第九十二章 名字想好了吗
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韩路一一下飞机就马不停蹄的约了赵文渊。本来想自己赴约,但张彪非要跟着,说是工作职责。
还是上次那个地方,南京西路瑞幸,韩路一推门进去的时候,赵文渊已经坐在靠窗的位子上了,手里拿着一杯生椰拿铁。
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上次坐在这儿的时候,赵文渊说「大模型太贵了,这不是我们玩得起的领域」,韩路一说「源码的门随时给你开着」。
那是不到一个月前的事。
赵文渊穿了件灰色运动外套,看起来精神还不错。他抬头看见韩路一,又看见韩路一身後跟着的像终结者一样的张彪,愣了一下。
「你这是————」
「这是彪哥,专业保镖。」韩路一拉开椅子坐下,「投资人安排的。」
赵文渊上下打量了一下张彪,张彪在隔壁桌坐下,面无表情地掏出手机来点单—他点了一杯摩卡。
「你融了多少?」
「两个亿。」
赵文渊端起生椰拿铁喝了一口,没什麽特别的表情。
「估值呢?」
「二十亿。」
「那咱们确实可以聊聊了。」赵文渊说,「你准备了多少预算?」
韩路一也不绕弯子:「三千万,模型团队的启动预算,你觉得怎麽花?」
赵文渊没直接回答,反问了一句:「你想从头训练?」
「我感觉不够,你觉得呢?」
「确实不够。」赵文渊说,「差得远了。」
他翻过一张纸巾,从兜里掏出笔,开始在上面写字。
「通用大模型,千亿参数级别,预训练要几千张H100跑两到三个月。」他写了个数,「算力成本几千万美金起步,头部大厂一轮预训练烧一两个亿人民币是常态。」
韩路一知道这些数字,但听赵文渊亲口说出来感觉不一样,毕竟赵文渊是上过手的人。
「三千万人民币,」赵文渊在纸巾上画了个约等号,「四百万美金出头,连一轮预训练的零头都不够。」
「那你有什麽想法?」
「也有别的路,」赵文渊把笔尖点在纸巾上,「做後训练。」
他在「後训练」三个字下面划了条线。
「开源基座模型已经具备通用代码能力了,羊驼模型丶女王模型,都是很好的底子,後训练是在这个基础上做专精。」
」SFT加DPO?」
赵文渊看了他一眼,惊奇的挑了挑眉,又转头看看正一脸茫然看向这边的张彪。
「对,SFT,指令微调,让模型学会特定任务的模式,比如你给它一句自然语言描述,它要生成一个能跑的应用。DP0,直接偏好优化,这是第二步,让模型学会分辨什麽是好的输出丶什麽是差的输出。」
他在纸巾上画了个简单的流程图。
「後训练的算力需求比预训练低一到两个数量级,三千万够启动。」
他把笔放下,先看向张彪。
张彪觉得自己困了,尽力睁大眼睛,眨了眨。
赵文渊放弃让张彪理解这次谈话了,他转向韩路一。
「後训练不拚算力,拚数据,准确的说,拚的是高质量的标注数据。」
韩路一等他继续。
「SFT需要大量的问题丶答案配对。输入是用户的自然语言提示词,输出是可运行的应用代码,这种数据的质量直接决定模型的上限。」
赵文渊身体前倾。
「人工标注一条高质量数据,几十到上百块,十万条就是千万级别的成本,而且标注团队水平参差不齐,做出来的数据你还得反覆清洗。」
「我在鼎盛的时候见过,CodeSafe吃进去的用户数据量很大,但脏,噪声多,他们花了很多人力清洗,效果始终上不去。」
「垃圾进,垃圾出。」韩路一说。
「就是这个意思,数据质量不行,模型再大也是白搭。」赵文渊说完,看着韩路一的眼神带着试探的意味,他在等韩路一出牌。
「数据我有。」
赵文渊没说话,但身体坐直了。他当时就猜测过,BugKiller为什麽这麽强,要麽有黄金数据,要麽有未公开的先进算法,现在看来是前者。
「你的数据哪来的?」他放慢语速,问道,「不会也是偷的吧?」
这话不是玩笑,赵文渊从鼎盛出来的,就是看不惯CodeSafe偷用户代码喂大模型,这是他的底线。
韩路一正色道:「所有的数据都是用户自愿分享的。注册时的相关选项是默认关闭的,用户必须主动选择将检测结果用於产品改进我们才能看到。协议是律师一条一条审过的,我这也有审计报告。」
赵文渊盯着他看。
「我绝不偷数据。」韩路一说。
「好。」赵文渊点了点头,「那数据量够吗?」
韩路一打开背包里的笔记本电脑,接上手机热点,先登录开物後台。
屏幕上跳出一个数据看板。
「开物上线到现在,累计二十三万条提示词—代码配对,」韩路一把屏幕转向赵文渊,「全部来自用户主动分享。」
赵文渊扫了一眼总数:「二十三万条————量是够了。但有个问题,AI生成的代码本身就有Bug,直接拿来训练不还是垃圾进垃圾出?」
「所以有第二步。」
韩路一切换到另一个界面,BugKiller的数据管线看板。
「开物每一条生成的代码,都会自动过一遍BugKiller的检测引擎,有Bug的标出来,能自动修复的直接修复,修不了的丢弃。」
赵文渊凑近屏幕。
数据流很清晰:用户提示词→原始生成代码→BugKiller自动检测→修复後代码→入库。
每一条数据都带着状态标签,「通过」或「已修复」,没有「未修复」。
「原始代码通过率60%上下,经过BugKiller修复後,最终入库率96%。」
赵文渊没说话,他伸手拿过笔记本,开始自己翻数据。
他先看了几条「已修复」的,原始代码里确实有Bug,修复後的代码乾净利落。然後他翻「通过」的那些,原始生成就没问题,代码结构清晰,变量命名规范。
一条丶两条丶五条丶十条。
他逐行看修复逻辑。
二十条丶三十条。
瑞幸店里的音乐换了几首,赵文渊都没有抬头。
翻到五十条左右的时候,他停了。
「这个检测引擎就是BugKiller的核心?」
「对,核心算法是我自己写的,」韩路一说,「这是技术壁垒。」
「你这个数据的确不可能是偷来的,客户的代码良莠不齐,偷来的没有这麽高的质量。」赵文渊叹了一口气,「怪不得CodeSafe会输给你,我心服口服了。」
「这个准确率,这种用法,」他接着说,「你手里的是一条自动化的数据清洗流水线,别人要花几千万请人标注的事,你用算法跑一遍就完了。」
他又想了想,语速突然变快。
「而且,BugKiller检出来的那些Bug代码和修复後的版本,这不就是现成的DPO训练对吗?有Bug的是坏例子,修复後的是好例子,天然的偏好数据。」
韩路一点了点头。
「SFT用乾净的提示词丶代码对,DPO用Bug丶修复对,两条管线同时跑。」赵文渊的手在桌上敲了两下,越说越兴奋,「数据飞轮,这个别人偷不走。就算把数据偷走,没有这个检测引擎,也做不出同等质量的清洗。」
韩路一没说话,文渊,入吾彀中矣。
赵文渊拿过那张写满数字的纸巾,翻到背面,接着写。
「後训练不需要预训练那种千卡集群,但也不便宜。H100单卡现在市场价二十到二十五万,8卡一台伺服器,一台一百六到两百万。」
他给纸巾拍了照,放进手机备忘录里,然後在备忘录里敲了一串数字。
「中等规模模型,几十亿参数,後训练至少需要十六到三十二张卡。」
「先租。」韩路一接过话头。
赵文渊抬头。
「第一版跑通之前不锁定硬体。」韩路一说,「万一方向要调,买的卡可退不了。」
赵文渊笑了,以前在谷歌的时候,训练模型还真没这麽抠搜过。
「你挺清醒的。」
「穷过,谢谢。」
赵文渊在备忘录里快速敲着数字:「算力租赁首批八百万,数据清洗和补充标注三百到五百一这个可能可以省下来,团队薪资六个月四百万上下,工具链杂项三百万,再预留一千万。」
他把手机推过来让韩路一看。
「够用了,先跑起来。」
两人越聊越快,瑞幸下午三点多的店里不算吵,但他俩的声音在不自觉地变大。
旁边桌一个戴耳机的女生摘下一只耳机看了他们一眼,两个装逼犯加一个肌肉男,这组合可太奇怪了。
店员走过来:「几位要不要再来一杯?」
韩路一这才注意到自己坐下来到现在还没点单。
「一杯生椰拿铁。」
「两杯。」赵文渊头都没抬。
张彪跟着店员去扫码下单了,韩路一看了一眼桌面,几张写满数字的纸巾,一台笔记本电脑,两个手机,在瑞幸谈几千万预算,是有点好笑。
「我明天就来上班。」
韩路一看着他:「这麽急?」
「等不了了,想快点上手。」
「对了。」他说,「最难的问题,大模型叫什麽?名字想好了吗?」
韩路一看着他笑了:「我早就想好了——」
「天工。」
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那是不到一个月前的事。
赵文渊穿了件灰色运动外套,看起来精神还不错。他抬头看见韩路一,又看见韩路一身後跟着的像终结者一样的张彪,愣了一下。
「你这是————」
「这是彪哥,专业保镖。」韩路一拉开椅子坐下,「投资人安排的。」
赵文渊上下打量了一下张彪,张彪在隔壁桌坐下,面无表情地掏出手机来点单—他点了一杯摩卡。
「你融了多少?」
「两个亿。」
赵文渊端起生椰拿铁喝了一口,没什麽特别的表情。
「估值呢?」
「二十亿。」
「那咱们确实可以聊聊了。」赵文渊说,「你准备了多少预算?」
韩路一也不绕弯子:「三千万,模型团队的启动预算,你觉得怎麽花?」
赵文渊没直接回答,反问了一句:「你想从头训练?」
「我感觉不够,你觉得呢?」
「确实不够。」赵文渊说,「差得远了。」
他翻过一张纸巾,从兜里掏出笔,开始在上面写字。
「通用大模型,千亿参数级别,预训练要几千张H100跑两到三个月。」他写了个数,「算力成本几千万美金起步,头部大厂一轮预训练烧一两个亿人民币是常态。」
韩路一知道这些数字,但听赵文渊亲口说出来感觉不一样,毕竟赵文渊是上过手的人。
「三千万人民币,」赵文渊在纸巾上画了个约等号,「四百万美金出头,连一轮预训练的零头都不够。」
「那你有什麽想法?」
「也有别的路,」赵文渊把笔尖点在纸巾上,「做後训练。」
他在「後训练」三个字下面划了条线。
「开源基座模型已经具备通用代码能力了,羊驼模型丶女王模型,都是很好的底子,後训练是在这个基础上做专精。」
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「对,SFT,指令微调,让模型学会特定任务的模式,比如你给它一句自然语言描述,它要生成一个能跑的应用。DP0,直接偏好优化,这是第二步,让模型学会分辨什麽是好的输出丶什麽是差的输出。」
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他把笔放下,先看向张彪。
张彪觉得自己困了,尽力睁大眼睛,眨了眨。
赵文渊放弃让张彪理解这次谈话了,他转向韩路一。
「後训练不拚算力,拚数据,准确的说,拚的是高质量的标注数据。」
韩路一等他继续。
「SFT需要大量的问题丶答案配对。输入是用户的自然语言提示词,输出是可运行的应用代码,这种数据的质量直接决定模型的上限。」
赵文渊身体前倾。
「人工标注一条高质量数据,几十到上百块,十万条就是千万级别的成本,而且标注团队水平参差不齐,做出来的数据你还得反覆清洗。」
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「垃圾进,垃圾出。」韩路一说。
「就是这个意思,数据质量不行,模型再大也是白搭。」赵文渊说完,看着韩路一的眼神带着试探的意味,他在等韩路一出牌。
「数据我有。」
赵文渊没说话,但身体坐直了。他当时就猜测过,BugKiller为什麽这麽强,要麽有黄金数据,要麽有未公开的先进算法,现在看来是前者。
「你的数据哪来的?」他放慢语速,问道,「不会也是偷的吧?」
这话不是玩笑,赵文渊从鼎盛出来的,就是看不惯CodeSafe偷用户代码喂大模型,这是他的底线。
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赵文渊盯着他看。
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「原始代码通过率60%上下,经过BugKiller修复後,最终入库率96%。」
赵文渊没说话,他伸手拿过笔记本,开始自己翻数据。
他先看了几条「已修复」的,原始代码里确实有Bug,修复後的代码乾净利落。然後他翻「通过」的那些,原始生成就没问题,代码结构清晰,变量命名规范。
一条丶两条丶五条丶十条。
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二十条丶三十条。
瑞幸店里的音乐换了几首,赵文渊都没有抬头。
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「对,核心算法是我自己写的,」韩路一说,「这是技术壁垒。」
「你这个数据的确不可能是偷来的,客户的代码良莠不齐,偷来的没有这麽高的质量。」赵文渊叹了一口气,「怪不得CodeSafe会输给你,我心服口服了。」
「这个准确率,这种用法,」他接着说,「你手里的是一条自动化的数据清洗流水线,别人要花几千万请人标注的事,你用算法跑一遍就完了。」
他又想了想,语速突然变快。
「而且,BugKiller检出来的那些Bug代码和修复後的版本,这不就是现成的DPO训练对吗?有Bug的是坏例子,修复後的是好例子,天然的偏好数据。」
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「中等规模模型,几十亿参数,後训练至少需要十六到三十二张卡。」
「先租。」韩路一接过话头。
赵文渊抬头。
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他把手机推过来让韩路一看。
「够用了,先跑起来。」
两人越聊越快,瑞幸下午三点多的店里不算吵,但他俩的声音在不自觉地变大。
旁边桌一个戴耳机的女生摘下一只耳机看了他们一眼,两个装逼犯加一个肌肉男,这组合可太奇怪了。
店员走过来:「几位要不要再来一杯?」
韩路一这才注意到自己坐下来到现在还没点单。
「一杯生椰拿铁。」
「两杯。」赵文渊头都没抬。
张彪跟着店员去扫码下单了,韩路一看了一眼桌面,几张写满数字的纸巾,一台笔记本电脑,两个手机,在瑞幸谈几千万预算,是有点好笑。
「我明天就来上班。」
韩路一看着他:「这麽急?」
「等不了了,想快点上手。」
「对了。」他说,「最难的问题,大模型叫什麽?名字想好了吗?」
韩路一看着他笑了:「我早就想好了——」
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