2024-12-26 科技 0
在科技的前沿，一场新的变革正在quietly地悄然进行。随着GPT-3的问世，中文NLP社区也迎来了一个全新的时代。这不仅仅是因为模型本身强大，而是因为它带来的可能性无限。然而，实际应用中，却发现了一个问题：GPT-3虽然强大，但却无法轻易落地。
面对这一挑战，循环智能和华为云联合开发了一款名为“盘古”的NLP模型。这是一款专注于企业级应用的大型中文预训练语言模型，它拥有1100亿密集参数，是业界首个千亿参数的中文大模型。在HDC.Cloud大会上，由余承东发布，这一成果震惊了整个行业。
“盘古”之所以能够克服GPT-3落地难题，是因为其从一开始就设计为了商业化落地。在开发过程中，循环智能深刻认识到GPT类模型在复杂商用场景中的不足。它们发现的问题有三个方面：
第一个问题是少样本学习能力较弱。当数据量有限时，大型语言模型往往表现出色，但在高质量数据紧缺、经济效益至上的产业界，这种能力并不足以满足需求。而且，即使是在学术研究中，也常常会遇到这个问题，如判断专业知识是否被完整解释等。
第二个问题是微调效果不佳。大型语言模型通常需要大量标注数据来进行微调，但现实情况下这并不是总能实现。此外，即使使用P-Tuning等新技术，也难以通过更多标注数据进一步优化性能。
第三个问题是融入领域知识困难。尽管这些大型语言模型可以生成长篇文章，但直接将知识库接入AI流水线并结合领域知识进行精确理解和预测仍是一个挑战。
针对这些挑战，“盘古”采用了两种策略。一方面，它利用迁移学习来提高少样本学习能力；另一方面，它将P-tuning、priming等最新技术融入微调框架，以提升微调效果。在实际测试中，“盘古”不仅在少样本场景下表现出色，而且能够显著减少所需数据量，从而实现生产效率的大幅提升。
“盘古”的成功证明了通过创新思路和技术手段，可以解决传统大型语言模型存在的问题，为企业级应用提供更好的支持。这也是为什么“盘古”被视为科技玩具——一种可以让人们体验未来可能性的工具。而作为新一代的人物，我们正站在历史的十字路口，不断探索如何将这种科技转化为真正改变世界的手段。
