2024-12-26 科技 0
在科技论文的范文中，探讨了中文预训练语言模型盘古问世的背景和意义。盘古作为一款专注于企业级应用的大型中文模型，其出现标志着中文自然语言处理(NLP)社区迈入“练大模型”时代。在CLUE（中国语言理解开放挑战）评测中，盘古不仅在总榜上取得了第一名，而且在阅读理解和分类任务方面也表现出色。
盘古背后的故事是华为云与循环智能联合开发的一次巨大的技术突破。这款拥有1100亿密集参数的千亿参数中文大模型，是业界首个这样规模的大型预训练模型。其研发团队花费近半年的时间，使用40TB行业文本数据和超过400万小时语音数据进行训练，以解决GPT-3落地难题。
GPT-3虽然在学术研究领域取得了重大突破，但其商业化落地仍面临诸多问题。例如，它对复杂商用场景中的少样本学习能力不足，以及对微调缺乏友好性，这限制了其实际应用范围。在教育、保险等具体业务场景下，GPT-3无法提供准确或有用的响应，这是由于它缺乏针对特定领域知识库的接入能力。
为了克服这些问题，循环智能团队采用元学习方式来提升少样本学习能力，并将P-tuning、priming等最新技术融入到微调框架中。实验结果显示，在相同条件下，只需1/9的数据量即可实现与GPT-3相当的F1成绩，从而显著提高生产效率。
盘古通过打通NLP技术到产业最后一公里，为企业级应用提供了一套有效、高效且易于部署的人工智能解决方案。这对于推动AI技术真正走向实践具有重要意义，不仅提升了AI算法在特定行业内的适用性，还为未来AI服务市场带来了新的发展机遇。
