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百度CTO王海峰:飛槳文心開發(fā)者已達(dá)2185萬(wàn)

2025-04-25 21:15
來(lái)源:中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)導(dǎo)報(bào)

4月25日,Create2025百度AI開發(fā)者大會(huì)在武漢舉辦。百度創(chuàng)始人李彥宏發(fā)布了文心大模型4.5 Turbo及深度思考模型X1 Turbo兩大模型,以及多款A(yù)I應(yīng)用。百度首席技術(shù)官王海峰現(xiàn)場(chǎng)詳細(xì)解讀了背后的技術(shù)。

兩大模型連發(fā)!核心技術(shù)詳解

王海峰介紹,文心大模型4.5是多模態(tài)基礎(chǔ)大模型,文心4.5 Turbo源自文心4.5,效果更好、成本更低;基于文心4.5 Turbo,文心X1升級(jí)到X1 Turbo,性能提升的同時(shí),具備更先進(jìn)的思維鏈,問(wèn)答、創(chuàng)作、邏輯推理、工具調(diào)用和多模態(tài)能力進(jìn)一步增強(qiáng)。在C-Eval、CMMLU、 MathVista、Math500等多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試集中,文心4.5 Turbo和X1 Turbo跟DeepSeek與GPT模型相比,效果在伯仲之間。

大會(huì)現(xiàn)場(chǎng),王海峰從基礎(chǔ)模型、后訓(xùn)練、深度思考和數(shù)據(jù)等方面解讀了文心4.5 Turbo和X1 Turbo的關(guān)鍵技術(shù)。

文心4.5和4.5 Turbo都是多模態(tài)大模型,實(shí)現(xiàn)了文本、圖像和視頻的混合訓(xùn)練。針對(duì)不同模態(tài)數(shù)據(jù)在結(jié)構(gòu)、規(guī)模、知識(shí)密度上的差異,通過(guò)多模態(tài)異構(gòu)專家建模、自適應(yīng)分辨率視覺(jué)編碼、時(shí)空重排列的三維旋轉(zhuǎn)位置編碼、自適應(yīng)模態(tài)感知損失計(jì)算等技術(shù),大幅提升跨模態(tài)學(xué)習(xí)效率和多模態(tài)融合效果,學(xué)習(xí)效率提高近2倍,多模態(tài)理解效果提升超過(guò)30%。

后訓(xùn)練方面,百度研制了自反饋增強(qiáng)的技術(shù)框架,基于大模型自身的生成和評(píng)估反饋能力,實(shí)現(xiàn)了“訓(xùn)練-生成-反饋-增強(qiáng)”的模型迭代閉環(huán),不僅解決了大模型對(duì)齊過(guò)程中,數(shù)據(jù)生產(chǎn)難度大、成本高、速度慢等問(wèn)題,而且顯著降低了模型幻覺(jué),模型理解和處理復(fù)雜任務(wù)的能力大幅提升。

在訓(xùn)練階段,研制了融合偏好學(xué)習(xí)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù),通過(guò)多元統(tǒng)一獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制,提升了對(duì)結(jié)果質(zhì)量判別的準(zhǔn)確率,通過(guò)離線偏好學(xué)習(xí)和在線強(qiáng)化學(xué)習(xí)統(tǒng)一優(yōu)化,進(jìn)一步提升了數(shù)據(jù)利用效率和訓(xùn)練穩(wěn)定性,并增強(qiáng)了模型對(duì)高質(zhì)量結(jié)果的感知。得益于偏好信號(hào)與獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)的融合運(yùn)用,模型的理解、生成、邏輯和記憶等能力全面提升。

深度思考方面,突破了僅基于思維鏈優(yōu)化的范式,在思考路徑中結(jié)合工具調(diào)用,構(gòu)建了融合思考和行動(dòng)的復(fù)合思維鏈,模型解決問(wèn)題能力得到顯著提升。同時(shí),結(jié)合多元統(tǒng)一的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制,實(shí)現(xiàn)了思考和行動(dòng)鏈的端到端優(yōu)化,大幅提升了跨領(lǐng)域的問(wèn)題解決能力。

數(shù)據(jù)方面,打造了“數(shù)據(jù)挖掘與合成-數(shù)據(jù)分析與評(píng)估-模型能力反饋”的數(shù)據(jù)建設(shè)閉環(huán),為模型訓(xùn)練源源不斷地生產(chǎn)知識(shí)密度高、類型多樣、領(lǐng)域覆蓋廣的大規(guī)模數(shù)據(jù)。同時(shí),數(shù)據(jù)建設(shè)流程具備良好的可擴(kuò)展性,能夠輕松遷移到全新的數(shù)據(jù)類型,實(shí)現(xiàn)快速、高效的數(shù)據(jù)生產(chǎn)。

文心快碼發(fā)布3.5版本,累計(jì)服務(wù)760萬(wàn)開發(fā)者

基于文心大模型的語(yǔ)言和代碼能力,百度研制了代碼智能體和智能代碼助手——文心快碼。代碼智能體,基于智能體的理解、規(guī)劃、反思,以及工具調(diào)用能力,用自然語(yǔ)言對(duì)話,即可實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的自動(dòng)開發(fā),并支持多輪交互,迭代優(yōu)化代碼質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)了無(wú)代碼編程,讓人人都可以成為程序員。

智能代碼助手,幫助專業(yè)的程序員更高效地寫出更好的代碼。據(jù)介紹,文心快碼3.5版主要突破了四大核心能力:一是代碼智能體引擎,支持多模態(tài)編程、開發(fā)工具調(diào)用、應(yīng)用預(yù)覽,實(shí)現(xiàn)「需求-編碼-調(diào)試-驗(yàn)證」端到端生成;二是代碼預(yù)測(cè)改寫引擎,新增光標(biāo)預(yù)測(cè)與多行智能改寫,可精準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的代碼的增加、刪除和修改;三是上下文引擎,結(jié)合文心4.5和X1的推理能力,更懂開發(fā)者意圖,回答問(wèn)題更準(zhǔn)確;最后是更開放的研發(fā)生態(tài),通過(guò)MCP接入?yún)f(xié)議,全面兼容主流開發(fā)工具鏈。目前百度每天新增的代碼中,文心快碼生成的代碼占比已超過(guò)40%。最新數(shù)據(jù)顯示,文心快碼向全社會(huì)開放,累計(jì)服務(wù)760萬(wàn)開發(fā)者。

飛槳文心聯(lián)合優(yōu)化,開發(fā)者已達(dá)2185萬(wàn)

文心大模型的能力拓展和效率提升,得益于飛槳文心的聯(lián)合優(yōu)化。比如,訓(xùn)練方面,多模態(tài)統(tǒng)一的掩碼注意力加速,在不同模態(tài)混合計(jì)算注意力時(shí),顯著降低掩碼構(gòu)建和計(jì)算開銷,大幅提升訓(xùn)練性能;推理方面,多模態(tài)流式分塊預(yù)填充機(jī)制,減少首token耗時(shí),同時(shí)減少推理計(jì)算的顯存峰值,提升推理批次大小,提升吞吐性能。通過(guò)這些聯(lián)合優(yōu)化技術(shù),文心4.5 Turbo訓(xùn)練吞吐達(dá)到文心4.5的5.4倍,推理吞吐達(dá)到8倍。

從現(xiàn)場(chǎng)我們了解到,飛槳框架3.0既延續(xù)了動(dòng)靜統(tǒng)一、訓(xùn)推一體的技術(shù)特色,更在自動(dòng)并行、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器、高階自動(dòng)微分等方面創(chuàng)新突破。例如,動(dòng)靜統(tǒng)一自動(dòng)并行,使得大模型分布式訓(xùn)練代碼減少80%;大模型訓(xùn)推一體,幫助強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練提速114%;科學(xué)計(jì)算高階微分,微分方程求解速度比 PyTorch 快115%;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器,提升框架通用性能,模型端到端訓(xùn)練速度提升27%;異構(gòu)多芯適配,飛槳已適配國(guó)內(nèi)外60多個(gè)系列芯片。

截至目前,飛槳文心開發(fā)者數(shù)量已超過(guò)2185萬(wàn),服務(wù)超過(guò)67萬(wàn)家企業(yè),創(chuàng)建的模型達(dá)到110萬(wàn)。

大模型讓文博知識(shí)觸手可及,首個(gè)“非遺武術(shù)大模型”發(fā)布

隨著人工智能技術(shù)加速進(jìn)步,大模型在千行百業(yè)的應(yīng)用也越來(lái)越深入。例如,在文博領(lǐng)域,百度與中國(guó)文物交流中心達(dá)成深度合作,增強(qiáng)大模型在文博領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí),并發(fā)布首個(gè)文博智能體,用AI的力量讓文博知識(shí)觸手可及,讓每個(gè)人都成為文博傳承的參與者與受益者;在非遺武術(shù)傳承領(lǐng)域,百度與上海體育大學(xué)武術(shù)學(xué)院、中國(guó)武術(shù)博物館聯(lián)合發(fā)布“非遺武術(shù)-百度文心大模型”,基于文心大模型,融合上海體育大學(xué)武術(shù)學(xué)院、中國(guó)武術(shù)博物館的專業(yè)積淀,將武術(shù)技法與算法結(jié)合,通過(guò)3D動(dòng)作建模、AI動(dòng)態(tài)糾錯(cuò)等技術(shù),將非遺武術(shù)技術(shù)動(dòng)作以數(shù)字化的形式保存和記錄下來(lái)。

活動(dòng)最后,第十二屆百度獎(jiǎng)學(xué)金頒獎(jiǎng)典禮在現(xiàn)場(chǎng)舉辦。作為國(guó)內(nèi)外AI領(lǐng)域資助金額與含金量最高的學(xué)術(shù)獎(jiǎng)學(xué)金之一,百度獎(jiǎng)學(xué)金自2013年設(shè)立以來(lái),已累計(jì)發(fā)放超千萬(wàn)元資金。王海峰為來(lái)自全球頂尖高校的10位獲獎(jiǎng)選手頒發(fā)獎(jiǎng)學(xué)金,每人20萬(wàn)元。這不僅是對(duì)獲獎(jiǎng)選手學(xué)術(shù)成果的認(rèn)可,也彰顯了百度對(duì)AI人才培養(yǎng)的長(zhǎng)期承諾。

責(zé)任編輯:孔德明

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