2024-12-26 科技 0
盘古：中文大模型新贵，专注企业级应用，超越GPT-3落地难题
在中国NLP社区的热闹氛围中，一款名为「盘古」的中文预训练语言模型引起了广泛关注。它不仅拥有1100亿密集参数，还在HDC.Cloud大会上由华为云和循环智能联合开发。这是业界首个千亿参数的中文大模型，其研发团队花费近半年时间，用40TB行业文本数据和超过400万小时语音数据进行了训练。
与此同时，GPT-3虽然在学术界取得巨大成就，但其实际应用中仍然存在一些挑战，如少样本学习能力较弱、微调效果不佳以及无法融入领域知识。这些问题限制了GPT-3在商业场景中的使用。
为了克服这些问题，盘古模型采用了一些创新策略。首先，它通过元学习技术实现了更好的少样本学习能力。这意味着盘古可以更好地利用不同任务之间的相似性，从而提高其对复杂商用场景的适应能力。此外，它还将P-tuning、priming等最新技术融入到微调框架中，以进一步提升性能。
实验结果显示，在相同条件下，盘古需要的数据量远少于其他竞争者，比如BERT或RoBERTa，这使得它能够以更高效率完成同样的任务。在实践中，这意味着可以在短时间内完成需要数周才能完成的事务，使得企业能够快速响应市场变化，并保持竞争力。
综上所述，盘古作为一个专门针对企业级应用设计的大型中文预训练语言模型，不仅克服了GPT-3落地过程中的难题，而且提供了一种更加高效、精确且易于集成到特定行业知识库中的解决方案。
