4月官宣创业，6月15日发布第一款7B开源模型，7月11日发布第二款13B、130亿参数开源模型。

平均保持2个月一个版本发布速度，8月8日，百川智能发布了创业以来的首个530亿参数闭源大模型——Baichuan-53B（以下简称“53B”）。

光锥智能获悉，53B支持中英双语，在知识性上表现优异，譬如能给孩子取名字和解读其背后的寓意，擅长知识问答、文本创作等领域，相对此前两款模型有了更好的表现。

目前53B已在官网开放内测申请，并将在下个月开放API。

按照计划，今年四季度，百川智能将发布千亿参数的大模型，预计将追上GPT-3.5的水平，其开源模型也将在今年内发布升级版本。

百川智能已经发布的开源大模型在各个榜单收获了不错的评分，并且能被企业真正用起来，据百川智能统计，已经有150家以上的公司申请使用他们的开源模型。

谈起这回发布闭源大模型的原因，王小川表示因为模型变大后，部署起来成本比较高，所以才更多走闭源让大家网上调用的方式。

王小川认为闭源可以提供更简单的接口，做调用后指令的精准度方面会更好，也能解决一些更复杂的问题。

“开源和闭源并不矛盾，不管是 7B 还是 13B，还是 53B，都是为ToB行业服务做准备。我们更关心的是2C怎么做，2B怎么做，而不是把问题停留在开源闭源里面。”王小川道。

此次发布的53B可谓是集大成之作，百川智能强调53B的三个技术优势分别为预训练数据、搜索增强和对齐能力，其中前两者与百川团队中丰富的搜索引擎经验有较强相关性。

预训练数据方面，王小川表示，此前团队做搜索引擎的经验，让百川智能能够又快又好地完成前期数据积累，这也是百川智能此前两款开源模型能够迅速推出的原因之一。

百川智能联合创始人、大语言模型技术负责人陈炜鹏表示：“团队背景做了很多年的搜索，所以整个中文互联网里哪里有好的数据，我们团队是最清楚的，同时怎么把这些数据收集回来，质量做好，识别出来，我们以前有也很强的积累和方法论。”

预训练数据是大语言模型信息和知识的来源，丰富多样、高质量、有层次的数据对模型的最终效果起到关键作用。其中，数据质量是预训练模型的关键。为此，百川智能已经建立了一套系统的数据质量体系，包括低质、优质、类别等，这一体系将确保其在整个预训练过程中维持高标准的数据质量，确保数据能为最终模型训练的目标服务。

百川智能表示，未来的目标是构建一个全面的世界知识体系，使其能够覆盖各个领域和学科的知识。通过整合各类信息源，确保在文化、科学、技术等方面有广泛的知识涵盖，打造一个不断学习、扩展和更新的知识库，确保所有信息的准确性和时效性，以满足不同用户的多样化需求。

王小川认为，过去20年搜索技术的积累是百川在大模型领域的优势。

在具体技术实现路径上，百川智能的搜索增强系统融合了多个模块，包括指令意图理解、智能搜索和结果增强等关键组件。这一综合体系通过深入理解用户指令，精确驱动查询词的搜索，并结合大语言模型技术来优化模型结果生成的可靠性。通过这一系列协同作用，实现了更精确、更智能的模型结果回答，减少了模型的幻觉。

“搜索增强是非常重要的事情，通过它可以使得知识面更加扩大，幻觉问题、时效性的问题也能得到更好的弥补，因此以后搜索引擎会成为我们的亮点和特色，要把搜索的模型完美融合成一件事情。”王小川道。

除了预训练，大模型还需要通过对齐调整（Alignment Tuning）让模型同人类价值观对齐，从而生成“更令人满意”的回复内容。

为了提升安全性和帮助性效果，53B采用了多RM融合，这是一种全面的策略，它着眼于不同目标间的相互支持和平衡，确保在实现一个目标的同时，不会牺牲其他重要目标。这意味着，即使用户同时有多项复杂需求时，模型也不会忽略安全等最基本诉求。

王小川认为大模型的事业才刚刚到了爬坡阶段，对于模型而言，有三点很重要：一是大模型本身的能力，尤其指的是预训练的能力；二是搜索的能力；三是强化的能力，三者共同推动大模型的进步。

展望大模型发展的未来，王小川认为既能做500亿参数，也要有自身差异化，才是百川智能接下来要走的路。

“要做到中国最好的对标GPT模型，预训练模型的追求没法停下来，未来还会继续去做更大的模型。但这也同时意味着，百川智能对于搜索和强化技术也会有自己的高度。”王小川道。