2024-12-26 科技 0
盘古：中文大模型的商业化之翼
在科技强国的征程中，中文预训练语言模型如同指南针，引领着行业发展。最近，一系列大规模中文版预训练模型纷纷问世，如「中文版 T5」、「中文版 GPT-3」，似乎要带领我们迈入「练大模型」的新时代。在这样的背景下，CLUE——一个专为中文语言理解而设计的测评基准，也经历了前辈GLUE所经历过的一番风雨。
就在不久前，在HDC.Cloud大会上，余承东宣布华为云与循环智能联合开发了一款名为「盘古」的NLP模块。这是首个拥有1100亿密集参数的中文大型语言模型，由循环智能和华为云合作研发，而鹏城实验室提供了强大的算力支持。为了训练这个巨型神经网络，其背后的研究团队花费了近半年的时间，将40TB行业文本数据和超过400万小时语音数据喂给它。
然而，这款盘古NLP模块并非简单地复制GPT-3，它更像是对GPT-3落地难题的一次深刻反思。GPT-3虽然在学术界取得了重大突破，但其实际应用仍然面临诸多挑战，比如少样本学习能力不足、微调效果有限以及缺乏领域知识融合等问题。这些挑战正是盘古NLP模块努力克服的问题。
以往的大规模预训练模型，如GPT-3，其主要局限性在于其通用AI特性无法直接适应具体领域内的需求。而且，它们对于复杂商业场景中的少样本学习能力不足，以及在微调过程中提升性能上的困难，都限制了它们在实际应用中的使用范围。
相比之下，盘古NLP模块则通过元学习来实现跨任务间信息共享，从而增强其少样本学习能力。此外，它还采用P-tuning、priming等最新技术进行微调，以进一步提高性能。在测试中，不仅展示出了优异的少样本学习效果，而且能够实现高效率生产，让之前可能需要数周完成的事务现在只需几天就能完成。这意味着盤古不仅是一个新的AI工具，更是一种改变游戏规则的手段，为企业级应用带来了革命性的变化。
总结来说，盤古就是一位智慧工作者，用最现代化的人工智能手法去解决现实世界里的问题，使得机器能够更加精准地理解人类的情感和意图，从而帮助人们更好地工作、生活。在这场科技与人文交织的冒险旅程中，我们期待看到更多由盤古类似技术创造出的奇迹。
