在之前的年度演講中，雷軍提到今年4月，小米正式組建AI大模型團(tuán)隊。而且小愛同學(xué)正式升級生成式大模型，已經(jīng)開始測試，小米高管最新表態(tài)很快會實現(xiàn)端側(cè)AI模型能力。這篇文章來自小米創(chuàng)始人雷軍公眾號的分享，詳細(xì)解釋了小米大模型的臺前幕后，希望能對大家了解小米大模型有所幫助。

在上周的年度演講上，我宣布了小米科技戰(zhàn)略升級：深耕底層技術(shù)、長期持續(xù)投入、軟硬深度融合，AI全面賦能，即（軟件×硬件）??。同時，也給大家介紹了小米的科技理念：選擇對人類文明有長期價值的技術(shù)領(lǐng)域，堅持長期持續(xù)投入。

AI是未來的生產(chǎn)力，也是小米決定長期持續(xù)投入的底層賽道之一。我們在很早就開始組建AI團(tuán)隊，相關(guān)團(tuán)隊成員已經(jīng)超過3000人。這些年的持續(xù)投入，為我們的自動駕駛、機(jī)器人等業(yè)務(wù)都取得了非常優(yōu)秀的成果。

今年，我們迎來了一次重大的技術(shù)革命——AI大模型技術(shù)，在4月份，我們組建了AI大模型團(tuán)隊，并快速在小愛同學(xué)上落地應(yīng)用。

我們做大模型的思路可能和很多公司不太一樣，我們選擇主力突破的是輕量化和本地部署。

為什么呢？

首先，大模型需要海量數(shù)據(jù)，所以很容易涉及到隱私問題，還需要巨大算力，用起來成本也很高。接著，我們是一家手機(jī)公司，怎么把自己的優(yōu)勢利用起來？我們想的是，它能不能輕量化？能不能本地部署，在手機(jī)端就能用上大模型？

沿著這個思路，我們團(tuán)隊進(jìn)展非常順利，小米自研大模型在近日的權(quán)威中文評測榜單C-EVAL和CMMLU中，取得同參數(shù)量級第一的好成績；小米自研手機(jī)端側(cè)大模型初步跑通，部分場景效果媲美云端。真的特別特別厲害。

很多人還想了解小米大模型研發(fā)的更多信息，今天，就和大家好好聊聊。

一、解碼大模型

ChatGPT出現(xiàn)以來，大模型優(yōu)異的理解能力和生成能力令人驚艷，關(guān)于其用途的探索也越來越多。目前看來，很多傳統(tǒng)的自然語言處理任務(wù)都可以用它來完成，比如搜索、翻譯、問答、摘要、信息抽取和分類以及寫作等。在日常生活中，所有基于對話的服務(wù)，如客服、教育、咨詢、導(dǎo)游等，以ChatGPT為代表的大模型都有一定的用武之地。

大模型指參數(shù)數(shù)量巨大、層次結(jié)構(gòu)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這些模型通常具有十億到千億甚至萬億個參數(shù)，通過大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，提供更高的理解和生成能力。

在我們看來，大模型不僅是指模型參數(shù)多、尺寸大，更重要的是代表了一種新的訓(xùn)練范式。我們將其總結(jié)為：大數(shù)據(jù)、大任務(wù)、大參數(shù)。

• 大數(shù)據(jù)：指需要用海量的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練，讓模型從中自動挖掘出所需的信息。通常采用自監(jiān)督或者無監(jiān)督學(xué)習(xí)方式，無需人工標(biāo)注就可以提煉規(guī)律、學(xué)習(xí)知識，從而提升模型的眼界。
• 大任務(wù)：指學(xué)習(xí)的目標(biāo)足夠復(fù)雜、覆蓋面廣。這樣才能“強(qiáng)迫”模型按照模塊化、高類聚、低耦合的方式組織知識點，實現(xiàn)舉一反三的泛化能力。
• 大參數(shù)：指模型的知識容量。大模型的參數(shù)規(guī)模越大，模型的表達(dá)能力和學(xué)習(xí)能力也就越強(qiáng)。

在這個范式中，我們認(rèn)為大數(shù)據(jù)和大任務(wù)是不可或缺的。如果沒有大數(shù)據(jù)，模型不可能學(xué)到豐富的常識；如果沒有大任務(wù)，知識點和技能點不可能在模型中有機(jī)高效地組織起來。

二、布局人工智能，全力突破大模型

1. 以AI為基石，沉淀技術(shù)積累

我們基于未來的思考與理解，選擇對人類文明有長期價值的戰(zhàn)略方向，并堅持長期持續(xù)的投入。我們已經(jīng)布局了12個技術(shù)領(lǐng)域，99個細(xì)分賽道，未來五年（2022-2026）至少投入1000億以上的研發(fā)經(jīng)費！

AI是未來的生產(chǎn)力，也是小米長期持續(xù)投入的底層賽道。小米很早就對人工智能進(jìn)行布局，2016年小米AI實驗室成立，并組建了第一支視覺AI團(tuán)隊，今年4月成立專職大模型團(tuán)隊，歷經(jīng)7年6次擴(kuò)展，小米人工智能團(tuán)隊已經(jīng)有3000多人，逐步建立了視覺、語音、聲學(xué)、知識圖譜、NLP、機(jī)器學(xué)習(xí)、多模態(tài)等AI技術(shù)能力。

成為浪潮之上的角逐者，必須有對技術(shù)的沉淀和積累。作為小米AI技術(shù)的“試驗田”和“彈藥庫”，小米AI實驗室會研發(fā)中長期的前沿技術(shù)，圍繞小米業(yè)務(wù)做儲備，在集團(tuán)需要的時候輸出“彈藥”。小米對AI的深刻認(rèn)識與掌握的技術(shù)能力，也有效地賦能了手機(jī)、機(jī)器人等各個業(yè)務(wù)板塊。

大模型是未來科技的發(fā)展趨勢，更是下一個人工智能的高地。2021年開始，小米就對大模型的方向特別關(guān)注，并開展了對話大模型的預(yù)研工作。在閑聊對話場景下，依托于月活超過1.15億的智能語音助理小愛同學(xué)，小米研發(fā)了參數(shù)規(guī)模為28億的對話模型，達(dá)到了當(dāng)時同等參數(shù)規(guī)模下業(yè)界的較高水平。這為小米積累了多卡分布式訓(xùn)練的經(jīng)驗，為后續(xù)開展大規(guī)模語言模型訓(xùn)練奠定了基礎(chǔ)。

2. 小米大模型：輕量化、本地部署

小米擁有品類眾多的設(shè)備，是全球規(guī)模領(lǐng)先的消費級物聯(lián)網(wǎng)平臺。設(shè)備多樣，使用場景也各不相同，一個大模型難以兼顧。如果把一部分大模型能力下放到端側(cè)，不僅能更好地保護(hù)用戶隱私、而且有機(jī)會在本地實現(xiàn)千人千面的個性化定制。

軟硬結(jié)合，生態(tài)連結(jié)，這是大模型技術(shù)與小米生態(tài)結(jié)合的最優(yōu)方案，讓用戶既可以擁有數(shù)據(jù)安全，又可以擁有大模型的先進(jìn)生產(chǎn)力。因此，“輕量化、本地部署”是小米大模型技術(shù)的主力突破方向。

目前，我們自研的13億參數(shù)的端側(cè)模型已經(jīng)在手機(jī)端跑通，部分場景效果媲美60億模型在云端的運算結(jié)果。與早些時候市場上放出的手機(jī)端大模型的方案相比，小米會調(diào)整模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)大小，適配各種芯片在內(nèi)存和算力上的特點，致力于達(dá)到功耗、推理速度和生成效果的最佳平衡。

三、布局人工智能，全力突破大模型

1. 自有數(shù)據(jù)更懂小米

數(shù)據(jù)上，我們自己挖掘整理的訓(xùn)練數(shù)據(jù)占比達(dá)到了80%，其中小米自有的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量達(dá)到3TB。因此我們的大模型最懂小米的產(chǎn)品，最懂小米的業(yè)務(wù)。

2. 效率和效果的最佳平衡

結(jié)構(gòu)上，我們根據(jù)對Transformer結(jié)構(gòu)的理解，融合了自身的實踐經(jīng)驗進(jìn)行改良；并且充分考慮設(shè)備端芯片的特色要求，合理設(shè)置模型的寬度和深度，致力于達(dá)到效率和效果的最佳均衡。

3. 更多策略更少浪費

訓(xùn)練策略上，采用小米提出的ScaledAdam優(yōu)化器和Eden學(xué)習(xí)率調(diào)度器，顯著提升收斂速度的同時減少了優(yōu)化器中顯存的浪費。由于模型的知識容量有限，需要更精巧地安排訓(xùn)練數(shù)據(jù)的順序，使得模型盡可能多地掌握知識點和技能，減少參數(shù)的浪費，以此實現(xiàn)“輕量化”。

4. 為用戶隱私安全保駕護(hù)航

模型部署到端側(cè)后，信息不用上傳到云端，所有計算都在本地進(jìn)行，可以從根本上保證用戶隱私不被泄露。即使在端云結(jié)合的服務(wù)框架下，隱私信息會存儲在端側(cè)，涉及它們的計算也盡可能在端側(cè)完成。即使偶爾需要使用云端的能力，信息也會經(jīng)過處理和加密。

四、仰望技術(shù)星空，腳踏體驗實地

截至2023年8月10日，小米自研的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型MiLM-6B，參數(shù)規(guī)模為64億，在權(quán)威中文評測榜單C-EVAL和CMMLU中位列同等參數(shù)規(guī)模大模型第一。

在C-Eval評估中，MiLM-6B 的平均分為60.2，總榜單排名第10、同參數(shù)量級排名第1。

“C-Eval”是由上海交通大學(xué)、清華大學(xué)、愛丁堡大學(xué)共同構(gòu)建的一個針對基礎(chǔ)模型的綜合中文評估套件。它由 13948 道多項選擇題組成，涵蓋 52 個不同學(xué)科和四個難度級別，覆蓋人文、社科、理工，及其他專業(yè)四個大方向，用以幫助中文社區(qū)研發(fā)大模型。

在CMMLU評估中，MiLM-6B在Five-shot和Zero-shot 測試中的平均分分別為57.17和60.37，均位列中文向模型第1。

“CMMLU”是一個綜合性的中文大模型評估基準(zhǔn)，涵蓋了從基礎(chǔ)學(xué)科到高級專業(yè)水平的67個主題，涉及自然科學(xué)、社會科學(xué)、人文、以及常識等，專門用于評估語言模型在中文語境下的知識和推理能力。

通過打榜，驗證了我們對特定垂域進(jìn)行定向增強(qiáng)的技術(shù)能夠達(dá)到怎樣的效果，這也是用輕量化模型進(jìn)行業(yè)務(wù)定制的必備能力。雖然小米大模型取得了優(yōu)異的成績，但我們不會把榜單排名與用戶體驗畫上等號。好成績的背后，更重要的還是打磨技術(shù)、沉淀方法論，將它們運用到產(chǎn)品，提升用戶體驗才是我們的終極目標(biāo)。

科技應(yīng)著眼于解決問題，以需求與應(yīng)用為落點。小米大模型采用“輕量化、本地部署”的方案，能夠更好地解決多場景、個性化的用戶需求。一方面，大模型本地運行無需擔(dān)心“弱網(wǎng)、無網(wǎng)”情況，且響應(yīng)速度快，使用穩(wěn)定；另一方面，在提供更加個性化服務(wù)的同時，也能夠更好地保護(hù)用戶隱私，讓技術(shù)真正改善用戶體驗，讓成績真正落地有效。

五、始終堅持小米愿景，始終堅持技術(shù)為本鐵律

小米作為一家科技公司，將始終堅持我們的愿景、價值觀：讓所有人都能享受科技帶來的美好生活，同時始終堅持技術(shù)為本的鐵律，持續(xù)加大研發(fā)投入。2023年，小米研發(fā)投入預(yù)計會超過200億。

此外，截至目前，我們的全球?qū)＠麛?shù)已超過32000+件。質(zhì)量也非常高，在《全球5G標(biāo)準(zhǔn)必要專利及標(biāo)準(zhǔn)提案研究報告（2023）》中，首次進(jìn)入全球前十，可以說，在榜的企業(yè)，小米是最年輕的，速度最快的！

小米還很年輕，但是在技術(shù)投入與技術(shù)積累上，已經(jīng)走在前列，取得了巨大的進(jìn)展。時代在不斷變化，小米也在不斷成長，這一次小米科技戰(zhàn)略升級，代表著我們不僅要對現(xiàn)在的生活有貢獻(xiàn)，也要對人類未來的生活進(jìn)步發(fā)展有貢獻(xiàn)，構(gòu)建我們的核心競爭力，成為一家真正偉大的科技公司。

未來，小米將擴(kuò)大模型規(guī)模，不斷探索端云結(jié)合、多模態(tài)融合的大模型解決方案，與小愛同學(xué)、MIUI、IoT、機(jī)器人、汽車等業(yè)務(wù)結(jié)合，提升小愛同學(xué)的理解能力與智能家居指令的識別能力等，給予用戶更加個性化的智能體驗，按照我們的思路，走出不一樣的道路。

謝謝所有用戶的支持！