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云知聲山海大模型的訓練優化方法及應用實踐

云知聲 ? 來源:云知聲 ? 2024-10-12 14:12 ? 次閱讀

AI大模型工場主辦的AI大模型生態暨算力大會在京舉行。作為國內最具影響力與最懂大模型的AI生態大會,此次大會以「AI NATIVE,生成未來」為主題,圍繞大模型、算力、數據產業、基礎設施全產業鏈、應用場景等多個維度展開深度剖析與對話。

云知聲 AI Labs 研發副總裁劉升平應邀出席論壇并作主題演講,以《山海大模型的訓練優化方法及應用實踐》為題,深入剖析大模型訓練與優化之道,并結合具體實踐案例,帶領與會人員進一步了解大模型在多領域的落地應用和創新成果。

山海持續進化背后,大模型訓練與優化之道

云知聲是國家級專精特新“小巨人”企業,2018年起連續六年上榜CB Insights全球人工智能獨角獸榜單;自2018年起連續5批參與承建6項國家重點研發計劃(“科技創新2030-新一代人工智能重大項目”),承擔北京科技計劃3項;先后獲得北京科技進步獎一等獎、吳文俊人工智能科技進步獎、福建省科技進步獎一等獎等榮譽獎項。

作為國內AGI技術產業化的先行者,云知聲于2023年5月發布山海大模型,其通用能力在權威測評機構SuperCLUE發布的《中文大模型基準測評2024上半年報告》中,以總分72的優異成績穩居全球大模型第一梯隊;其醫療能力登頂今年4月MedBench評測榜,在2023 PromptCBLUE醫療大模型評測獲通用賽道一等獎。

而山海之所以能夠持續在行業中保持領先地位,得益于團隊對技術創新的不懈追求和對產品性能的持續精進與優化。

現場,劉升平分享了山海大模型的通用訓練策略,包含預訓練、微調、偏好學習和自我提升四個步驟。同時,他指出,面向不同的行業、不同的企業、不同的應用,需要提供相應級別的大模型。基于此,云知聲提出了面向應用場景的優化方法包括提示工程、微調、檢索增強生成、對齊(反饋學習)、Agent機制、增量預訓練、可控解碼策略七種武器和一個秘方(數據訓練的生產、選擇與配比),這些策略共同構成了一套全面的方法論,確保了山海大模型能夠在實際應用中達到最佳效果。

加速大模型落地,山海的實踐應用探索

大模型是“成本”,應用才是“價值”。劉升平指出,用戶不僅是為大模型付費,更是為其在實際場景中的應用價值買單。

大模型的應用五花八門,從大模型語言理解與生成能力的本源深究,其應用場景可基于語言進行分類。

自然語言

自然語言是人類在日常生活中使用的語言,可細分為口語和書面語:

面向口語,大模型有兩大應用場景:一是人機對話系統,大模型作為參與者與人類進行對話,云知聲基于山海大模型打造的智慧座艙交互、智慧家居交互、智能客服與外呼等應用均屬于這一范疇;二是人人對話系統,大模型作為旁觀者,將人與人之間的對話錄音轉寫成文字,并進行深入分析。例如,在會議記錄系統中,山海大模型能夠將會議中的口語對話實時轉錄并生成會議紀要;在門診病歷生成系統中,它能夠將醫生與患者的對話轉錄并生成符合臨床規范的病歷。

面向書面語,大模型應用可提供一個全面覆蓋文本生命周期的解決方案。從文本的創作到審核,再到問答、文本抽取與分析,大模型極大提升了文本處理的效率和質量。云知聲藍藻AI內容創作平臺和獸牙AI聚合平臺,就充分展示了山海大模型在文本智能化處理方面的強大能力。

形式語言

形式語言被設計用來執行特定任務,通常用于計算機科學與技術領域。這種語言具有嚴格的規則和結構,不允許有任何歧義或模糊性。例如,編程語言就是一種形式語言。基于形式語言的特性開發的代碼智能系統通過自動化代碼生成,能夠幫助開發者減少手動編寫代碼的時間,同時確保代碼的質量和安全性。

在選擇大模型應用場景時,劉升平強調,需要權衡大模型的成熟度以及對幻覺的容忍度,以確保選擇的場景能夠最大化大模型的優勢,同時最小化潛在風險。

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原文標題:云知聲出席AI大模型生態暨算力大會并作主題分享

文章出處:【微信號:云知聲,微信公眾號:云知聲】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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