昨天，财联社独家爆料百度的文心大模型4.0正在加紧训练，已经接近可发布状态。一直以来，大家都对的信息都会感到好奇。今天我们也扒到了更多关于文心4.0的消息，涉及了底层架构、基础设施、训练数据集、成本等关键信息，有相当高的可信度！

  先说核心结论：

  1、昨天的爆料基本属实。目前了解到，文心大模型4.0实际上已经在小流量测试。

  2、文心4.0参数量大于所有已公开发布参数的LLM，也是国内首次使用万卡集群训练的大模型。

  3、推理成本相比文心3.5增加很多，据传大概是8-10倍！（大模型真的很费钱！）

  如果这些爆料都是真的，那这会是百度，甚至国内大模型赶超GPT-4的一个重大的节点。

  接下来我们看看爆料的细节。

  万卡集群训练的史上最大参数模型？

  根据我们拿到的消息，文心大模型4.0的参数规模要大于目前所有公开发布参数的LLM，这意味着文心大模型4.0的参数规模预计能突破万亿级别。

  单看这个参数量，很多人会觉得还好，毕竟根据目前揭秘的信息，GPT-4的参数量已经在1.8万亿左右。但爆料的人进一步表示，文心大模型4.0仍然是一个单一模型，并没有采用GPT和很多其他大语言模型使用的混合专家模型（MoE）。

  之前「天才黑客」乔治・霍兹就爆料，GPT-4之所以采用混合模型，是因为无法让模型的参数规模超过 2200 亿。OpenAI希望模型变得更好，但如果仅仅是训练时间更长，效果已经递减。

  所以，如果百度能实现单一模型上的突破，模型能力是否也会有明显的提升，这个只能等真正发布之后来看了。

  这么大参数量的模型，对算力要求注定不会小。现在的消息是，文心4.0是在万卡AI集群上训练出来的，应该也算上是国内首次使用万卡规模集群进行训练的大语言模型。

  万卡集群什么概念，国内之前只有华为、阿里透露已建成万卡AI集群，但我们都没看到基于它推出的具体模型。

  这说明，万卡集群就不容易建了，如果用起来发挥最大化作用则更难了。据分析正是因为飞桨的深度联合，才能高效地基于万卡集群训练起如此规模的模型。

  成本激增，已低调面向公众小流量测试

  不仅训练成本在增加，文心4.0的推理成本也被爆比3.5增加很多，我们还没拿到具体每千token的推理成本，但据传大概是此前的8-10倍，这还是在高利用率（MFU）的情况下。如果利用率更低，估计成本还会继续增加。

  不得不说，大模型真的很费钱。打造领先的底层基础打模型，就是一场巨头的游戏！

  最后，根据内部员工的说法，百度实际上已经开始秘密小流量测试文心大模型4.0，有小部分文心一言用户在使用的已经是最新的模型版本。

  不少人认为这个说法比较靠谱，也可以从最近技术社区上的一些爆料上看出一点端倪。

  说不定，你现在在文心一言上提问，用的就是文心大模型4.0了。不知道生成的结果是否能跟GPT-4一战。

  再次强调，以上并非官方确认的信息，大家自行判断其准确性。