2017年，谷歌發布《Attention Is All You Need》論文，首次提出Transformer架構，掀開了人工智能自然語言處理（NLP）領域發展的全新篇章。

Transformer架構作為神經網絡學習中最重要的架構，成為后來席卷全球的一系列通用大模型如ChatGPT、Gemini的底層技術支撐。而提升Transformer的運行效率也成為人工智能領域的研究熱點，2024年4月，谷歌最近一次更新了Transformer架構，提出了Mixture-of-Depths（MoD）方法，使得訓練后采樣過程中提速50%，成為Transformer架構提速升級的又一重要事件。

同樣在今年，一家來自國內的人工智能企業彩云科技，在國際機器學習領域的頂級會議ICML（國際機器學習大會）上，發布全新大模型論文《Improving Transformers with Dynamically Composable Multi-Head Attention》。

在該論文中，彩云科技團隊首次發布DCFormer架構，并在基于DCFormer打造的模型DCPythia-6.9B上，實現了在預訓練困惑度和下游任務評估上都優于開源Pythia-12B。這意味著，DCFormer模型在性能上，實現了對Transformer模型1.7-2倍的提升。

11月13日，彩云科技在北京總部與媒體進行一場主題為“From Paper to App”的溝通會。

會上，彩云科技CEO袁行遠，就通用大模型未來進化之路，與人工智能的落地場景等熱點話題進行了交流。并正式推出了首款基于DCFormer架構開發的通用大模型云錦天章，與此同時，彩云科技旗下AI RPG平臺彩云小夢，也成為首款基于DCFormer架構開發的AI產品。

只有模型效率和智能度提升

才能實現真正的AGI

溝通會現場，袁行遠首先向參會者展示了一個ChatGPT o1的問答：“假設ChatGPT4每天響應用戶約2億個請求，消耗超過50萬千瓦時的電力。假設全球網絡都使用ChatGPT作為訪問入口，ChatGPT每天消耗多少電力？另外按照這個速度發展下去，到2050年全球人工智能的耗電量會達到目前地球發電能力的多少倍？”ChatGPT o1給出的答案是，“到2050年，全球人工智能的耗電量可能會達到目前地球發電能力的8倍”。

同樣的問題，在今年2月份的世界政府峰會上，英偉達CEO黃仁勛有更為夸張的表述，“假設計算機的速度永遠不會變快，我們可能需要14個不同的行星、3個不同星系、4個太陽為這一切（AI）提供燃料。”AI對能源的強大需求在業內已經是共識，英偉達致力于通過提升硬件來提升AI效率，降低能耗；而袁行遠則認為，改善大模型底層架構，提升人工智能運行效率，是改變AI能源困局的更優路徑。

“Scaling Law告訴我們，隨著算力的提升，模型更大、數據更多，模型效果會越來越好，但與之相應的，能耗也會越來越高，在Scaling Law失效，人工智能實現之前，或許我們地球的能源就已經無法支撐了。”

袁行遠表示，“沒有效率的提升，AI就是鏡花水月。”

彩云科技團隊構建DCFormer框架，提出可動態組合的多頭注意力（DCMHA），替換Transformer核心組件多頭注意力模塊（MHA），解除了MHA注意力頭的查找選擇回路和變換回路的固定綁定，讓它們可以根據輸入動態組合，從根本上提升了模型的表達能力，由此實現了對Transformer架構1.7—2倍的性能提升。

今年的ICML會議上，彩云科技團隊的3篇論文，在錄用平均分為4.25-6.33的情況下，獲得平均7分的高分，并成為國內唯二受邀參加維也納ICML 2024登臺演講的企業，另一家則是華為。

袁行遠表示：我們的工作表明，Transformer架構距離“理想模型架構”還有很大的提升空間，除了堆算力堆數據的“大力出奇跡”路線，模型架構創新同樣大有可為。往小了說，在大模型領域，利用效率更高的模型架構，小公司也可以在與世界頂級人工智能企業的對抗中取得優勢。往大了說，模型效率的提升，可以有效地降低人工智能升級迭代的成本，加速AI時代的到來。

云錦天章問世

首個基于DCFormer架構的通用大模型

作為國內最早做LLM（大語言模型）的公司之一，彩云科技在2017年就已經開始做NLP和大模型方面的工作。目前，彩云科技旗下有彩云天氣、彩云小夢、彩云小譯三款面向C端用戶的AI產品，是國內為數不多能夠實現盈利的人工智能公司。

“世界最強的小說續寫通用模型。”溝通會上，袁行遠向大家展示了首個基于DCFormer架構的通用大模型云錦天章。“這個成語是比喻文章極為高雅、華美，和我們的大模型想要實現的效果有共通之處。”袁行遠介紹，云錦天章可以實現在虛構世界觀的基礎上，賦予小說人物編程、數學等基礎能力，可以高速針對大量文字進行擴寫、縮寫，針對文章風格進行大容量更換，同時兼具其他模型的問答、數學、編程等基礎能力。

而在應用端，擁有四百萬用戶的彩云小夢，也迎來了基于全新DCFormer架構的V.3.5版本。與之前的版本相比，彩云小夢V3.5整體流暢性和連貫性提升了20%，支持前文長度由2000字提升至10000字，故事背景設定最長長度高達10000字。

“這意味著，在故事創作或者與人工智能對話中，人工智能能夠記住之前發生的事情，記住之前故事里發生的細節，人物記得自己明確的目標，并且會根據劇情及時進行反思修正。在做到自主創作的同時，發散性收斂，不會天馬行空，人物性格前后一致，故事邏輯性更強。”

“深度對話，超長記憶，邏輯清晰。”袁行遠總結彩云小夢V3.5的特征，“我們的目標是為用戶打造指尖伴侶定制夢境。”

袁行遠表示，彩云小夢的用戶單次使用時長，累計使用時長在同類產品中都處于遙遙領先的地位，“對話超過400句，你會發現彩云小夢真正的魅力。”

袁行遠介紹，公司接下來將繼續加大對DCFormer的研究和投入：“一方面有打破‘國外做技術層，國內做應用層’刻板印象的情懷所在，一方面也是為公司自有產品應對市場競爭，實現快速迭代升級和能力領先的現實需要。”