全球快讯:360官宣发布360GPT产品矩阵“智脑”

今年初，智能对话机器人模型ChatGPT引发了全球范围的人工智能热潮。面对这波浪潮，国内的科技公司，尤其是搜索引擎领域的巨头们纷纷加入，相继发布自己的大模型。

作为国内第二大搜索引擎厂商，360近期就官宣发布了360GPT产品矩阵“智脑”，成为针对搜索场景，国内较先推出的应用GPT技术的新一代智能搜索。

(资料图)

(资料图片)

据了解，该产品已正式开放产品内测。随着越来越多的场景应用，人工智能将带来哪些新的生产力变革？但可以确定的是，人工智能真正走进我们工作生活的时代已经正式开启。

01.生产力迎来大变革时代，360落地新搜索应用

随着微软将ChatGPT与Bing的融合，让搜索引擎成为生产力改造的前沿阵地。

这种结合让搜索引擎迎来了全新的发展方向，而ChatGPT正改变着信息生产、组织和获取的方式。对此，我们与360相关业务的技术负责人张向征聊了聊，他表示，ChatGPT的出现证明了通过“大模型+搜索引擎”可以让AI实现以往无法企及的 “智能”。这将对搜索行业产生深远的影响，甚至引发生产力的变革。

在国内，有资格进行相关探索的公司不多。

360作为国内第二大搜索引擎厂商，凭借多年的数据、算力和工程能力，以及在人工智能领域的深厚积淀，前不久推出了自研的360GPT产品矩阵“智脑”，同时也是头一批落地到搜索应用产品中，引起了业界的普遍关注。

传统的搜索一般是以网页链接形式为结果，用户需要自己一个个翻找链接，进入网页寻找答案。而结合了360GPT能力的360新搜索可以通过问答的形式，根据用户提出的问题直接生产内容。

针对“为什么淄博烧烤突然火了？”这个当下的热点话题，很快就给出了答案。列出了淄博烧烤最新的社会事件，还提炼分析直接给出了结论。不仅如此，回答中还显示了援引来源，可以供用户溯源确认。可以看到的是，360新搜索的问答更符合人的自然表达，生成的内容也远比传统搜索更直接、更丰富。

究其原因，张向征介绍说：“我们一直把理解用户目的、便捷用户使用当成了重要的产品研发方向，基于360GPT的新搜索拥有更强大的阅读理解能力。”

另一方面，人工智能相关内容的生产离不开真实可靠的信息。通过联网搜索能力，实现了于全网信息的高效互联，及时获得准确、有效的信息，再凭借生成式大语言模型对信息的提炼、总结和生成能力，快速给出兼具时效性和可读性的答案。

“大模型+搜索引擎两者融合的产品更像用户的个人助手，交互模式会更多样，能力边界也会显著扩大”。张向征透露，以用户需求为出发点，360GPT还将与浏览器、数字助理、苏打办公、智能营销等场景应用深度结合，为用户提供多元化的智能服务。

02.多年布局人工智能，技术场景“两翼齐飞”

早在2015年深度学习技术风靡时，人工智能就已是搜索行业变革的重要推动力。

2017年，NLP领域划时代的Transformer算法诞生。沿着Transformer的路径，GPT、BERT等新技术，将机器视觉领域的训练方式用于自然语言领域，实现了“智能化”的进一步升级。

对比GPT与BERT来看，GPT是一个单向模型，更擅长“写作文”，而BERT是双向模型，可以联系上下文进行分析，更擅长“完形填空”。因此，相比较于GPT，对于围绕已存在内容展开业务的搜索引擎行业来说，BERT是更常用的模型。

而ChatGPT的出现带来了技术路线的大变动。

张向征表示，人工智能技术一直是360搜索不断进化的关键，ChatGPT作为一种新形式的后端变革，将影响后续搜索引擎底层技术的调研和技术的应用方式。

他介绍道，2015年，360搜索就开始用深度学习模型进行搜索的召回、排序以及Query意图识别等关键环节。之后，360搜索又开始使用多模态检索模型，来多元化搜索形态，适应图片搜索等新需求。

到2019年，360搜索完成了对BERT模型的初版应用，2020年完成BERT的全流量在线部署和应用。此时，360搜索已经开始做“阅读理解”。不同于仅提供链接，针对某些已经有明确答案的问题，360搜索可以抽取精准答案所对应的段落和句子，并直接展示在搜索页。

“也正是这些探索打下的基础，今天我们才有了自己的生成式大语言模型和产品矩阵‘智脑’”。张向征这样说。

众所周知，搜索引擎的核心是底层的技术能力以及优质的内容和服务。因此，搜索引擎未来的产品形态、交互模式、展现方式等都将基于其核心能力，再根据用户的习惯和偏好不断变化。未来的搜索引擎将形成全新的入口，搜索能力会继续存在，并承担相应的后台支持功能。

人类获取信息的方式的变革蕴含着巨大的机会。可以想见，基于360GPT的新一代的智能搜索引擎将承载更多的用户使用场景，也将迎来更大的想象空间。

03.“未来搜索引擎”已至，360搜索的底气从何而来？

据了解，从2012年成立之初，360搜索就以其独特的产品和技术实力，构筑起了差异化的市场定位。

依托于360集团，360搜索在安全层面积累深厚。借助于旗下产品对于病毒、钓鱼网站等的识别与拦截能力，360搜索可以及时过滤风险，为用户打造更安全、稳定的上网环境。

另一方面，随着各种垂直平台的兴起，互联网内容开始“孤岛化”。作为全网搜索平台，360搜索始终坚持开放的发展策略。

360搜索一直以来都重视对内容生态的建设。目前，360已经与多个内容平台达成合作，所有内容提供方均参与收入分成，逐步形成了互惠共享的生态环境。

此外，360搜索还在搜索的数据、算法、工程化能力以及服务接口对内对外双向赋能，更大范围地触达用户群体。

对内，360推出的日历等订阅产品，就融合了360搜索的功能，用户一键订阅，就能实时收到最新的信息更新。对外，360搜索入局SaaS业务，通过为某些垂直领域的搜索平台提供SaaS化的接口，来输出其全网搜索能力。

与此同时，360搜索也在持续加筑自身护城河，紧随GPT大语言模型，360搜索借助其人工智能技术的积累，利用360“智脑”探索产品边界，推出新一代智能搜索。

业界有一个普遍的共识，那就是ChatGPT的性能卓越主要源于其预训练模型参数量巨大，人工反馈为主的标注强化学习手段，以及先进的思维模式训练方法。从GPT-1到GPT-3，模型训练的参数量呈千倍增长，已达到接近2000亿的量级。在数据量达标，用大模型把知识容量、基础通用能力做的足够高之后，大模型研发就要面临工程落地环节。这需要耗费巨大的训练和推理成本，也是“英雄折戟”之地。

模型规模不等于符合实际需要，为了避免无意义回答，还要为人工智能加上“倾向性”，这就用到RLHF新技术，即基于人类反馈的强化学习，通过人工标注来加入方向性引导。最后，思维训练也是人工智能的一部分，要使其具备推理能力，能进行高度拟人化的多轮对话。

除了以上难点，GPT大语言模型要真正落地，还要结合对实际业务的理解。这将是一个逐步改进，不断摸索的过程。

在巨大的壁垒面前，360有着“先天优势”，360搜索的内容涵盖全网数据，抓取过的网页数已达上万亿，现存网页数达数千亿，索引的网页达数百亿，这能为技术开发提供足够多的语料。

从数据多样性上来看，360搜索不局限于某一类别的数据，而是对电商、新闻、小说、问答、百科等各类数据均有覆盖，保证了数据集的完整度。

文本数据之外，360搜索还利用多模态搜索技术，通过识别文本和图像间的映射关系，将语料信息延伸到更丰富的形态中。

据了解，360搜索已经积累了数百亿的图片信息。2022年，360搜索还联合360人工智能研究院与清华大学，推出了中文图文跨模态数据集Zero和图文跨模态预训练框架R2D2。

其中，Zero包括两个预训练数据集和五个下游任务数据集，预训练数据集包括2300万和230万两个版本，该数据集也是国内开源的首个中文图文跨模态领域数据集。

当然，仅有大规模数据集还远远不够。要形成有效的语料集，对各类信息进行筛选和清理同样重要，这就需要扎实的人工智能工程能力。

张向征表示，任何人工智能技术的落地都离不开工程能力，也就是让人工智能技术以低成本、高效率的方式落地实施的能力。

基于多年深耕，360内部在模型训练平台、预训练语言模型等方面，已经积累了丰富的经验，能为GPT大语言模型的开发提供良好的工程支持，有效降低训练推理和业务落地的成本。

早在几年前，360搜索就已经把所有的底层文档，以向量形式表达，能快速锁定、提取内容，进一步提高检索和筛选的效率。同时，结合用户的搜索反馈，360搜索能有效判断不同信息的重要性，进一步提高语料集的质量。

此外，人工智能的持续商业化落地，也离不开充足算力的支持。360内部部署的数万台服务器、数百台GPU，已成为相关研究所需算力的有力支撑。