2024-12-26 科技 0
盘古：中文大模型的商业化实践者
在科学发展的长河中，技术不断前行，推动着各个领域的进步。最近，在中文自然语言处理(NLP)领域，一款名为「盘古」的千亿参数中文大模型引起了广泛关注。它不仅在总榜、阅读理解排行榜和分类任务排行榜上取得了优异成绩，而且是首个应用于企业级应用场景的大型模型。
「盘古」由华为云和循环智能联合开发，是通过大量行业文本数据和超过400万小时的行业语音数据进行训练的。这一成果是对GPT-3落地难题的一次突破性尝试。GPT-3虽然在学术界取得了巨大的成功，但其实际应用中的局限性使得企业寻求更高效、更易用的解决方案。
具体来说，GPT-3面临三大问题：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。在复杂商用场景中，这些缺陷导致其难以实现预期目标，如准确率低下的少样本学习能力限制了其在实际使用中的有效性，而微调方面也存在提升空间。此外，由于只能提供端到端生成而不能直接融入特定知识库，使得它难以满足某些业务需求。
为了克服这些问题，循环智能团队采用元学习来提高少样本学习能力，并将P-tuning等最新技术融入微调框架，以进一步提升性能。实验结果显示，与其他同类模型相比，“盘古”在少样本场景下的学习能力显著超越，即使是在极少量数据的情况下，也能达到较好的效果。此外，由于“盘古”的生产效率明显提高，它可以完成原来需要数周才能完成的工作，只需几天时间，这对于企业来说无疑是一个巨大的优势。
综上所述，“盘古”是一款专注于企业级应用的大型中文预训练语言模型，它通过创新性的技术手段克服了传统大型语言模型（如GPT-3）落地过程中的各种挑战，为客户提供了一种更加高效且可靠的手段去应对复杂商业环境中的NLP需求。这标志着中国NLP社区迈向“练大模型”时代的一个重要里程碑，对推动科技进步具有深远意义。
