2024-12-26 科技 0
在科技日新月异的今天，中文预训练语言模型迎来了新的里程碑——盘古模型。作为一名深入研究自然语言处理（NLP）的从业者，你或许已经注意到，在近期，这个领域出现了大量关于“中文版 T5”、“中文版 GPT-3”以及各种大规模中文预训练模型的讨论。这似乎预示着一个新的时代——“练大模型”的时代。
在这个背景下，中文语言理解测评基准CLUE也经历了它的前辈GLUE所经历过的盛况。一个接一个地，每当有一个新模型问世，它就很快地超越了之前的冠军，而现在，就有一款名为「盘古」的NLP模块占据了这一宝座。在最近一次CLUE榜单上，“盘古”不仅在总榜和阅读理解排行榜上获得第一，还在分类任务排行榜上同样脱颖而出，其得分远超第二名。
这款由华为云和循环智能联合开发的大型机器学习系统，不仅是首个拥有1100亿密集参数的大型中文预训练语言模型，而且还是首次将学术成果直接转化为商业产品。为了让这个庞大的系统能够高效运作，开发团队花费近半年的时间，对其进行了40TB行业文本数据和超过400万小时行业语音数据的量身定制培训。
与此同时，这款大型机器学习系统针对GPT-3落地难题提出了解决方案。杨植麟解释说：“GPT-3是一个学术界产物，是学术研究的一个重大突破，但其实际应用仍然存在许多问题。”这些问题主要包括少样本学习能力不足、微调效果不佳以及无法融入特定领域知识等。而盘古则通过创新技术手段克服这些局限，从而实现了更好的实用性。
对于GPT-3这样的强大但有限能力的问题，循环智能团队采取了一系列策略来提升其表现。一方面，他们利用迁移学习来提高少样本学习能力；另一方面，他们引入P-tuning、priming等最新技术，以进一步优化微调效果。此外，由于商业场景对准确率和召回率要求极高，因此他们还必须将行业知识库与AI流水线相结合，以实现基于行业知识精确理解和预测。
最终，“盘古”成功打通NLP技术到产业最后一公里，为企业级应用提供了一套既强大的又灵活适应性的工具。这意味着，无论是在销售辅助、教育推荐还是其他复杂商用场景中，都可以轻松实现自动化、高效执行，并且不断迭代升级以满足未来需求。
