作者｜依婷
編輯｜漠影
智東西11月20日報道，LLM基準測試專案LiveBench官網最新榜單顯示，中國大模型「六小虎」之一階躍星辰的大語言模型step-2-16k-202411，總評分位列全球第五、國產第一。同時，在六類別任務中，step-2-16k-202411的指令跟隨（IF Average）評分排名第一，比OpenAI的o1-preview-2024-09-12更高。
▲LiveBench榜單總評分前15名
LiveBench專案由Abacus.AI主導，圖靈獎得主、Meta首席AI科學家楊立昆（Yann Lecun）參與其中，因其每月更新問題、評分體系客觀，被業內稱為「最難糊弄的LLMs基準測試」。
成功挑戰LiveBench的step-2-16k-202411，是階躍星辰自研的萬億參數MoE大語言模型。在設計Step-2 MoE架構時，階躍星辰放棄upcycle（向上復用）路徑，選擇從頭開始訓練，透過部份專家共享參數、異構化專家設計等方式創新MoE架構設計。今年3月，Step-2預覽版釋出，成為國內首個由創業公司釋出的萬億參數MoE大語言模型。
目前，階躍星辰已釋出包括萬億MoE大語言模型Step-2、多模態理解大模型Step-1.5V、影像生成模型Step-1X在內的Step系列模型 「全家桶」，以及C端套用「躍問」和「冒泡鴨」。
基準測試是大模型的「高考」，考試成績在很大程度上影響了大模型的套用和商業價值。如今基準測試五花八門，LiveBench的評分結果為什麽如此具有參考價值？行業日新月異，在眾多國產大模型中，為什麽階躍星辰得以闖入世界級賽場，和OpenAI、Anthropic同台競技？透過拆解LiveBench榜單以及階躍星辰的大語言模型Step-2，我們找到了答案。
一、國產大模型與OpenAI同台競技
今年6月中旬，LiveBench專案正式釋出，專案團隊在創始網誌中給它下了個定義——「具有挑戰性、無汙染的LLM基準測試（A Challenging, Contamination-Free LLM Benchmark）」，專案參與方名單裏，楊立昆、紐約大學、輝達、南加州大學等在AI領域頗具話語權和關註度的主體赫然在列。
▲LiveBench官網網誌
除了諸多著名的參與方，LiveBench更受業界關註的特點是，在設計時考慮了測試集汙染問題，盡可能保證評分結果的客觀真實。具體而言：
1、它們根據最新釋出的數據集、arXiv論文、新聞報道和IMDb電影概述設計問題，每月更新題庫，以此來限制潛在的汙染，防止大模型在回答時作弊；
2、保證每個問題都有可驗證的、客觀真實的答案，可以對難題進行精確、自動評分，不透過LLM評分，避免落入LLM的判斷陷阱，如對自己答案的偏見以及對答案的錯判；
3、目前包含推理、編碼、數學、數據分析、語言理解、指令跟隨等六個類別、18項任務，並將隨著時間的推移釋出更新、更難的任務。
簡而言之，LiveBench每月都用全新題庫考驗各家大模型，並在無人工、無大模型參與評分的情況下進行更為準確、客觀的排名。
就是在這樣一個頗具權威性和公平性的基準測試中，階躍星辰的step-2-16k-202411位列全球第五，也是榜單前十中唯一一個國產大模型。
LiveBench榜單第一到第四名分別是o1-preview-2024-09-12、claude-3-5-sonnet-20241022、claude-3-5-sonnet-20240620、o1-mini-2024-09-12，被OpenAI和Anthropic兩家美國AI獨角獸占據，之後便是階躍星辰的step-2-16k-202411；谷歌的gemini-exp-1114排名第六位。
從任務類別來看，step-2-16k-202411在指令跟隨（IF，Instruction Following）方面以86.57的評分位列第一，排名第二的是谷歌的大模型gemini-1.5-flash-002，評分為84.55，在階躍星辰之後。
根據LiveBench介紹，指令跟隨類別包括四項子任務，即在遵循一個或多個指令，如字數限制或在答案中加入特定元素的基礎上，根據【衛報】的最新報道，解釋、簡化、總結或生成故事。step-2-16k-202411在該類別的高得分，展現了其在語言生成上對細節有超強的控制力，能夠更好地理解和遵循人類指令。
二、放棄捷徑，Step-2創新MoE架構從頭開始
階躍星辰Step-2的高排名源於團隊對演算法架構的創新。
今年3月，Step-2預覽版釋出，成為國內首個由創業公司釋出的萬億參數模型；7月世界人工智能大會上，Step-2正式釋出，當時在數理邏輯、編程、世界知識、指令跟隨等方面體感就全面逼近GPT-4。
具體而言，Step-2具備出色的理解能力，能夠從上下文中推斷出使用者的需求，精準捕捉使用者在模糊指令中的真實意圖，提供更準確、個人化的響應；
在知識覆蓋範圍和深度上，Step-2不僅能夠處理常見領域知識，還能深入理解和回答在特定領域或邊緣分布中的復雜問題；
在生成高質素、有創意的文字內容的同時，Step-2具備出色的細節控制能力，能夠根據使用者的指令對文本進行精確地調整和最佳化。比如在創作古詩詞時，對字數、格律、押韻、意境都可以做到精準把握。
研發階段，階躍星辰對演算法架構的創新成為Step-2的制勝法寶。
目前，訓練MoE模型主要有兩種方式——一是基於已有模型透過upcycle（向上復用）開始訓練，二是從頭開始訓練。前者對算力的需求低、訓練效率高，但上限低，如基於拷貝復制得到的MoE模型容易造成專家同質化嚴重；後者訓練難度高，但能獲得更高的模型上限。
階躍星辰選擇了第二條，也是一條更難的路。
在設計Step-2 MoE架構時，該公司團隊完全自主研發、從頭開始訓練模型，透過部份專家共享參數、異構化專家設計等方式創新MoE架構設計，讓Step-2中的每個「專家模型」都得到充分訓練，Step-2不僅總參數量達到了萬億級別，每次訓練或推理所啟用的參數量也超過了市面上的大部份Dense模型。
相比於Step-1千億參數大語言模型，Step-2的綜合能力提升了近50%。目前，Step-2已接入階躍星辰旗下效率工具「躍問」。開發者可以在階躍星辰開放平台，透過API接入使用 Step-2。
三、「最低調的學生」跑出高分，國產大模型未來可期
階躍星辰成立於2023年4月，但在2024年3月才帶著Step系列通用大模型正式面對公眾。它就像是班級裏那個最低調的學生，平日裏埋頭苦學，在考試的時候憑高分一鳴驚人。
目前，階躍星辰已對外釋出Step系列通用大模型矩陣，覆蓋從千億參數到萬億參數，從語言到多模態，從理解到生成的全面能力。
模型更新叠代的同時，產品套用也沒落下。今年9月，在多模態大模型Step-1.5V的支持下，躍問App上線「拍照問」，不僅能辨識圖片中的物體並轉譯成英文，還能幫助健身人士飯前算算卡路裏。由於該功能實在火爆，網絡還有躍問10月前20天投流1500萬的傳言，但後續被辟謠。
目前，在全球AI賽場上，國產大模型仍然屈指可數，中國AI獨角獸們還有很多隱憂未解，階躍星辰的技術路徑或特許以為初創公司們提供一個參考樣本。
