2024-12-26 科技 0
在技术的海洋中，一个新的帆船正在缓缓驶向商业港湾。这个名为“盘古”的中文预训练语言模型，以其惊人的参数量——1100亿密集参数——成为了行业内瞩目的焦点。这不仅是因为它的庞大规模，更是在于它针对性地解决了GPT-3落地难题，成为首个专攻企业级应用的大型中文模型。
与GPT-3相比，“盘古”在面对复杂商用场景时展现出了更强的少样本学习能力和微调友好性。这意味着在实际应用中，“盘古”能够更快、更准确地适应不同领域的知识库，从而提供更加精确的理解和预测。
通过元学习来实现任务间迁移，以及将P-tuning、priming等最新技术融入微调框架，使得“盘古”能够有效克服GPT-3在少样本学习方面的问题。在相同条件下，“盘古”的性能远超其他竞争者，如CNN、中文版 GPT-3（CPM）、BERT、RoBERTa等，实现了近10倍的生产效率提升。
作为一个深耕NLP企业服务团队，循环智能看到了GPT-3等大规模预训练模型潜力，但也认识到它们在落地过程中的局限。因此，他们开发出了“盘古”，以迎合商业化需求，并为企业级应用打造了专业化的大型中文语言模型。随着“盘古”的问世，这一千亿参数的大型中文预训练语言模型正逐步走向实践，为未来的NLP创新奠定坚实基础。
