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这是一套“工具丰富、响应快速、效果显著、成本低廉”的一站式解决方案,它包含了全链路优质通用训练数据,Baichuan4-Turbo和Baichuan4-Air两款模型,以及全链路领域增强工具链。该方案能够帮助企业以最低的成本实现效果最佳的私有化部署。
众所周知,尽管大模型具备良好的泛化能力,但由于每个企业都有自身独特的专业知识和应用场景,直接应用通用模型无法达到理想效果,必须对模型进行定制化优化使其适应特定领域和场景需求,而优化后模型在多场景下的可用率是评估其价值的关键标准。
此前行业的主流做法是将企业专有数据和通用数据混合定向调优、增强通用模型。但受限于诸多因素,企业很难获得与原模型高度匹配的通用训练数据,因此即便经过调优,模型也有很大概率会失去通用性,变成无法应对多个场景的专用模型。
为解决这一关键难题,我们将自用的优质预训练数据、SFT微调数据、强化学习中的通用训练数据,以及自研的超参自动化搜索和调优技术、数据动态自适应配比技术等统一封装,打造了一套全链路优质通用训练数据方案。
由于Baichuan4-Turbo、Baichuan4-Air 都是我们自研的模型,所以这些优质通用训练数据与两款模型的数据分布高度一致,在此基础上,再结合超参动态搜索和自适应配比等算法,与企业私有数据混合微调,两个模型多场景下的可用率得到了极大提升,在金融、教育、医疗等场景下的专业细分任务的平均可用率高达 96%,位居行业首位。
除了效果之外,企业在应用大模型的过程中考虑的另一个重要因素便是成本,其中既有部署成本,又有推理成本。并且不同场景阶段,企业对模型性能和成本的要求各不相同。为更好满足行业用户的多样化需求,我们对两个模型进行了差异化定位。
文本生成、知识问答、多语言处理、数据分聚类等核心能力均有显著提升,其中信息摘要总结能力大幅提升了50%;
只需2卡4090的算力即可完成部署;
推理成本只有Baichuan 4的15%;
效果与Baichuan 4基本持平;
推理成本仅为Baichuan 4的1%;
百万Token只需0.98元;
值得一提的是,Baichuan4-Air 是我们的首个MoE(Mixture of Experts)模型,它首创了PRI(Pyramid、Residual、Interval)架构。
与标准的MoE架构相比,Baichuan4-Air保持了MLP(多层感知机)和Attention(注意力机制)的内部结构不变,仅对混合专家MLP层的配置方式进行优化,通过合理配置专家数量和激活策略,能够更好地平衡计算负载,减少计算量,提高推理速度。
在相同训练数据下,Baichuan4-Air不仅时效率更高,性能也大幅领先于GPT4-style、Mixtral-style结构的MoE模型。
Baichuan4-Air的时效率对比测试效果图
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