盘古问世千亿中文大模型如同指南针引领企业级应用航向GPT-3虽有远见但落地难题犹如迷雾需要时光的磨砺

盘古：中文大模型的商业化实践

在机器学习的领域里，中文预训练语言模型的参数量也上了千亿，这一趋势正如同指南针般引领企业级应用航向。GPT-3虽然是一个学术界的巨作，但它落地于实际应用中仍然面临着诸多挑战。中国十年间经历了从梦想破土到硅谷风云，再到今日，这是一个转型升级的故事。

近年来，中文NLP社区热闹非凡，一系列的大规模中文版预训练模型不断问世，如“中文版T5”和“中文版GPT-3”。这些模型似乎要带领我们进入一个新的时代——练大模型时代。在这个背景下，CLUE（Chinese Language Understanding Evaluation）作为一个重要的测评基准，也迎来了它前辈GLUE所经历过的一番盛况。

最近，在CLUE榜单上，一款名为“盘古”的NLP模块凭借其强大的性能成为焦点。盘古不仅在总榜、阅读理解排行榜和分类任务排行榜上都位列第一，而且与第二名相比，其得分高出一个百分点。这一成就是通过华为云和循环智能联合开发，由鹏城实验室提供算力支持而实现的。

为了克服GPT-3落地难题，循环智能联合华为云花费近半年的时间，将40TB行业文本数据和超过400万小时行业语音数据输入给该模型。这次创新的努力旨在打造一个专注于企业级应用的大型语言处理系统，而不是像之前那些通用性更强但落地困难的大规模预训练语言模型那样。

然而，即便是如此雄心勃勃的地步，大规模预训练语言模型依然存在一些局限性。首先，它们对于复杂商用场景中的少样本学习能力较弱；其次，它们对于微调并不友好，在实际应用中难以进一步优化；再者，它们只能进行直接端到端生成，不易融入领域知识。在这三方面，都需要深入研究并找到创新性的解决方案，以确保它们能够真正发挥作用，并且被广泛采用。

为了克服这些问题，循环智能采取了一些策略。一方面，他们利用迁移学习技术，使得盘古可以更好地利用任务之间的相似性，从而提高少样本学习能力。此外，他们还将P-tuning、priming等最新技术融入微调框架，以提升微调效果。此举有效减少了对大量标注数据依赖，使得盘古能够更加灵活适应不同场景下的需求，同时提高了生产效率。

随着技术不断进步，我们有理由相信未来将会有更多这样的创新出现，为我们提供更加精准、高效、大规模的人工智能解决方案。