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第157章 迎敌陷马(第1页)

为什么要这么做?因为文本的数据覆盖面更广,全量,而且是高知识量的。以此为基础,就可以获得更快的学习收敛速度。这里可以类比人,人学习的过程最重要的三大来源:说话、眼睛看世界、耳朵听东西,这三个信息可能最开始要引导的教育过程,是引导他讲东西,这也就是分阶段对齐的核心要义。从图来看,LLMBackbone以语言对齐为核心,分阶段去做多模态大模型的信息压缩,找到其中的信息系规律。

第二大类型,端到端对齐结构。就是对不同模态的数据同时学习,同时输入图像、文本各种各样的信息,直接把所有信息交叉并发,把所有的信息进行压缩,抽取里面的规律,最终达到理解这个世界,去驱动跟这个世界进行交互。

三、解读大模型技术发展三阶段,场景反哺技术阶段仍面临挑战

大模型能够帮我们做什么?我们很清楚大模型技术只是一个工具,从技术的角度去看,它帮我们把很多信息压缩,更高效地找出其中的规律。大模型要体现出价值,就要落实到各行各业、各种业务的闭环应用里面去。

借鉴AI技术发展的路径,我们认为大模型技术发展定义也有三个阶段。这三个阶段实际上也是技术跟数据或者算法的关系。

一开始,我们设计算法时通常会使用少量数据进行验证,这被称为技术找场景。在第二阶段,场景反哺技术,我们则采用更多数据来提升算法和技术的能力。第三阶段,场景找技术,即所有应用和需求都能通过同一个算法、模型来解决,这标志着我们迈入AGI时代的大道。

那么,技术找场景现在的进展如何?我们已经走完了技术找场景在大模型技术发展应用的这段路。许多应用,例如智能问答、文生成图以及像ChatGPT这样的生成式大模型单点应用,已经验证了大模型技术的应用和算法成熟度。

目前,我们正处于第二阶段,即场景反哺技术的阶段。我们可以看到,多模态大模型的落地还有很长一段路要走,其困难之处在于行业场景的复杂性。尽管我们希望在各行各业中广泛应用大模型,但行业场景的知识深度对大模型的能力提出了严峻的考验,仍存在着参差不齐、远未满足需求的情况。

因此,我们需要积极推动多模态大模型技术的落地,并应对挑战寻找解决方案。

四、如何打破大模型应用的“三角约束”?云天励飞提出“算法芯片化”

我们要考虑主要的变量是什么?从智慧城市中的城市治理、智慧交通,我们归纳出,要在多模态大模型进行落地变现,应注意三个变量的“三角约束”。

如今,对话系统备受关注,其精度已经接近人类,跟人没有差异,但在对垂域的深度支持和行业的价值,大模型没法去做。在真实生产环境中,很多任务是很复杂的,由于对垂域专业知识的不足,以及数据优化结构的增加,大模型面临着成本和效率方面的挑战。

因此,我们需要在精度、成本和效率之间寻找平衡点,以推动多模态大模型技术在对话系统中的落地应用。我们相信,我们正在积极解决这一问题,并与AI领域的同仁一道不断推进技术进步。

云天励飞是如何突破“三角约束”的?我来分享一下我们的解决方案。

自2014年云天励飞建立之初,我们就定义了“算法芯片化”的技术发展路径。算法芯片化不仅仅是简单地将算法应用于芯片,还需要高度专业的人才,需要专家人才对算法有深刻理解,对不同场景和行业数据有专业认知,并能够通过协同设计算法与场景,最终体现在芯片侧、算子侧,包括推进可伸缩的指令集、优化计算架构以及工具链的优化。

这样的技术支持使得我们能够应用包括Transformer、各种深度学习算法框架等多种算法。最重要的一点,它的成本、效率是制约多模态大模型落地的关键。

过去打造的云天天书多模态大模型包含了几个维度,包括语言、CV、文本问答、目标检测分割等。这些大模型的落地采取了分层解耦的策略,通过设计算法芯片化平台,我们构建了一个通用大模型。这个通用大模型具备基础能力,它在行业知识和场景经验方面可能只达到60到70分,但在通用性方面可以达到80分、90分甚至满分。

再往上走就是行业大模型、场景大模型,要在具体的场景业务里面拿到90分,需要低成本的算子层面优化,并通过与边缘侧数据的高效迭代训练来满足客户需求。

过去十年,云天天书算法研究经历了长时间的迭代发展。从2017年之前研究以ResNet卷积神经网络的深度学习,到Transformer结构起来之后,我们第一批启动了Transformer结构适配整个算法芯片化的平台。去年公司上市后,我们加大了对大模型技术的研发投入,并持续跟进海内外的先进技术。我们成功地研发了从百亿级到千亿级的语言多模态大模型。

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上个月,我们发布了云天天书3.5V的大模型。在图文理解、生成以及问答等方面,这些模型表现非常可观。在语言大模型方面,我们去年已经多次获得了权威榜单的第一名。

五、云天励飞是怎么取得可观成绩的?背后有4项关键技术

我们如何实现这些可观的成绩?尽管我们面临了诸多挑战,但我们总结归纳后认为有四个关键点值得分享:

女主她好可爱,每次快穿火速躺平  貔貅幼崽靠玄学爆红娱乐圈  开局绑定万界买菜APP搞玄学  成仙图,成仙途  生为瞎子,多几个保镖怎么了?  假面骑士smoke  王妃很全能,离开王爷成首富  直播算命:国士无双,福荫后代!  人类,颤抖吧,我手机到货了  游戏神豪,我氪金多亿点怎么了?  梦回卅年巅峰人生不是梦  魔法之勋章  星际穹顶之光  我在兽世修仙  官途巅峰  抗战川军崛起  甜妹?不,川渝暴龙  拜剑山庄  盘子天上飞  四合院杀疯了,你问我眼睛干不干  

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