2024-12-26 科技 0
盘古：中文大模型的商业化实践
在语言模型领域，近年来出现了众多预训练语言模型，如 GPT-3，它们以其强大的自然语言理解和生成能力吸引了广泛关注。然而，这些模型在实际应用中遇到了诸多挑战，尤其是在少样本学习、微调和领域知识融合方面。
为了克服这些问题，循环智能联合华为云开发了一款名为“盘古”的中文大型预训练语言模型。这款模型不仅拥有1100亿参数，而且采用元学习技术进行迁移学习，以提高少样本学习能力。此外，它还集成了P-tuning、priming等最新微调技术，使得它能够更好地适应复杂的商业场景。
通过对比实验，我们可以看到，在相同条件下的少样本任务中，“盘古”能提供远高于GPT系列和BERT系列的准确率。例如，在一个具体保险场景中的判断任务中，“盘古”能够准确识别出正确回答，而GPT-3则未能达到这一标准。
此外，“盘古”还具备将大量行业知识接入AI流水线的能力，使得它能够根据特定行业需求进行精确理解和预测。在实时辅助销售场景中，“盘古”能够提供即时信息支持，提升销售效率。
总之，“盘古”是解决上述问题的一个重要尝试，它打破了传统NLP技术与产业落地之间的一道门槛，为企业级应用提供了可靠、高效的大规模中文预训练语言模型。
