷升級(jí)，一些題目變得相對(duì)簡(jiǎn)單了。就像以前大家都是小學(xué)生，考初中的題目，大家分都不高。但經(jīng)過(guò)一年多的學(xué)習(xí)，大家的水平上升到了高中生，再去做這些題，都能得個(gè)90分以上，那么這個(gè)試題就不能很好地區(qū)分大家的水平了。

其次，閉卷變開卷。雖然這些考題都不是公開數(shù)據(jù)集，但我每天就擱那考試，一連考幾十天。那考試就跟刷題庫(kù)一樣了，考試的題目也逐漸公開。后來(lái)的大模型們直接用這些公開的題目去訓(xùn)練，那再去考的時(shí)候，就相當(dāng)于開卷考試了。就算是難如數(shù)學(xué)競(jìng)賽，出成績(jī)也不是不可能的。

當(dāng)然了，考題本身的質(zhì)量也很重要。

這是著名的開源社區(qū)Huggingface發(fā)布的榜單Open LLM Leaderboard的最高成績(jī)。可以看到，從2023年9月到2024年5月，大模型在各個(gè)科目取得的成績(jī)都不斷地提高，都接近虛線，也就是人類水平。

當(dāng)然這個(gè)成績(jī)并不意味著大模型已經(jīng)跟人一樣了，而是說(shuō)明了這份卷子已經(jīng)被做爛了。

所以，Huggingface在6月推出了一套新試題，升級(jí)版的Open LLM Leaderboard v2。

這套試題比此前版本難度高了不少，比如GPQA數(shù)據(jù)里面全是研究生級(jí)別的知識(shí)，且專門找了生物、物理、化學(xué)等領(lǐng)域的博士生來(lái)出題。

客觀講，這一波很有誠(chéng)意，沒給那些刷榜的大模型留下什么空子鉆。

各考生做這套卷子的成績(jī)很快出來(lái)，榜單很出乎意料：

里面有不少老熟人，當(dāng)紅炸子雞，“法國(guó)的OpenAI”Mistral、“史上最強(qiáng)開源大模型”Llama3以及打敗了Llama3的通義千問(wèn)Qwen2-72B（720億參數(shù)）。

在這家法國(guó)榜單上看到咱國(guó)產(chǎn)的通義千問(wèn)，屬實(shí)是有點(diǎn)驚訝。

我又去看了詳細(xì)的成績(jī)單，Qwen2的數(shù)學(xué)（MATH）、專業(yè)知識(shí)（GPQA）和長(zhǎng)上下文推理（MuSR）是優(yōu)勢(shì)學(xué)科，尤其是數(shù)學(xué)，比第二高了6分。哦不好意思，第二名是沒有經(jīng)過(guò)微調(diào)的Qwen2。

這份成績(jī)得到了Huggingface CEO的稱贊：