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在中国科技领域，价格战已成为一种常见现象。从电动汽车到共享单车，再到奶茶店，各行各业都在经历着激烈的价格竞争。如今，这股竞争之风也吹到了人工智能（AI）聊天机器人的领域。这一现象令人颇感意外，因为就在不久前，中国在大语言模型（LLMs）方面还面临着严重的短缺问题。2023年初，专家们普遍认为，中国的LLMs技术水平比美国落后了整整十年。

然而，短短一年多时间，形势发生了戏剧性的变化。如今，同样的专家们认为，中美之间的模型差距已经缩小到一年甚至更短。根据LMSYS Chatbot Arena的排名，中国已有五个大语言模型跻身全球前20名。其中，由上海人工智能公司商汤科技开发的SenseNova 5.0模型在逻辑推理和创意写作等方面的表现甚至超过了ChatGPT在5月份升级前所使用的模型。

中国大模型市场的蓬勃发展

市场研究公司AskCI预测，2024年中国LLMs的收入将达到220亿元人民币（约合30亿美元），比2023年的150亿元有显著增长。到2028年，这一数字可能会进一步增长五倍。这些令人瞩目的技术进步和巨大的市场潜力吸引了大量AI创业者的加入。百度CEO李彦宏曾半开玩笑地表示，中国平均每天都会诞生一个新的LLM。虽然这可能有些夸张，但也并非完全离谱。根据政府估计，中国现在拥有超过100个参数量超过10亿的模型，其复杂程度至少可以与Facebook母公司Meta开发的流行Llama模型的某些版本相媲美。

价格战的爆发

然而，与美国市场由OpenAI等少数几家公司主导不同，中国的AI开发者们正在将这些模型快速转化为各种产品。乔治·华盛顿大学的中国AI学者Jeffrey Ding指出，中国用户缺乏一个明确的行业标杆来帮助他们区分各种产品的优劣。因此，这些公司无法在技术上进行有效竞争，转而开始了激烈的价格战。

5月6日，自主开发大模型的量化对冲基金高瓴资本大幅降低了其最新版模型的价格，每1000个令牌（LLM定价的首选单位）的价格仅为0.0001元人民币，约为OpenAI最先进的GPT-4 Turbo模型价格的1%。紧接着，5月15日，拥有TikTok和抖音的字节跳动公司以类似的折扣价格推出了其最新模型。一周后，电商巨头阿里巴巴将其旗舰LLM的价格下调了97%。仅仅几小时后，百度宣布其文心一言聊天机器人将对所有企业用户免费开放。中国最大的互联网公司腾讯也开始免费提供其一款LLM。

百模大战的隐忧

腾讯的一位高管将当前的局面称为”百模大战”。台湾科技投资者、《AI超级大国》一书的作者李开复警告说，这场竞争是一场”双输”的战争。虽然吸引更多客户并收集更多训练数据对于提升算法智能至关重要，但如果由此导致的收入下降意味着公司将没有足够的资金投入昂贵的计算资源，那么这种策略就难以持续。这个问题对所有模型开发者都构成挑战，但对中国公司来说尤为严峻。这是因为美国的制裁措施阻止了中国公司获取全球最先进、最高效的美国制造AI芯片。

行业整合与创新困境

长远来看，这场价格战最可能导致中国AI行业由阿里巴巴、百度、字节跳动和腾讯等几家资金雄厚的数字巨头主导。一些前景看好的小型模型开发公司，如百川智能、月之暗面和智谱AI，可能会被挤出国内市场。这种情况令人担忧，因为正如OpenAI、Anthropic和Mistral等西方新兴公司所展示的那样，在机器学习领域，新公司往往比老牌企业更具创新能力。

面对国内市场的激烈竞争，一些中国的挑战者可能会尝试在国际市场寻求机会。例如，李开复的最新创业项目01AI已表示，如果价格战失控，他们准备向海外市场寻求增长。然而，许多国内竞争对手可能难以适应国外的技术市场环境，因此不得不继续在竞争激烈的国内市场中挣扎。

结语

中国的人工智能领域正经历着”百花齐放”的繁荣景象，但许多模型可能会比其创造者预期的更快凋零。这场激烈的竞争既展示了中国AI行业的活力，也暴露出其面临的挑战。如何在价格战中保持创新动力，如何在国际竞争中找到自己的位置，这些都是中国AI企业需要深思的问题。未来，中国AI行业的发展道路可能会比想象中更加曲折，但也充满了无限可能。

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参考文献：

1. The Economist. (2024). A price war breaks out among China’s AI-model builders. The Economist.

在人工智能和机器学习领域,神经网络已经成为解决复杂问题的强大工具。然而,神经网络的成功很大程度上依赖于一个关键组件:激活函数。本文将深入探讨激活函数的本质、类型及其在神经网络中的重要作用。

揭开激活函数的神秘面纱

想象一下,如果神经网络是一座精密的机器,那么激活函数就是这台机器的”开关”。它决定了信息是否能够在神经元之间传递,以及以何种方式传递。简单来说,激活函数是一种数学函数,它将神经元的输入信号转换为输出信号。

在数学上,激活函数可以表示为:

其中, 是神经元的输入信号, 是激活函数, 是神经元的输出信号。

但为什么神经网络需要激活函数呢?答案在于非线性。如果没有激活函数,无论神经网络有多少层,它最终都只能表示线性函数。而现实世界中的大多数问题都是非线性的,这就需要引入非线性激活函数来增强神经网络的表达能力。

激活函数的百花齐放

随着深度学习的发展,研究人员提出了各种各样的激活函数。每种激活函数都有其独特的特性和适用场景。让我们一起来探索一下几种常见的激活函数:

1. Sigmoid函数:S形曲线的魅力

Sigmoid函数是最早被引入神经网络的激活函数之一。它的数学表达式如下:

Sigmoid函数将输入值压缩到(0,1)范围内,这使得它在早期的神经网络中广受欢迎。然而,它也存在一些缺点,如容易导致梯度消失问题。

2. Tanh函数:Sigmoid的改良版

Tanh函数可以看作是Sigmoid函数的改进版本。其数学表达式为:

Tanh函数的输出范围是(-1,1),这解决了Sigmoid函数输出不是零中心的问题。但它仍然面临梯度消失的风险。

3. ReLU函数:深度学习的宠儿

ReLU(Rectified Linear Unit)函数是近年来最流行的激活函数之一。它的数学表达式异常简单:

ReLU函数的优点是计算简单高效,并且在正区间具有恒等映射特性,有效缓解了梯度消失问题。然而,它也存在”死亡神经元”的问题,即当输入为负值时,神经元的梯度将永远为0,无法被更新。

4. Leaky ReLU函数:给”死亡神经元”注入生机

Leaky ReLU函数是ReLU函数的改进版本,其数学表达式为:

其中, 是一个小于1的常数,通常取值为0.01。Leaky ReLU函数在负区间也具有非零梯度,从而缓解了”死亡神经元”的问题。

5. ELU函数:指数线性单元的魅力

ELU(Exponential Linear Unit)函数是另一种改进的ReLU函数,其数学表达式为:

其中, 是一个常数,通常取值为1。ELU函数在负区间具有更平滑的梯度,有助于加快收敛速度和提高模型性能。

6. Swish函数:谷歌大脑的新宠

Swish函数是谷歌大脑提出的一种新型激活函数,其数学表达式为:

其中, 是Sigmoid函数, 是一个可学习的参数。Swish函数结合了ReLU函数和Sigmoid函数的优点,在某些任务上表现出色。

7. GELU函数:高斯误差线性单元

GELU(Gaussian Error Linear Unit)函数是另一种新型激活函数,其数学表达式为:

其中, 是标准高斯累积分布函数。GELU函数具有更平滑的梯度,在自然语言处理和计算机视觉等任务中表现不错。

激活函数的选择策略:一把钥匙开一把锁

面对如此多样的激活函数,如何选择适合自己任务的激活函数呢?以下是一些实用的选择策略:

1. 任务类型: 不同的任务可能需要不同的激活函数。例如,对于分类任务,通常使用Sigmoid或Softmax函数作为输出层的激活函数;对于回归任务,可以使用线性激活函数或ReLU函数。
2. 网络结构: 激活函数的选择也与网络结构密切相关。例如,在卷积神经网络中,通常使用ReLU或Leaky ReLU作为隐藏层的激活函数;在循环神经网络中,常用的激活函数是Tanh或GELU。
3. 数据分布: 如果输入数据的分布范围较大或存在异常值,可以考虑使用ReLU或Leaky ReLU等具有稳定性的激活函数。
4. 实验对比: 在实际应用中,可以尝试不同的激活函数,并通过实验对比选择性能最佳的激活函数。
5. 组合使用: 在某些情况下,可以考虑在不同层或不同路径中使用不同的激活函数,以获得更好的性能。

结语:激活函数的未来

激活函数作为神经网络的关键组件,其重要性不言而喻。随着深度学习的不断发展,我们相信会有更多创新的激活函数被提出,为神经网络注入新的活力。作为研究者和实践者,我们需要不断探索和尝试,找到最适合自己任务的激活函数。

正如著名计算机科学家Yoshua Bengio所说:”激活函数是神经网络的灵魂。”让我们继续深入研究激活函数,为人工智能的发展贡献自己的力量。

参考文献

1. 鑫宝Code. (2024). 【机器学习】激活函数：神经网络的灵魂. CSDN博客. https://blog.csdn.net/qq_44214428/article/details/140592554