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任度雙腦大模型:數推分離,重塑AI技術新篇章

   時間:2024-11-19 11:32 來源:ITBEAR作者:朱天宇

在禪宗的智慧中,“以小見大”的哲學思想啟示我們,即使是最微小的存在,也蘊含著宇宙的真理。如今,這一哲學理念正在企業智能化轉型的浪潮中得到新的詮釋。

隨著AI技術的迅猛發展,企業紛紛踏上智能化轉型的征途。然而,高昂的決策成本、巨大的投入以及難以預測的效果,成為企業面前的三大攔路虎。在這一背景下,企業渴望找到一種更為精簡高效的方式,來實現智能化的飛躍,正如禪宗中所說的“一葉一菩提”,從微小中領悟宏大的智慧。

早期,AI領域的Scaling Law(規模定律)曾被視為通往智能巔峰的金鑰匙。ChatGPT從2.0到3.5版本的連續迭代,更是讓這一理論大放異彩。然而,當ChatGPT 4.0似乎觸碰到人類數據處理的極限時,人們開始意識到,單純依賴規模定律可能并非萬能。

于是,行業內開始深入探討,在通向通用人工智能(AGI)的道路上,除了規模定律,我們還需要哪些新的策略和方向。客戶期望的是,大模型能夠像懂自己業務的專家一樣,在實際場景中發揮實效,解決實際問題。因此,大模型的目標應當是追求“智慧”的提升,而不僅僅是參數的堆砌。

在這一背景下,傳神語聯推出的“任度數推分離大模型”猶如一股清流,為行業帶來了新的曙光。該模型采用雙網絡架構,實現了推理網絡與數據學習網絡的分離。這一創新模式,使得模型能夠像兩個協同聯動的大腦一樣,既支持獨立訓練,也支持聯合推理,從而大幅提升了模型的效率和性能。

任度數推分離大模型的雙網絡架構,打破了常規大模型數推混合一體的技術架構限制。這一架構使得推理網絡在成熟后,數據網絡仍可以持續不斷地學習新接入的數據,而不會影響推理網絡的能力。因此,上下文輸入長度不再受限,模型能夠處理更大量的數據,實現更深度的知識理解。

這一架構還大大降低了訓練和推理的硬件投入成本。由于無需通過大量參數存儲數據來豐富知識,模型可以依靠數據網絡在客戶場景中實時學習數據。這不僅減少了參數規模,還使得訓練時間大幅縮短至分鐘級,同時確保了數據的安全性和隱私性。

傳神語聯創始人何恩培表示,僅依賴規模定律的大模型路線已遇瓶頸,要真正突破需依靠算法與架構的創新。事實上,在不同算法和框架下,小參數模型憑借高效算法設計,也能展現出強大的性能,甚至在特定指標上超越常規大參數模型。目前,任度數推分離大模型已應用于一體機中,并在多項國內外測評中脫穎而出。

何恩培堅信,“算法制勝”是具有中國特色的技術路徑之一。在中國市場,大型語言模型尚未充分體現規模定律的優勢,而算法和架構的創新才是突破的關鍵。傳神語聯將繼續加大在算法和架構方面的研發投入,以持續迭代和優化大模型的能力,推動中國AI技術的快速發展。

 
 
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