首批开源超300个顶尖模型:这几家中国「AI主力军」,合力打造了一个AI模型社区「魔搭」

2022 年 11 月 4 日 机器之心

机器之心原创

作者;蛋酱
从今以后,中国 AI 开发者也有了专属的「模型即服务」社区。


「模型即服务(Model as a Service)代表了未来的行业趋势,而魔搭 ModelScope 迈出了最重要的第一步。」


11 月 3 日,2022 云栖大会杭州现场,全新的 AI 模型社区魔搭 ModelScope 横空出世。



魔搭社区 ModelScope 由阿里达摩院联手中国计算机学会(CCF)开源发展委员会共同推出,首批合作机构包括澜舟科技、智谱 AI、深势科技、中国科学技术大学等多家科研机构,首批开源模型超过 300 个,中文模型占比超过 1/3,SOTA 模型超过 150 个,还有 10 多个前沿的大模型,覆盖了计算机视觉、语音、语义、多模态等多个领域,覆盖了 60 多个通用任务。这些优质的模型,从此面向行业免费开放。


为什么要做这样一件事?阿里巴巴集团副总裁、阿里达摩院副院长周靖人表示:「中文为母语的 AI 开发者人数众多,但中文 AI 模型数量不多,难以满足实际需求,而且也没有鼓励开发和使用中文 AI 模型的相关社区。因此,我们希望魔搭 ModelScope 的出现能够填补这方面的空白。」


十多年来,AI 技术的高速发展有目共睹,但如何让先进技术高效落地,始终是一大难题。


这是因为传统的 AI 模型存在技术上的局限性,1 个模型只针对 1 个任务,1000 个任务需要 1000 个模型,研发成本过高,无法实现规模化使用。


而预训练模型的兴起提供了一种新的可能。比如近年来诞生的 Transformer、BERT 等预训练模型,这些模型通过上游统一的预训练后,面对下游各种任务场景只需要微调就能实现较好的效果。很多预训练模型也已经开源,所有开发者都能下载、安装、使用。


开源并不是万能的。对于普通开发者来说,从源代码开始跑一个复杂的 AI 模型,过程较长,充满未知数。除了模型代码,开发者同样需要开源之后的模型使用服务,需要更加简便易用。


魔搭社区 ModelScope 就在这样的背景之下诞生了。



模型即服务:AI 开源 2.0 新范式


践行模型即服务(Model as a Service)的新理念,魔搭社区提供了众多预训练基础模型,只需针对具体场景再稍作调优,就能快速投入使用。


官网地址:http://www.modelscope.cn/


相比于行业内已有的其他 AI 开源社区,魔搭具备三大特征:易用性、本土化、开放兼容。


首先,魔搭提供了集模型探索、环境安装、推理验证、训练调优于一体的「一站式服务」。对于模型使用者来说,可以在魔搭平台通过多维度的标签,在线检索并直接体验模型。魔搭既支持本地环境快捷安装,也支持云端 NoteBook 免安装,真正实现了「开箱即用」。


以「DCT-Net 人像卡通化模型」为例,开发者可在模型库主页快速浏览「模型介绍」,初步了解模型的架构和详细参数,还能一键链接到关联数据集或在线体验窗口。「快速使用」版块则提供了下载安装、加载和推理的操作指南。



值得关注的是,针对模型的推理和调优,魔搭通过封装的 Python SDK,实现了一行代码即可实现模型推理;此外通过简单易用的调用接口、灵活的配置文件设计,仅需十行代码就可以运行一个调优任务。


基于云的算力支撑和技术支撑,魔搭提供了更佳的用户体验,使得 AI 模型的开发和使用更简单。以往,要让一个 AI 模型跑起来,从下载开源代码到本地配置、环境部署,得到评测结果往往需要数天时间,现在只需要几个小时甚至几分钟。


其次,魔搭更关注本土化需求,更懂中文 AI 领域研究。


语言是从感知智能迈向认知智能的关键,理解中文,才能在中文世界的任务场景中取得更佳效果。社区鼓励中文 AI 模型的开发和使用,希望实现中文 AI 模型的丰富供给。


目前已经上架的超过 100 个中文模型中,包括了一系列探索人工智能前沿的中文大模型。比如阿里通义大模型系列、澜舟科技的孟子系列模型、智谱 AI 的多语言预训练模型、中文版 GPT-3、中文版 CLIP。


1 亿参数量的中文 GPT-3 文本生成模型,在魔搭社区获得了近两千次下载。


魔搭社区坚持中立开放的原则,兼容 TensorFlow、PyTorch、Caffe 等多种主流学习框架,且支持多种模型训练与服务部署方式,提供更多自主可控的选择。


社区组织架构为理事会领导。所有开发者均可共同参与社区建设,不限机构,不限类型,旨在推动 AI 的大规模使用,不以盈利为目标。


从这个维度去看,魔搭探索的是一种「AI 开源 2.0 新范式」。


推动「模型即服务」迈出重要一步


如果你对云服务行业有所涉猎,那么 IAAS(Infrastructure-as-a-Service,基础设施即服务),PAAS(Platform-as-a-Service,平台即服务) 和 SaaS(Software-as-a-Service,软件即服务) 这三个名词的涵义便不难理解。


但对于当下的行业来说,模型即服务(Model as a Service)还算一个小众概念。魔搭为什么要选择这样一种运作模式?


达摩院副院长周靖人解释说,AI 发展到今天,模型架构变得越来越复杂,参数量也越来越庞大。除了模型本身之外,研发、应用的过程还会涉及到大量的数据和相应的算力。只有少数研究者或者一些大型科技企业可以承担高昂的投入,普通 AI 开发者要训练好一个模型还是非常有难度的。况且,想要把各个领域的模型利用起来,也需要一定的技术背景和比较深入的领域 Know-How。今天,行业内还缺乏统一的框架,帮助开发者们迅速把这些模型调用起来。种种因素使得 AI 的产业化应用面临着挑战,AI 的潜力难以得到充分发挥。


基于对以上观察的思考,魔搭社区背后的创始成员们决定采取模型即服务(Model as a Service)的理念 。「人工智能发展到这个阶段,当前的学界和业界形成了一个共识:模型本身已经成为重要的载体,更加需要的是围绕模型本身搭建相关服务。我们预估,这在接下来会是整个业界发展的重要趋势。」周靖人表示。



纵观 AI 领域的技术进步历程,其实并不是靠某个人或某家公司来实现持续推动的。一个不涉及商业利益的、开放式的平台,才更能够吸引顶尖的技术人才集聚,更快实现「技术的平民化」。


也就是说,不光是从技术上降低门槛,也要从经济上要降低门槛。所以在搭建之初,魔搭就定下了原则:不考虑盈利,免费提供模型下载和二次开发的机会。


为此,魔搭此次开源开放了十多个大模型,尤其包括针对中文的大模型,希望能够被开发者用起来,让大家根据大模型去定制开发下游任务的小模型。


中国科学院院士、CCF 开源发展委员会主任王怀民指出,开源是 AI 发展的重要驱动力,魔搭 ModelScope 作为新型的 AI 开源社区,不仅将有力推动 AI 迈向广泛的落地应用,还将助力中国从开源世界的参与者逐步成长为领导者。


在这个过程中,达摩院也成为了贡献先行者。「我们把自己最好的模型都拿了出来,包括此前发布的达摩院通义大模型系列,这些全部通过社区提供相应的开发以及下载。」


对于各方参与机构来说,开源自研大模型不是「轻而易举」的事。如果想让众多优质模型放弃商业营收,进入到开源开放序列,就必须打破现有的利益格局,重塑共识。当然,要打造一个中文模型社区,不仅需要达摩院等几家机构的参与,更需要高校、科研机构、企业、个人等各种主体的贡献,以推动行业发展为己任,共同建设中文 AI 的新生态。


「魔搭社区的推出,远远算不上一个里程碑,只是一个起点,未来需要各方共同努力。」周靖人总结道。


附:魔搭社区部分模型


达摩院作画 AI(阿里通义文生图大模型) ,支持中文输入,体验入口

https://decoder.modelscope.cn/


(也可手机扫码体验)


  • 阿里通义文本生成视频大模型

  • https://www.modelscope.cn/models/damo/cv_diffusion_text-to-video-synthesis/summary


  • 阿里通义底座模型之 M6-OFA,可处理 10 多项跨模态任务;

  • https://modelscope.cn/models/damo/ofa_image-caption_coco_large_en/summary


  • 阿里通义多模态大模型 mPLUG,首次在视觉问答榜单 VQA Leaderboard 上超越人类;

  • https://modelscope.cn/models/damo/mplug_visual-question-answering_coco_large_en/summary


  • 阿里通义 AliceMind-PLUG (270 亿参数),中文理解和生成大模型,支持写小说、写技术文档、常识问答等功能。

  • https://modelscope.cn/models/damo/nlp_plug_text-generation_27B/summary


  • 中文版 GPT-3,支持 AI 生成代码、AI 写作文、续写小说

  • https://modelscope.cn/models/damo/nlp_gpt3_text-generation_13B/summary


  • 中文版 CLIP 模型(2 亿图文对),可用于图文检索和图像、文本的表征提取

  • https://www.modelscope.cn/models/damo/multi-modal_clip-vit-large-patch14_336_zh/summary


  • 澜舟科技的孟子系列模型,十亿参数的轻量化模型登顶中文语言理解榜单 CLUE;

  • https://modelscope.cn/models/langboat/mengzi-t5-base-mt/summary


  • 智谱AI的多语言预训练模型,支持101种语言

  • https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/Multilingual-GLM-Summarization-zh/summary


  • 深势科技的蛋白质结构预测模型 Uni-Fold,一个开源的超越 AlphaFold 的模型

  • https://modelscope.cn/models/DPTech/uni-fold-monomer/summary


© THE END 

转载请联系本公众号获得授权

投稿或寻求报道:content@jiqizhixin.com

登录查看更多
1

相关内容

人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
《深度学习平台发展报告(2022年)》发布, 26页pdf
专知会员服务
118+阅读 · 2022年7月29日
2021年中国云原生AI开发平台白皮书
专知会员服务
54+阅读 · 2021年12月4日
唐杉博士:人工智能芯片发展及挑战
专知会员服务
46+阅读 · 2021年12月4日
超大规模智能模型产业发展报告(附下载)
专知会员服务
76+阅读 · 2021年9月25日
人工智能AI中台白皮书(2021年),45页pdf
专知会员服务
284+阅读 · 2021年9月18日
【斯坦福CS224W】图神经网络工业应用-AliGraph,84页ppt
专知会员服务
48+阅读 · 2021年3月19日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年11月20日
TensorFlowLite:端侧机器学习框架
专知会员服务
32+阅读 · 2020年8月27日
大模型路在何方?昇腾AI指明方向
机器之心
3+阅读 · 2022年11月21日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年1月4日
Neural Architecture Search without Training
Arxiv
10+阅读 · 2021年6月11日
VIP会员
相关VIP内容
《深度学习平台发展报告(2022年)》发布, 26页pdf
专知会员服务
118+阅读 · 2022年7月29日
2021年中国云原生AI开发平台白皮书
专知会员服务
54+阅读 · 2021年12月4日
唐杉博士:人工智能芯片发展及挑战
专知会员服务
46+阅读 · 2021年12月4日
超大规模智能模型产业发展报告(附下载)
专知会员服务
76+阅读 · 2021年9月25日
人工智能AI中台白皮书(2021年),45页pdf
专知会员服务
284+阅读 · 2021年9月18日
【斯坦福CS224W】图神经网络工业应用-AliGraph,84页ppt
专知会员服务
48+阅读 · 2021年3月19日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年11月20日
TensorFlowLite:端侧机器学习框架
专知会员服务
32+阅读 · 2020年8月27日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员