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[導讀]北京2022年6月30日 /美通社/ -- 近日,浪潮信息發(fā)布了基于"源1.0"大模型生成的4個技能大模型(Skill Model),分別為對話模型"源曉問"、問答模型"源曉搜"、翻譯模型"源曉譯&q...

北京2022年6月30日 /美通社/ -- 近日,浪潮信息發(fā)布了基于"源1.0"大模型生成的4個技能大模型(Skill Model),分別為對話模型"源曉問"、問答模型"源曉搜"、翻譯模型"源曉譯"、古文模型"源曉文"。這些技能大模型在各自細分領(lǐng)域的精度業(yè)界領(lǐng)先,可直接應(yīng)用于人機交互、知識檢索、語言翻譯和文學創(chuàng)作等領(lǐng)域,模型運行速度最高提升9倍。更重要的是,基于大模型快速生成特定領(lǐng)域的技能大模型(Skill Model),也意味著"源"的AI生產(chǎn)力大幅升級,能夠幫助商業(yè)組織和研究機構(gòu)實現(xiàn)對AI技術(shù)的高效、快速和低成本應(yīng)用,加速產(chǎn)業(yè)AI化。

技能大模式Skill Model重磅發(fā)布 浪潮


技能大模型(Skill Model):大模型生產(chǎn)方式的新變革

應(yīng)用場景的碎片化導致大量的定制化,是當前人工智能從技術(shù)向應(yīng)用轉(zhuǎn)化過程中,遇到的一個突出問題。千行百業(yè)使用人工智能,如果一個場景一個場景的去定制,無論是時間成本還是人力成本都很高,維護的難度也很大。大模型的出現(xiàn),使得模型的生產(chǎn)效率得到了極大的提高,技能模型就是典型的代表。

所謂技能大模型(Skill Model),是指面向特定行業(yè)或場景,通過知識蒸餾、模型裁剪、模型壓縮等技術(shù),通過通用大模型生成具備該行業(yè)或場景所需特定技能的專業(yè)模型,在保留通用大模型的知識、認知推理能力及泛化能力基礎(chǔ)上,實現(xiàn)針對該領(lǐng)域的技能專業(yè)化、模型輕載化和調(diào)用標準化。

"技能大模型(Skill Model)"帶來了AI模型生產(chǎn)方式的新變革,將原本耗時數(shù)月經(jīng)年的大模型開發(fā)訓練周期,縮短至短短數(shù)周,極大降低了開發(fā)與訓練成本。技能大模型(Skill Model)的價值在于,其針對特定領(lǐng)域進行了強化學習,能夠?qū)崿F(xiàn)與通用的基礎(chǔ)大模型相當或更好的性能表現(xiàn),且拿來即用,使用門檻更低,應(yīng)用效果更佳。同時由于模型的輕載化特點,使其便于部署且消耗計算資源更少,能夠顯著減低使用成本和維護難度。

此外,技能大模型(Skill Model)還可以與通用大模型協(xié)同進化,它的執(zhí)行結(jié)果反饋給通用大模型后,能夠讓通用大模型的知識與能力持續(xù)進化,即落地場景越多、模型進化得"越聰明",同時模型進化的速度也越快。

浪潮信息副總裁劉軍表示:"研發(fā)大模型需要千萬元的訓練成本,海量數(shù)據(jù)集及巨大的算力資源,這對很多客戶來說是個巨大的門檻,我們希望通過"技能大模型(Skill Model)"的模型生產(chǎn)方式變革,推動AI生產(chǎn)力的升級,讓行業(yè)用戶甚至是中小用戶也能利用大模型開展深度創(chuàng)新,從而加速整個社會的智能化升級。"

四大技能模型重磅發(fā)布: 對話、問答、翻譯、古文

此次浪潮信息發(fā)布的四大技能模型(Skill Model),在繼承"源1.0"大模型通用的知識與能力基礎(chǔ)上,面向特定領(lǐng)域的場景進行針對性的技能優(yōu)化,模型精度和訓練效率均處于業(yè)界領(lǐng)先:在十分之一參數(shù)量的情況下,即可在相同任務(wù)上復現(xiàn)98%的通用大模型效果,推理速度最高提升9倍。

對話模型("源曉問")在源大模型基礎(chǔ)上,又采用了2660萬條醫(yī)療、法律、保險等不同行業(yè),歷史、電影、娛樂等不同場景的對話語料數(shù)據(jù)進行強化訓練,在高頻閑聊、知識問答等開放式問答對話上表現(xiàn)突出,打榜業(yè)界權(quán)威測評WebQA開放問答數(shù)據(jù)集及CUGE兩項榜單均位居榜首。作為高水平對話問答技能模型,源曉問可廣泛應(yīng)用于虛擬人、智能助手、智能客服等場景。目前已經(jīng)有開發(fā)者在GitHub社區(qū)發(fā)布了由源1.0進行角色扮演的劇本殺實錄,源1.0的場景化對話技能已經(jīng)達到了"人機難辨"的程度。

翻譯模型("源曉譯")基于源大模型閱讀的海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)集,采用維基百科、書籍、聯(lián)合國文件及字幕組等近80G高質(zhì)量數(shù)據(jù)集進行強化訓練,因此翻譯不但流暢準確,同時更符合中文表述,在中譯英時表述更加專業(yè)地道,可輕松應(yīng)對日常對話、新聞、哲學、小說等日常的語言翻譯任務(wù)。翻譯模型打榜業(yè)內(nèi)權(quán)威WMT數(shù)據(jù)集及CUGE兩項榜單均位居榜首。

問答模型("源曉搜")鏈接了包含了維基百科、書籍等知識的數(shù)據(jù)庫,根據(jù)用戶提問的內(nèi)容,利用高性能檢索方法,快速地從知識數(shù)據(jù)庫中檢索到與提問內(nèi)容相關(guān)的內(nèi)容作為背景知識,在相關(guān)專業(yè)知識背景下回答問題,能夠生成符合人類語言習慣的專業(yè)答復。問答模型支持不同領(lǐng)域知識檢索,僅通過替換鏈接的知識庫便可實現(xiàn)在不同專業(yè)領(lǐng)域之間的適配,實現(xiàn)了搜索和生成的一體化框架,能滿足不同領(lǐng)域知識檢索的需求,可廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、法律、保險及娛樂等領(lǐng)域的智能客服、個人助理等場景。此前在打榜WebQA任務(wù)上,問答模型以55.97%的準確度在業(yè)界遙遙領(lǐng)先。

古文模型("源曉文")在源大模型精讀了5000GB高質(zhì)量中文的基礎(chǔ)上,又學習了先秦到近代幾乎所有詩詞,并精選其中最優(yōu)秀的10萬首進行強化訓練。海量學習兼針對性強化訓練使得古文理解模型能夠精通古詩詞的用詞、文法及平仄格律等規(guī)則,還擅長營造意境、引經(jīng)據(jù)典,同時兼具古文解析的能力,因此古文模型能夠輕松解決今年高考古文翻譯、詩詞鑒賞等題目,在"金陵詩會"活動中,短短3天作詩近2000首,可廣泛應(yīng)用于文學創(chuàng)作、古詩文教學、漢語言文化研究等場景中。

"源1.0"是浪潮信息在2021年發(fā)布的巨量中文語言模型,參數(shù)量高達2457億,比此前OpenAI發(fā)布的GPT-3大模型,參數(shù)量增加40%,訓練數(shù)據(jù)集提升10倍,發(fā)布時便問鼎中文語言理解評測基準CLUE榜單的零樣本和小樣本學習兩類總榜冠軍。目前,"源1.0"已經(jīng)相繼完成了模型API、高質(zhì)量數(shù)據(jù)集、模型訓練代碼、推理代碼和應(yīng)用代碼等等內(nèi)容的開源開放,在GitHub社區(qū)、浪潮源官網(wǎng)均可以申請獲取相關(guān)的資源,已有超600家用戶借助"源1.0"提供的數(shù)據(jù)集和API,構(gòu)建了覆蓋金融、互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療和自動駕駛等行業(yè)的高水平人工智能應(yīng)用。

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