近日，國內領先的人工智能、大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)安全產(chǎn)品及服務提供商拓爾思信息技術股份有限公司在京發(fā)布了拓天大模型，并面向媒體、金融、政務領域，推出了三大行業(yè)大模型。據(jù)悉，拓天大模型是拓爾思基于在NLP領域30年技術創(chuàng)新成果、10余年高質量數(shù)據(jù)和知識資產(chǎn)積累，以及在垂直行業(yè)10000多家企業(yè)級用戶應用實踐而推出的。
拓天大模型四大創(chuàng)新點
拓天大模型擁有內容生成、多輪對話、語義理解、跨模態(tài)交互、知識型搜索、邏輯推理、安全合規(guī)、數(shù)學計算、編程能力和插件擴展十大基礎能力，具有中文特性增強的可控生成技術、融合搜索引擎的生成結果可信核查、融合稠密向量的跨模態(tài)能力加強以及支持外界知識及時更新四大創(chuàng)新點。
大模型的技術突破為人類的技術視野掀開了全新AI宇宙的一角，讓人類可以暢想萬花筒般的未來。拓爾思總裁施水才在之前的成果發(fā)布會上，就從AI科技企業(yè)角度闡述了獨到的大模型世界觀。
總裁施水才
施水才表示，大模型的運營基于算力、數(shù)據(jù)和基礎軟件三大要素，在現(xiàn)實世界中，行業(yè)、企業(yè)、專業(yè)之間存在眾多獨立的數(shù)據(jù)領地，龐大的數(shù)據(jù)量和貫通數(shù)據(jù)領地的難度預示著通用大模型的落地難度。大模型的落地應用會更早、更多地體現(xiàn)在行業(yè)、企業(yè)等垂類大模型，同樣垂類大模型的數(shù)量也會大大超過通用大模型。
通用大模型在專業(yè)領域落地存在巨大的挑戰(zhàn)，包括質量、時效、可控、成本等。同時每一個領域都有專業(yè)或私域的知識體系，擁有極為龐雜的知識量，僅靠通用大模型無法滿足垂直領域的需求。
和通用大模型相比，拓爾思拓天大模型基于多年自主研發(fā)成果，在自主可控、中文特性加強、專業(yè)知識加強、實時數(shù)據(jù)接入、內容安全和價值觀對齊、客戶私有化部署等方面具有領先優(yōu)勢，并與業(yè)務場景深度融合，為用戶帶來生產(chǎn)力變革。
在談到如何不斷迭代“拓天大模型”的質量，以應對市場需求時，施水才表示，拓爾思本身就擁有自研的搜索引擎技術，配合專業(yè)領域實時數(shù)據(jù)，以及自主研發(fā)和開源相結合的大模型算法，通過對媒體、金融、政務等垂直領域數(shù)據(jù)集進行清洗與處理，進行專業(yè)預訓練增強，實現(xiàn)專業(yè)能力的提升。
目前，拓爾思擁有千億級“全、準、新”的無監(jiān)督訓練數(shù)據(jù)和微調優(yōu)化知識數(shù)據(jù)，可針對優(yōu)勢行業(yè)訓練出高質量的行業(yè)大模型，為媒體行業(yè)內容生產(chǎn)與搜索推薦、金融行業(yè)的智能風控與投研、政府的政策分析與公文輔助寫作等垂直領域提供深度賦能，滿足行業(yè)用戶的專業(yè)化智能創(chuàng)新需求。
同時，拓天大模型通過剪枝、量化、稀疏、蒸餾等部署優(yōu)化方案，可有效降低大模型對算力資源的要求。拓天推出的垂類大模型參數(shù)在百億級，當前市場主流推理卡單卡就可以滿足運行要求，實現(xiàn)模型輕量化部署。
對于拓爾思在大模型領域未來發(fā)展，施水才認為，語言大模型是大模型的核心，也是多模態(tài)大模型的基石。未來，拓爾思將持續(xù)建立和強化拓天大模型商業(yè)生態(tài)，與行業(yè)知識專家、平臺型企業(yè)、行業(yè)頭部企業(yè)等展開領域知識、算力、業(yè)務創(chuàng)新等方面的合作，持續(xù)迭代拓天大模型在更多的行業(yè)落地，讓千行百業(yè)的用戶真正分享到大模型帶來的商業(yè)價值。
