在“最难AI榜”，拿下中国第一、全球第五。
作者｜王艺
编辑｜栗子
图源： LiveBench官网
根据榜单， Step-2在IF Average（Instruction Following）一项表现突出，超越包括 o1-preview-2024-09-12 在内的所有国内外语言大模型。
在AI届， LiveBench榜单一直以严苛的标准被人称为“最难AI榜”。而在国内AI“六小强”中阶跃星辰一直以技术实力强和低调著称，此次登顶LiveBench榜单中国第一，也掀开了这家大模型创业公司的神秘面纱。
1.最权威榜单的最惊艳亮相
事实上，LiveBench是今年新推出的大模型基准测试，但它已经迅速跻身为AI圈“最具权威性和挑战性”的榜单。
不仅因为LiveBench是由图灵奖得主、Meta 首席 AI 科学家杨立昆（Yann LeCun）联合 Abacus.AI、纽约大学等机构推出的大模型测评基准，更因为它特殊的评测机制，被行业内誉为“无法被操纵的LLM基准测试”。
图源：LiveBench官网
LiveBench自设立之初就致力于消灭“刷榜作弊”的可能性：在评估前就用评估基准数据集相关或完全相同的数据进行训练，最终取得较高排名（就像手机厂商针对安兔兔跑分优化一样）。
而且LiveBench每月会发布新问题，并根据最近发布的数据集、arXiv论文、新闻文章和IMDb电影简介设计问题，以限制可能出现的数据污染现象，并且每个问题都有可验证的、客观的基本真实答案，最大限度保证结果的客观性。
LiveBench的权威性也部分源自评测范围广泛，截至今年6月，已经评估了几个著名的闭源模型和数十个开源模型。
LiveBench有多难？此前GPT-4-Turbo曾在SuperCLUE-OPEN基准上取得了98.40的高分。但在LiveBench上，GPT-4-Turbo整体准确率却只有50%左右。
尤为值得一提的是， Step-2在IF Average（Instruction Following，指令跟随）一项表现突出，超越了包括o1-preview-2024-09-12 在内的所有国内外语言大模型。这项指标意味着大模型在语言生成上对细节有最强的控制力，模型能够更好地理解和遵循人类指令。
2.模型能力不断进化，指令跟随全榜第一
阶跃星辰之所以能够首次参加LiveBench评测就取得如此高的成绩，与其自研Step-2大模型的两大特点密不可分—— 万亿参数和MoE架构。
相对于阶跃星辰自研的千亿参数语言大模型Step-1，Step-2的综合能力提升了近50%，无论是编程、逻辑推理、数学、知识等维度都能更好地解决问题。
在模糊指令方面，Step-2具备出色的理解能力，能够从上下文中推断出用户的需求，精准捕捉用户在模糊指令中的真实意图，提供更准确、个性化的响应。在知识分布方面，Step-2在知识覆盖范围和深度上都取得显著突破，不仅能够处理常见领域知识，还能深入理解和回答在特定领域或边缘分布中的复杂问题。
我们在阶跃星辰的C端智能助手「跃问」上测试了Step-2的效果。
给出一道数学题，「跃问」能很快给出条理明晰的正确答案：
Step-2大模型解答数学题，图源：跃问
在文字创作方面，Step-2能够生成高质量、有创意的文字内容，同时具备出色的细节控制能力，能够根据用户的指令对文本进行精确地调整和优化。
阶跃星辰CEO姜大昕认为，想把模型参数扩大到万亿的话，MoE几乎是一个必选项。但从千亿模型到万亿模型，所遇到的挑战是前所未有的。阶跃星辰团队在设计Step-2 MoE架构时候选择了迎难而上，完全自主研发从头开始训练。
通过部分专家共享参数、异构化专家设计等创新MoE架构设计，Step-2中的每个“专家模型”都得到充分训练，不仅总参数量达到了万亿级别，每次训练或推理所激活的参数量也超过了市面上的大部分稠密模型。
这也是Step-2之所以具有超强能力的根本原因所在。
3.模型矩阵完善，战略布局全面
大模型算法结构复杂、对算力要求高、对数据需求大，大语言模型和多模态大模型的技术路线也存在差异。也正是因此，不少公司都选择了“取其一点、打穿打透”的策略，专攻大语言模型或多模态大模型。
但阶跃不同。在众多国产模型厂商中，阶跃星辰是为数不多同时布局大语言模型与多模态模型、两个方向齐发力的公司。
除了完整、全面的模型矩阵，阶跃星辰的模型迭代速度也走在全国前列：
在2024年3月23日的全球开发者先锋大会上，阶跃发布了语言大模型Step-2的预览版——这也是国内初创公司，首次交出的万亿参数模型的答卷。
而今年7月，仅仅时隔100天，阶跃星辰就在2024 WAIC上发布了Step-2万亿参数大语言模型正式版，以及Step-1.5V多模态大模型、Step-1X图像生成大模型。
相较于其他厂商每半年或一年才更新一个新版本，阶跃星辰的迭代速度不可谓不快。
目前，阶跃星辰 Step 系列通用大模型矩阵，已经覆盖了从千亿参数到万亿参数，从语言到多模态，从理解到生成的全面能力。
阶跃星辰创始人兼CEO姜大昕认为，要实现AGI的终局需要走一条“ 单模态—多模态—多模理解和生成的统一—世界模型—AGI（通用人工智能）”的路。
今年随着o1的发布，AI技术也出现了新的范式，国内外基座大模型研发的竞赛还在继续。相信包括阶跃星辰的国产大模型，会继续在实现AGI之路上创造更多惊喜。
（封面图来源：阶跃星辰官网）返回搜狐，查看更多
责任编辑：