ING:一张估值20亿的“笑脸”,正在拆掉OpenAI的围墙

文|Juny??编辑|VickyXiao

由ChatGPT引发的人工智能风潮还在猛烈地刮着。但从各个角度来看,目前这都是一个巨头争霸的战场:更大的模型、更强的算力、更多的用户、更雄厚的资金……这些都似乎成为了想要加入这场角逐的门票。与此同时,核心技术的研究也逐渐开放走向封闭。

而在这高墙正在筑起的过程中,也有一些新锐的创业公司想要高举旗帜来一场革命。其中,尤其引人注目的是一家名为HuggingFace开源创业公司。

目前,HuggingFace已经是全球最受欢迎的开源机器学习社区和平台,不仅创下了GitHub有史以来增长最快的AI项目记录,估值也一路冲破了20亿美元。近期,微软和浙江大学联合发布的一篇关于HuggingGPT的论文更是把HuggingFace推到了舞台中心,也让更多人关注到了当前这股与众不同的人工智能发展力量。

01HuggingGPT火了,Hugging是啥?

本月初,微软亚洲研究院和浙江大学联合发布了一项最新的名为HuggingGPT的研究,介绍了一个全新的协作系统,让开发者能够在ChatGPT的帮助下快速、准确地去选择合适的人工智能模型,从而完成包括文字、视频、语音等多模态在内的复杂任务。

该项目目前已经在Github上开源,还有一个超拉风的名字叫JARVIS。在这个研究中,主要涉及到了两个主体,一个是众所周知的ChatGPT,另一个则是AI社区HuggingFace。

Binance将于4月6日15:00对以太坊网络进行钱包维护:4月5日消息,据官方公告,Binance将于2023年4月6日15:00对以太坊网络(ERC20)进行钱包维护,维护大约需要两个小时。钱包维护期间,以太坊网络(ERC20)上的Token交易不会受到影响。充提币将于4月6日14:55起暂停,维护完成后重新开放充值和提现服务。[2023/4/5 13:45:23]

图片来自HuggingGPT研究论文

那么HuggingFace是做什么的?

简单来说,HuggingFace是一个针对人工智能的开源平台,用户可以在上边发布和共享预训练模型、数据集和演示文件等。目前HuggingFace上已经共享了超过10万个预训练模型,1万多个数据集,包括微软、谷歌、Bloomberg、英特尔等各个行业超过1万家机构都在使用HuggingFace的产品。

在HuggingGPT中,ChatGPT通过扮演了“操作大脑”的角色,能够自动解析用户提出的需求,接着在HuggingFace的“AI模型池”里进行自动模型选择、执行和报告,为开发者们开发更复杂的人工智能程序提供了极大的便利。

虽然在模型上ChatGPT跟HuggingFace能够牵手,但从本质上来说,HuggingFace跟OpenAI目前是在做两个相反方向的事。其中最大的不同点在于,在开发者服务方面,OpenAI现在正在搭建人工智能开发的围墙,仅允许满足条件的机构和个人进入,但HuggingFace则希望每个人都可以访问生成式AI模型,包括各类企业和所有普通开发者。

189,000,000 XRP 从未知钱包转移到另一未知钱包:金色财经报道,据Whale Alert数据显示,189,000,000 XRP(价值约75,552,320美元)从未知钱包转移到另一未知钱包。[2023/2/6 11:48:53]

今年2月,OpenAI上线了一个名为Foundry的新开发者平台,允户可以在这个平台上运行OpenAI最新的机器学习模型,但在产品的描述中,OpenAI明确表示Foundry是为运行较大工作负载的尖端客户设计,而根据一份价格表显示,即使是GPT-3.5的轻量级版本,三个月费用高达7.8万美元,一年费用为26.4万美元。

就在Foundry发布后,Huggingface便立刻宣布了其与AWS的最新合作伙伴关系,并发出了“让人工智能走向开放”的呼吁。通过该合作,任何开发人员都将能够使用AWS的托管服务并处理HuggingFace上可用的任何模型。

图片来自HuggingfaceCTO推特

在现在巨头林立的人工智能战场上,HuggingFace就像是一支强有力的民间力量。当巨头们都在努力保持自己生成式AI的霸主地位的时候,HuggingFace的目标则是寻找各种途径来保持AI研究空间的开放。

而这样特点也让HuggingFace目前颇有一些“中立”的色彩。无论微软、谷歌、亚马逊、Meta这些大公司打得再激烈,但它们几乎全都是HuggingFace的支持者。

那么,HuggingFace究竟是如何发展起来的,它具体做着什么样的业务?

Nansen:币安过去24小时内资金净流出达9.02亿美元:12月13日消息,区块链情报平台Nansen的数据显示,过去24小时内,币安资金净流出达到9.02亿美元,已超过所有其他中心化交易所,几乎是第二大资金流出量的九倍;这也是币安自11月13日(FTX申请破产保护两天后)以来资金净流出的最高水平。

区块链数据显示,过去7天,大型加密货币做市商Jump Trading和Wintermute等从币安转移了大量资金。Nansen分析师Andrew Thurman在推文中写道,Jump Trading似乎是币安最大的退出者,在过去7天里,与 Jump Trading相关的加密钱包从币安净提取的数字资产达到1.46亿美元。

此前昨日消息,美国检察官之间的分歧正在推迟对币安的调查的结论,司法部官员已与币安的律师讨论了可能的认罪协议。一些司法部检察官认为有证据证明对包括首席执行官赵在内的高管提出指控是正当的。作为回应,币安称内部安全团队自2021年11月以来已响应超4.7万个执法请求。(CoinDesk)[2022/12/13 21:40:29]

02一次歪打正着的创业,造就AI界的顶流“笑脸”

在普通人的眼中,人工智能一向都属于“冷感”很强的技术领域,无论是充斥着大量数字、模型的算法,还是由各种机械零件组装成的机器人,都不免让人感到有些距离感。但作为专为人工智能开发者服务的HuggingFace却主打了一个反差萌,笑脸Emoji再加上一双摊开的小手,logo甚至有点过份可爱。

Whale创始人:NFT正处于早期市场,并处于正确的轨道上:金色财经联合Coinlive现场报道,“Token 2049”峰会活动在新加坡举办,Dragonfly Capital的管理合伙人Haseeb Qureshi正在与Punk 6529和WHALE创始人WhaleShark进行关于NFT的虚拟炉边谈话。WhaleShark分享说,NFT正处于早期市场,并处于正确的轨道上。Crypto有其完整的牛市和熊市周期,所以很多人认为既然NFT是不可伪造的,他们也应该对市场的起伏有免疫力。人们没有意识到,NFT不会成为主流。很多流入NFT的资金,都是为了寻找短期收益;这种情况其实和加密货币市场一样。

在未来,高端NFT艺术品将成为一种安全的资产,然而,我们离这一点还很遥远。目前的市场还比较小。比如说一个头像类NFT项目只有5k-6k的持有人,使得金融行动仅限于有限的市场。[2022/9/29 22:39:53]

之所以有这样一个可爱的logo,是因为一开始HuggingFace做的产品其实是一款针对青少年群体的聊天机器人。

当时HuggingFace的想法是基于自然语言处理(NLP)的人工智能技术,来为年轻人们开发一个带有娱乐性、类似于电子宠物一样的个性化聊天机器人,让大家可以在无聊的时候跟它聊八卦、问它问题、让它生成一些有趣的图片之类的事情。

这种新颖的人机社交模式得到了一些关注。2017年3月9号,HuggingFaceApp在iOSAppStore正式推出,并拿到了包括SVAngel、NBA球星杜兰特在内的120万美元的天使投资。此后一年多,HuggingFace都一直围绕着自己的聊天机器人业务在做着自然语言理解的相关训练并发布相关的产品,高峰时期每天处理的消息数量达到了1百万条。在2018年5月,它又获得了400万美元的种子轮融资。

金融服务公司 Antalpha 为加密矿工推出借贷产品:金色财经报道,金融服务公司 Antalpha 周二在比特大陆的世界数字矿业峰会(WDMS)上宣布,为加密矿工推出了几款借贷产品,包括与其他金融机构的联合贷款;融资以减轻电力成本,这是矿工最大的运营费用之一;交易以哈希率而不是行业中常用的代币或设备作为抵押品,以及以哈希率和开采的代币为抵押的融资;Antalpha还提供无追加保证金的贷款,这是一种结构性贷款。

Antalpha 是比特大陆的战略合作伙伴,该公司总部位于新加坡,约有 150 名员工分布在香港、美国和瑞士。Antalpha 业务发展董事总经理 Max Liao 表示,该公司的资产负债表上有大约 7 亿美元的客户资产,并且没有利用其内部资产,Antalpha 还正在香港申请第 9 类数字资产许可证。(Coindesk)[2022/7/27 2:40:09]

HuggingFace聊天软件界面

虽然发展的还算不错,但由于当时的人工智能的理解能力和聊天水平远不及ChatGPT这样智能有趣,再加上并非刚需的业务场景,HuggingFace的规模一直都难以扩大。

但为了开发这个聊天机器人,HuggingFace的团队做了一个很重要的事,那就是构建了一个底层库来容纳各种机器学习模型和各种类型的数据集。包括帮助训练聊天机器人检测文本消息情绪、生成连贯的响应、理解不同对话主题等,并且在GitHub上始终以开源项目的形式持续发布该底层库的一些内容。

就这样不温不火地发展了一段时间后,2018年底,HuggingFace迎来了一个重要的转折。

当年11月,谷歌宣布推出基于双向Transformer的大规模预训练语言模型BERT,瞬间成为了自然语言理解领域最受开发者关注的模型。但一开始,Google只发布了BERT的TensorFlow版本,HuggingFace就想为啥没有Pytorch版本呢?于是HuggingFace创始人之一的ThomasWolf就用几天的时间完成并开源了PyTorch-BERT,但没想到,就是这么一个“无心插柳”的项目让HuggingFace一炮而红。

借着BERT的东风,HuggingFace的Pytorch-pretrained-BERT发布3个多月后,快速达成了在Github上5000+星标的成就,到了7月份其Star数量已经超过了1万,发展速度远超其他同类开源项目,在Github的AI项目领域里一飞冲天。

在这样的发展势头下,HuggingFace的产品战略开始发生了调整。他们将更多精力放到了开源模型的建设上,将Pytorch-pretrained-BERT项目正式命名为Transformers,同时支持Pytorch和Tensorflow2.0。

借助Transformers库,开发者可以快速使用BERT、GPT、XLNet、T5、DistilBERT等NLP大模型,并使用这些模型来完成文本分类、文本总结、文本生成、信息抽取、自动QA等任务,节省大量时间和计算资源,此后HuggingFace在人工智能开源领域的名气也越来越大。

HuggingFace在Github上的Star曲线,图片来自于LuxCapital

到了2019年12月,HuggingFace拿到了由LuxCapital领投的A轮融资,融资额也比上一轮上了一个量级达到了1500万美元。值得注意的是,从这一轮开始,HuggingFace的标签开始不再是聊天机器人,而是把AI开源业务放在了首位。这张可爱的笑脸emoji也开始被广大人工智能开发者们所熟知。

03朝着人工智能界的Github前进

在2019年底AllinAI开源之后,HuggingFace开始着手构建一套完整的开源产品矩阵。用HuggingFace自己的话来讲,他们所做的事情,就是要架起人工智能科研和应用的桥梁。

过去这些年,人工智能领域的科研和商业应用是相对独立的两个板块,科研部门的任务就是对前沿技术进行研究,搞模型、发论文,应用部门的人则是要将最新技术用到产品中探索商业变现。如何将科研成果进行系统性的整合成为开源产品,让开发者们能够很快上手去应用转化是长期困扰业界的一个问题。

HuggingFace之前歪打正着地摸到了这个痛点,接着开始认真向下挖掘。简单来说,HuggingFace就是承担了人工智能科研走向应用这个过程中几乎所有复杂、繁琐、细碎的工作,然后方便任何人工智能从业者都可以去便捷地使用这些研究模型和资源。

目前,除了头号产品Transformers之外,HuggingFace还建立了Tokenizers、Datasets、Accelerate等库,从模型到数据集、从托管平台到性能优化,以开源社区为载体,HuggingFace已建立起了完整的人工智能开发生态,涵盖了NLP、计算机视觉、语音、时间序列、生物学、强化学习等各个领域。

值得注意的是,HuggingFace并不是因为ChatGPT带火的。2022年5月,当市场的注意力都还停留在Web3、元宇宙之上时,HuggingFace拿到了有红杉、LuxCapital参与的1亿美元融资,让其估值一举突破了20亿美元。

HuggingFace的融资历史,图片来自于企查查

HuggingFace当前的目标是想成为人工智能领域的Github。其创始团队认为,只有将那些少数人掌握的技术推广给更多人使用,才能真正最大程度地推进整个行业的进步。而从商业的角度来说,HuggingFace认为赋能整个AI社区所可能产生的价值可能比一个专有的工具高出千倍,而只要将其中的1%变现就能够足以撑起一个高市值的公司,类似的例子包括MongoDB、Elastic等等。

除了蓬勃发展的开源社区,从2020年开始,HuggingFace也开始做面向企业的定制自然语言模型,其客户涵盖彭博社、高通、英特尔等各类大中小型公司,并推出了包括AutoTrain、InferenceAPI&Infinity、PrivateHub、ExpertSupport等针对不同开发者类型的产品。据报道显示,从2021年开始HuggingFace就一直处于正现金流的状态。

HuggingFace的的产品服务,图片来自于其官网

HuggingFace在当前的人工智能领域中能够以开源社区的模式异军突起,有一些偶然也有必然。首先,过去这些年,人工智能技术所取得的进步都是由全世界的科研和产业领域共同协作所推动的,它的技术基因里其实就带着开放,因此建立起一个平台来链接研究者和开发者顺应了行业发展的历史和趋势。

此外,HuggingFace通过完成大量的基础性工作,来帮助弥补在人工智能领域里长期存在的科学与生产之间的鸿沟,这是过去很多开源平台没有关注和做到的。

在此前的一个采访中HuggingFace的CEOClémentDelangue表示,机器学习技术仍然还处于早期发展阶段,开源社区的能力将是巨大的。他认为,在未来5到10年,我们一定还会看到更多开源机器学习公司的崛起。

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