2B性能小钢炮来了！刚刚，面壁智能重磅开源了旗舰级端侧多模态模型MiniCPM，2B就能赶超Mistral-7B，还能越级比肩Llama2-13B。成本更是低到炸裂，170万tokens成本仅为1元！

最强旗舰端侧模型，重磅诞生！

就在刚刚，坐落在「宇宙中心」的面壁智能，重磅发布2B旗舰端侧大模型MiniCPM，并全面开源。

「用最小的规模，做最强的AI」

小参数规模的端侧大模型，如今已经成为微软谷歌Mistral等众多AI科技公司看好的一大方向，因为大模型时代正大呼Al Native。

可以说，在大模型时代，能在端侧运行的大模型，是众望所归。

而未来无处不在的智能体（Agent），也需要通过能耗比优异的端侧大模型，才能更好地落地开花。

以小博大，超强端侧大模型诞生

今天发布的MiniCPM不仅是端侧模型，更是旗舰模型！

首先就是性能上展现的旗舰——以小博大。

提到以小博大最好的标杆，必然是2023年在AI开源社区大火、被公认为「开源模型新王者」的Mistral-7B。

仅用2B的规模，以及1T tokens的精选数据，MiniCPM就在多项主流评测榜单上，全面地超越了Mistral-7B。

跟微软发布的Phi-2相比，MiniCPM在中文能力上具有极大的优势。

甚至，MiniCPM还可以跟20B、40B、50B的一些模型「掰手腕」。

在英文榜单的平均分上，它的得分超越了Llama2-13B、Falcon-40B。

在HumanEval、MBPP等代表了代码、逻辑能力的榜单上，MiniCPM都表现亮眼。

此外，在最接近用户体感的MT-Bentch上，MiniCPM也取得了很好的成绩。

这次，MiniCPM也是首次把多模态的能力，集成到了端侧模型中，并在手机上付诸实施。

多模态性能同体量下没有对手，所以只能越级PK。

在多模态基准测试中，2.8B规模的MiniCPM-V展现出了3倍于它体量的模型能力。

总之，MiniCPM是无愧于「性能小钢炮」这个称号！

全能旗舰，能说会看

MiniCPM模型究竟有多强，还得看看它具体实力如何。

语言能力

它可以把中英语言夹杂的句子，翻译成法语。

它还有丰富的知识库，能够准确答出山东最高山的名字，甚至还知道它和黄山的准确海拔，并计算出差值。

另外，角色扮演也难不倒MiniCPM。

它凭借一张好嘴，同意模仿《水浒传》中李逵的语气，仅用三句话便能让宋江乖乖掏出18万。

当然了，爱的甜言蜜语配上emoji，或者各种配表情的文案，它都能够拿捏。

自己写自己的代码

虽然模型参数不多，但写代码的能力还挺强。

比如，MiniCPM能够写出一串「复刻」自己要素齐全的代码。

当然了，这距离完整复现MiniCPM的代码还很遥远。

人生要有PlanB：野外生存直接开挂

为什么要把多模态能力集中到端侧上？自然是因为有这个需求。

端侧多模态模型一个很现实的使用场景就是，当手机断网时，它依然能够全天候为人服务。

在野外生存当手机没信号时，MiniCPM就能成为你的「野外生存锦囊」。

在发布会现场，团队也进行了一波端侧模型的性能演示。

首先把手机调飞行模式，然后向MiniCPM求助：野外迷路了怎么办？

当你看到一个奇怪的蘑菇时，便可求助MiniCPM，它也许就能救你一命。

打开帐篷，突然看到一条蛇怎么办？MiniCPM告诉你：有毒，走为上计！

如果不小心被咬了，必须尽快就医！

CPU搞定推理，1080Ti玩转训练微调

成本，就是大模型的隐形竞争力。

面壁智能在做商业化实践的时候，发现客户都十分关注应用模型的成本。

虽然千亿模型效果很好，但真正大规模去部署时，成本会是一个绕不开的巨大障碍。

而MiniCPM很好地解决了这个障碍，让模型的推理成本实现断崖式的下降。

在提供非常强劲的模型的同时，还能支持CPU推理，是实打实的「省钱大模型」。

其中，MiniCPM的int 4量化版本，在性能几乎无损的情况下压缩了75%的尺寸，大大降低了模型对于内存和闪存的需求。

以搭载骁龙855芯片的手机为例，处理170万tokens的成本仅为1块钱，几乎只有在云端运行的Mistral-Medium的1%。

除了端侧推理的成本非常低，MiniCPM持续改进的成本也控制也异常得好。

一台电脑、一张普通的消费级显卡就能完成SFT，彻底拯救算力焦虑。

进行Int4量化后，MiniCPM只占2GB空间，具备了在端侧手机进行模型部署的条件。

对此，团队在Android和Harmony系统上使用开源框架MLC-LLM进行模型适配，在iPhone系统上使用开源框架LLMFarm进行模型适配，并分别选取了部分端侧手机设备进行了测试。

从结果来看，MiniCPM已经跑通了国际主流的手机品牌和终端CPU芯片，即使是老手机运行起来也毫无压力。

复刻Gemini演示，全程无剪辑

此次，除了MiniCPM旗舰模型外，面壁智能还开源了12B参数量的多模态大模型OmniLMM。

就拿Gemini发布当时演示「猜丁壳」的案例，OmniLMM在此的表现毫不逊色。

一只手拍摄视频，一只手做演示，然后用英文问它：我正在玩什么游戏？

它会回答：石头剪子布。它不仅能认出你出的是什么手势，还能告诉你如果要赢应该出什么。

这个过程中，OmniLMM表现出了多重能力：实时动作识别，理解玩游戏的取胜策略，还可以通过语音识别工具理解用户问题。

方法说明：使用OmniLMM 12B将视频帧转换成文本描述，再基于纯文本ChatGPT3.5根据文本描述和用户提问回答问题

就像之前GPT-4的演示一样，OmniLMM能够识别出图片中笑点在哪里。

这只宠物狗的自拍为啥好笑？当然是因为它一幅「人模狗样」。

而GPT-4V的解释，似乎有些牵强，讲的是狗的表情很严肃，而人和狗的结合很搞笑，没有强调出狗会自拍这个元素。

这张图片看起来很幽默，因为它显示的是一只狗与人的身体，狗站起来靠在门框上。这是一张经过数字处理或 「Photoshop 」的图片，将狗的头部与身穿蓝色T恤和黑色短裤的人的身体结合在一起。

狗与人身体的不协调，再加上狗严肃的面部表情，使这幅图像变得滑稽可笑。它利用了荒诞和出人意料的情境，而这正是幽默的常见来源。

对于视错觉的图片，OmniLMM也能准确看出其中的真相！

图中有两个人，一个人坐在椅子上，另一个人走在路上。

相比之下，GPT-4V并没有看出其实图中是两个人，完全败下阵来。

照片中可以看到一个人。这是一个从后面看到的坐在长凳上的男人。他身穿绿色条纹衬衫和深色裤子，旁边长凳的一侧披着一条蓝色毛巾或布。

他还戴着口罩，这表明照片可能是在戴口罩在公共场合很常见的时期拍摄的。照片画面中看不到其他人。

通过图片中的细节，OmniLMM还能推理出很多真实世界中的信息。

照片拍摄的是中国北京故宫宁静的冬景。故宫是联合国教科文组织世界文化遗产，巍然屹立在背景中，红色的墙壁和屋顶与阴霾的天空形成鲜明对比。地面上覆盖着一层白雪，为画面增添了一丝宁静。

前景中，一群人正走向紫禁城，寒冷的空气中，他们的呼吸清晰可见。其中，有一个人正在用手机捕捉这一刻，或许是为了珍藏记忆，或许是为了与亲朋好友分享。

画面从低角度仰望故宫，突出了故宫的宏伟和历史意义。这一视角还能清晰地看到前景中的人物，使场景更具规模感和纵深感。

图片上有「CCTV 2 」和「CCTV.COM 」的水印，表明很可能是由中国中央电视台拍摄的。水印还表明，该图像可能是新闻报道或纪录片的一部分。

而GPT-4V对于中国场景的了解确实还是不如我们国产模型，没有识别出故宫，但是看出了CCTV-2，整体上两边解释的程度区别不大。

对于没有文字说明的图片，OmniLMM甚至可以根据服装，亦或者墨镜和导盲杖等小细节精准推断出图片表达的含义，充分展现了其「会看会思考」的综合能力。

画面中，一名女士和她的狗正在穿过城市街道上的人行横道。这名女士身穿条纹衬衫和蓝色牛仔裤，右手拿着一根白色手杖。她的爱犬是一只棕褐色的拉布拉多犬，拴着皮带，戴着黑色安全带。她们都在向画面右侧移动。

她们穿过的人行横道上有白色条纹，位于一栋灰色建筑前。街道两旁绿树成荫，为城市环境增添了一丝自然气息。艳阳高照，投射出温暖的光辉。

画面捕捉了这位女士和她的爱犬在城市中相伴前行的瞬间。女人使用的拐杖表明她可能有视力障碍，而狗的背带表明它受过训练，可以帮助她。他们穿过人行横道的旅程见证了他们的团队合作和共同的纽带。

以小博大，实力在哪？

端侧模型的发展，已经半年多了。去年七月开始，很多厂商都入局了端侧大模型。

面壁智能这一系列在大模型上取得的突破，都来源于他们强大的团队和多年的技术积累。

2021年，面壁智能就构建了高效的技术优势，集中在Infra、算法和数据方法论这三个方向中。

算力+算法+数据

可以说，Infra能力是大模型创业的护城河，因为Infra会决定公司的技术上限。

没有好的Infra，很容易遇到模型调优的天花板。想做更深入的工作时，往往会受到Infra的限制。

而面壁智能在21年就已经开发出了BMtrain分布式训练框架，在Infra上有了很长时间的沉淀。

在算法层面，面壁智能积攒了「模型沙盒」技术。

三年实践中总结出的这个模型方法论，让大模型炼丹变成了实验科学。

他们找到了各个尺寸模型训练的超参和训练过程的最优解。

在发布MiniCPM之前，研究者做了上千次模型沙盒实验，探索出了一系列业界最优配置。

比如全新提出的WSD学习率优化器，可以在任何阶段退火，取得该阶段最优的模型。而之前的Cosine LRS方法，却无法实现，因为持续训练的情况下不是最优的。

同时，通过在MiniCPM上验证6种参数模型，可以预测到参数规模越小，Loss值便会增大。MiniCPM的最终C4 Loss为2.41，接近于9B的Chinchilla Optimal模型。

此外，面壁也积累了大量的高质量数据。

MiniCPM的训练十分高效，只用了高质量数据集中1T的tokens，当然，都是来自于模型训练方法论指导筛选出来的数据。

1T tokens超越Mistral-7B，就是这么来的。

为了促进行业发展，面壁智能开源了两个阶段的数据配方。

1. 稳定训练阶段

在此阶段，使用1T的去重后的数据，其中大部分数据从开源数据中收集来，比例如下图。

研究团队使用了模型沙盒实验中探索出的最优配置，WSD LRS，batchsize为3.93M，Max Learning Rate为0.01。

2. 退火阶段

在此阶段，SFT数据配比如下：

在263000步（约1T数据）时，开始进行退火，退火过程也变现出了损失函数急剧下降的现象，同时在各种任务数据、SFT数据上的Loss也有显著下降。

整个训练过程中，C4训练集上Loss

「宇宙中心」大模型+ Agent早期实践者

在2023大模型元年里，五道口大模型Vally纷纷汇聚了百川智能、面壁智能、智谱华章等中国主流大模型创业公司，以及智源研究院这样杰出的研究机构。

若说其中，最早开始大模型+ Agent的研究者，便是面壁智能了。

成立于2022年8月，这家初创公司的创始团队来自于清华计算机系，这样的强大背景就注定了它将来的不凡。

谁能想到，这家公司才刚满1岁

明星团队，「双CP」领军组合

据介绍，面壁智能团队有100+人的明星科研团队，而且是80%清北含量，平均年龄28岁。

其中一位带头人——刘知远是深度学习、BERT、大模型、Agent四次重要技术方向的推动者，沉淀积累了大量的经验。在四次变革中，他都找对了方向，让面壁智能能始终引领热点。

他曾在2018年帮助推动清华NLP实验室研究路线转型，并推出了全球首个知识指导的预训练模型ERNIE。

刘知远与另一位联合创始人李大海、CTO曾国洋、首席研究员韩旭并称为「双CP」领军组合。

其中曾国洋还是悟道中文预训练模型团队骨干成员，2020年12月发布全球第一个20亿中文开源大模型CPM。

2022年4月，清华NLP实验室联手智源发起开源社区OpenBMB。

成立1年以来，面壁智能连续发布了多款模型，如CPM-Bee、CPM-Cricket，智能对话助手面壁露卡，以及在2023下半年密集发布了Agent产品，全都体现了这家公司厚和广的基础积累。

从Mistral AI的成功，我们能看到，一家能在AI赛道上做出有影响力产品的初创公司，团队一定以科学家为主，研究能力强，且技术栈全面，互补的。

而现在，面壁智能也形成了全面的产品线，包括大模型C系、O系、Mini系，Agent宇宙，高效Infra。

One More Thing

春节假期马上就到了，过年嗑瓜子，不如嗑「CP神器」——心间。

在这个App上，不光有李白杜甫、清华北大的CP，或许，你还可以找到平行宇宙的ta。

参考资料：

https://github.com/OpenBMB/MiniCPM

https://github.com/OpenBMB/OmniLMM

文章来自于微信公众号 “新智元”，作者 “编辑部”