第93章 名字想好了嗎

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  第93章 名字想好了嗎

  韓路一一下飛機就馬不停蹄的約了趙文淵。本來想自己赴約,但張彪非要跟著,說是工作職責。

  還是上次那個地方,南京西路瑞幸,韓路一推門進去的時候,趙文淵已經坐在靠窗的位子上了,手裡拿著一杯生椰拿鐵。

  上次坐在這兒的時候,趙文淵說「大模型太貴了,這不是我們玩得起的領域」,韓路一說「源碼的門隨時給你開著」。

  那是不到一個月前的事。

  趙文淵穿了件灰色運動外套,看起來精神還不錯。他抬頭看見韓路一,又看見韓路一身後跟著的像終結者一樣的張彪,愣了一下。

  「你這是————」

  「這是彪哥,專業保鏢。」韓路一拉開椅子坐下,「投資人安排的。」

  趙文淵上下打量了一下張彪,張彪在隔壁桌坐下,面無表情地掏出手機來點單—他點了一杯摩卡。

  「你融了多少?」

  「兩個億。」

  趙文淵端起生椰拿鐵喝了一口,沒什麼特別的表情。

  「估值呢?」

  「二十億。」

  「那咱們確實可以聊聊了。」趙文淵說,「你準備了多少預算?」

  韓路一也不繞彎子:「三千萬,模型團隊的啟動預算,你覺得怎麼花?」

  趙文淵沒直接回答,反問了一句:「你想從頭訓練?」

  「我感覺不夠,你覺得呢?」

  「確實不夠。」趙文淵說,「差得遠了。」

  他翻過一張紙巾,從兜里掏出筆,開始在上面寫字。

  「通用大模型,千億參數級別,預訓練要幾千張H100跑兩到三個月。」他寫了個數,「算力成本幾千萬美金起步,頭部大廠一輪預訓練燒一兩個億人民幣是常態。」

  韓路一知道這些數字,但聽趙文淵親口說出來感覺不一樣,畢竟趙文淵是上過手的人。

  「三千萬人民幣,」趙文淵在紙巾上畫了個約等號,「四百萬美金出頭,連一輪預訓練的零頭都不夠。」

  「那你有什麼想法?」

  「也有別的路,」趙文淵把筆尖點在紙巾上,「做後訓練。」

  他在「後訓練」三個字下面劃了條線。

  「開源基座模型已經具備通用代碼能力了,羊駝模型、女王模型,都是很好的底子,後訓練是在這個基礎上做專精。」

  」SFT加DPO?」

  趙文淵看了他一眼,驚奇的挑了挑眉,又轉頭看看正一臉茫然看向這邊的張彪。

  「對,SFT,指令微調,讓模型學會特定任務的模式,比如你給它一句自然語言描述,它要生成一個能跑的應用。DP0,直接偏好優化,這是第二步,讓模型學會分辨什麼是好的輸出、什麼是差的輸出。」

  他在紙巾上畫了個簡單的流程圖。

  「後訓練的算力需求比預訓練低一到兩個數量級,三千萬夠啟動。」

  他把筆放下,先看向張彪。

  張彪覺得自己困了,盡力睜大眼睛,眨了眨。

  趙文淵放棄讓張彪理解這次談話了,他轉向韓路一。

  「後訓練不拼算力,拼數據,準確的說,拼的是高質量的標註數據。」

  韓路一等他繼續。

  「SFT需要大量的問題、答案配對。輸入是用戶的自然語言提示詞,輸出是可運行的應用代碼,這種數據的質量直接決定模型的上限。」

  趙文淵身體前傾。

  「人工標註一條高質量數據,幾十到上百塊,十萬條就是千萬級別的成本,而且標註團隊水平參差不齊,做出來的數據你還得反覆清洗。」

  「我在鼎盛的時候見過,CodeSafe吃進去的用戶數據量很大,但髒,噪聲多,他們花了很多人力清洗,效果始終上不去。」

  「垃圾進,垃圾出。」韓路一說。

  「就是這個意思,數據質量不行,模型再大也是白搭。」趙文淵說完,看著韓路一的眼神帶著試探的意味,他在等韓路一出牌。

  「數據我有。」


  趙文淵沒說話,但身體坐直了。他當時就猜測過,BugKiller為什麼這麼強,要麼有黃金數據,要麼有未公開的先進算法,現在看來是前者。

  「你的數據哪來的?」他放慢語速,問道,「不會也是偷的吧?」

  這話不是玩笑,趙文淵從鼎盛出來的,就是看不慣CodeSafe偷用戶代碼餵大模型,這是他的底線。

  韓路一正色道:「所有的數據都是用戶自願分享的。註冊時的相關選項是默認關閉的,用戶必須主動選擇將檢測結果用於產品改進我們才能看到。協議是律師一條一條審過的,我這也有審計報告。」

  趙文淵盯著他看。

  「我絕不偷數據。」韓路一說。

  「好。」趙文淵點了點頭,「那數據量夠嗎?」

  韓路一打開背包里的筆記本電腦,接上手機熱點,先登錄開物後台。

  屏幕上跳出一個數據看板。

  「開物上線到現在,累計二十三萬條提示詞—代碼配對,」韓路一把屏幕轉向趙文淵,「全部來自用戶主動分享。」

  趙文淵掃了一眼總數:「二十三萬條————量是夠了。但有個問題,AI生成的代碼本身就有Bug,直接拿來訓練不還是垃圾進垃圾出?」

  「所以有第二步。」

  韓路一切換到另一個界面,BugKiller的數據管線看板。

  「開物每一條生成的代碼,都會自動過一遍BugKiller的檢測引擎,有Bug的標出來,能自動修復的直接修復,修不了的丟棄。」

  趙文淵湊近屏幕。

  數據流很清晰:用戶提示詞→原始生成代碼→BugKiller自動檢測→修復後代碼→入庫。

  每一條數據都帶著狀態標籤,「通過」或「已修復」,沒有「未修復」。

  「原始代碼通過率60%上下,經過BugKiller修復後,最終入庫率96%。」

  趙文淵沒說話,他伸手拿過筆記本,開始自己翻數據。

  他先看了幾條「已修復」的,原始代碼里確實有Bug,修復後的代碼乾淨利落。然後他翻「通過」的那些,原始生成就沒問題,代碼結構清晰,變量命名規範。

  一條、兩條、五條、十條。

  他逐行看修復邏輯。

  二十條、三十條。

  瑞幸店裡的音樂換了幾首,趙文淵都沒有抬頭。

  翻到五十條左右的時候,他停了。

  「這個檢測引擎就是BugKiller的核心?」

  「對,核心算法是我自己寫的,」韓路一說,「這是技術壁壘。」

  「你這個數據的確不可能是偷來的,客戶的代碼良莠不齊,偷來的沒有這麼高的質量。」趙文淵嘆了一口氣,「怪不得CodeSafe會輸給你,我心服口服了。」

  「這個準確率,這種用法,」他接著說,「你手裡的是一條自動化的數據清洗流水線,別人要花幾千萬請人標註的事,你用算法跑一遍就完了。」

  他又想了想,語速突然變快。

  「而且,BugKiller檢出來的那些Bug代碼和修復後的版本,這不就是現成的DPO訓練對嗎?有Bug的是壞例子,修復後的是好例子,天然的偏好數據。」

  韓路一點了點頭。

  「SFT用乾淨的提示詞、代碼對,DPO用Bug、修復對,兩條管線同時跑。」趙文淵的手在桌上敲了兩下,越說越興奮,「數據飛輪,這個別人偷不走。就算把數據偷走,沒有這個檢測引擎,也做不出同等質量的清洗。」

  韓路一沒說話,文淵,入吾彀中矣。

  趙文淵拿過那張寫滿數字的紙巾,翻到背面,接著寫。

  「後訓練不需要預訓練那種千卡集群,但也不便宜。H100單卡現在市場價二十到二十五萬,8卡一台伺服器,一台一百六到兩百萬。」

  他給紙巾拍了照,放進手機備忘錄里,然後在備忘錄里敲了一串數字。

  「中等規模模型,幾十億參數,後訓練至少需要十六到三十二張卡。」

  「先租。」韓路一接過話頭。

  趙文淵抬頭。


  「第一版跑通之前不鎖定硬體。」韓路一說,「萬一方向要調,買的卡可退不了。」

  趙文淵笑了,以前在谷歌的時候,訓練模型還真沒這麼摳搜過。

  「你挺清醒的。」

  「窮過,謝謝。」

  趙文淵在備忘錄里快速敲著數字:「算力租賃首批八百萬,數據清洗和補充標註三百到五百一這個可能可以省下來,團隊薪資六個月四百萬上下,工具鏈雜項三百萬,再預留一千萬。」

  他把手機推過來讓韓路一看。

  「夠用了,先跑起來。」

  兩人越聊越快,瑞幸下午三點多的店裡不算吵,但他倆的聲音在不自覺地變大。

  旁邊桌一個戴耳機的女生摘下一隻耳機看了他們一眼,兩個裝逼犯加一個肌肉男,這組合可太奇怪了。

  店員走過來:「幾位要不要再來一杯?」

  韓路一這才注意到自己坐下來到現在還沒點單。

  「一杯生椰拿鐵。」

  「兩杯。」趙文淵頭都沒抬。

  張彪跟著店員去掃碼下單了,韓路一看了一眼桌面,幾張寫滿數字的紙巾,一台筆記本電腦,兩個手機,在瑞幸談幾千萬預算,是有點好笑。

  「我明天就來上班。」

  韓路一看著他:「這麼急?」

  「等不了了,想快點上手。」

  「對了。」他說,「最難的問題,大模型叫什麼?名字想好了嗎?」

  韓路一看著他笑了:「我早就想好了——」

  「天工。」

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