2024-12-26 科技 0
盘古：中文大模型的商业化实践与挑战
在中文自然语言处理(NLP)领域，随着GPT-3等大规模预训练模型的问世，人们对中文NLP社区的热度也日益增加。然而，这些模型在实际应用中的落地问题引起了广泛关注。为了解决这一难题，循环智能和华为云联合开发了一款名为“盘古”的千亿参数中文大模型，该模型不仅克服了GPT-3等先前模型在复杂商用场景中的不足，还实现了更高效、更精准的少样本学习能力。
盘古背后的故事始于对GPT-3的一次尝试。在开发过程中，研究团队发现尽管GPT-3具有强大的语言理解能力，但它对于复杂商用场景的少样本学习能力较弱，以及对微调不够友好，这限制了其在实际应用中的使用范围。为了解决这些问题，循环智能团队进行了一系列创新性技术改进。
首先，他们采用元学习策略来提高少样本学习能力。这一策略允许盘古通过任务之间迁移知识，从而在有限数据下获得更好的性能。此外，他们还将P-tuning、priming等最新技术融入微调框架中，以进一步提升微调效果。
实验结果显示，在同样的F1值下，盘古需要比中文版GPT-3（CPM）少近10倍的数据量，这意味着使用生成文本时可以显著提高生产效率。这种优势使得盘古成为企业级应用的一个重要选择，它能够提供更加精确和可靠的人工智能服务。
总结来说，虽然GPT-3是一项重大突破，但其落地难题仍然存在。而“盘古”作为一种针对性设计以迎合企业级应用需求的大型预训练语言模型，其成功推动了中文NLP社区向“练大模式”时代迈进，为行业带来了新的机遇和挑战。
