大模型的战火越来越旺,每个人都在看着这个行业的最新的变化。
如果科技圈有什么新闻占领头条,大概率又是大模型有新动态了。
这次OPPO带来的大模型思路,更是让大家提起了兴趣。11月16日,2023 OPPO开发者大会在上海世博中心举行,会上OPPO正式发布了自主训练的个性专属大模型与智能体——安第斯大模型(AndesGPT)。
发布会上,OPPO提出如今是“技术驱动体验的时代”,认为大模型将全面革新智能终端交互体验,并朝这个方向不断为用户带来优质的体验。同时,在技术能力的加强方面,OPPO将布局大模型前瞻技术,联合中国科技大学成立的智能计算联合实验室,已将大模型作为核心技术研究方向。同时,OPPO还将开源智能体(Agent)框架,支持智能体的高效孵化、托管与应用。
以“端云协同”为基础架构设计思路,AndesGPT推出从十亿至千亿以上多种不同参数规模的模型规格,能够基于“端云分工、端云互补、端云协作”等方式,灵活支撑多元化的应用场景。并且AndesGPT着重强调了“对话增强、个性专属、端云协同”三个层面的技术特性。可见,OPPO在大模型赛道上已有一些自己的思路。
你好,大模型赛场的新玩家
这一系列的大动作的宣布,也再次印证了当下大模型的全面竞争时代。
发布会先从“智能体验”切入,强调“更有用、更专业、更专属”。比如,跟随ColorOS 14一起发布的全新小布,就内置了丰富的智能体,不同的智能体为用户提供不同的场景体验。
这个思路下,OPPO给出了AndesGPT的目标:为每个人打造有用的大模型及智能体,并且也将开源智能体框架,打造一站式的“智能体开发平台”。
据介绍,AndesGPT有三大类规格:AndesGPT-Tiny、AndesGPT-Turbo 和AndesGPT-Titan,可涵盖十亿至千亿以上多种不同参数规模的模型规格,并根据不同场景智能调度。在AndesGPT的网络架构中,OPPO也提出了两个组合创新:“RoPE 位置编码探索base最优值”——来极⼤提升上下⽂扩展能⼒,还有“GQA 结合复杂移动窗⼝加速训练和推理”——来实现 O(Nd)的线性复杂度。
AndesGPT具备了⻓时记忆机制,可以⽀持⽆限⻓度的上下⽂。长时记忆主要包括用户交互过程中产生的交互历史、个人数据,以及从中提取的结构化信息等。为了解决长时记忆引入的首字推理时长的问题,OPPO⾃研了名为SwappedAttention的机制。
这个机制有一定的领先性和原创性,相对PagedAttention,在PagedAttention基础上做了技术的演进和扩展。
比如在首字生成场景,需要对历史序列进行编码计算,当历史序列较长时,容易出现计算瓶颈,表现为首字计算耗时长,并发度低。SwappedAttention可缓存历史KV值,大幅降低首字计算量。并使用GPU显存、主机内存、GDS连接外部存储等多层级缓存方式,根据缓存时长、对话频率等策略进行分级存储与交换。
在实际应用中,如常见的“多轮对话场景“中,随着聊天轮次累积,Prompt越来越长,每个Query的首字时耗越来越长。SwappedAttention可以缓存历史KV值至多级缓存中,有效减少对话时首字推理时间,使得用户获得更快的系统响应。
在“FileChat文档对话场景”中,SwappedAttention可以读取历史计算好的KV值信息,避免长文本的KV值重计算,大量减少计算开销,缩短首字推理时间,并且可以提升首字计算的并发度;在非首字的推理过程中,SwappedAttention可以动态压缩KV值,进一步降低显存占用,提升整体吞吐。
从这次干货满满的发布会可以看出,OPPO做大模型有自己的思考,期望将大模型落到实处、并搭建一个人人可参与的大模型应用生态。大模型之难不仅在“算力、数据、算法”等,搭起来只是完成了一部分,更在如何落地于每个人的“个性化需求”和“便捷可用、可定制”,而智能体的开源便是OPPO找到的关键一环。
也许,OPPO 早早地看到了大模型应用生态不可替代的重要作用,才会以全局化的努力在 AndesGPT 正式发布的当下就明确提出这样一个长期主义的思路。这也将持续成为未来OPPO在大模型发展之路上的底层思考。
赋能ColorOS整体生态,现在来到AndesGPT时间
与本次一起发布的ColorOS14联系起来看,就会发现,AndesGPT赋能整体ColorOS⽣态,为OPPO的整体科技化与智能化助力,也已是必然的路径选择。AndesGPT作为驱动OPPO公司AI战略的核⼼引擎,全⾯赋能OPPO智慧终端只是时间问题。
AndesGPT成为了一个理解OPPO当下也是未来的“关键词“,相信我们还会看到更多这个关键词的出现。
