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文心大模型體驗(yàn)（文心大模型體驗(yàn)申請(qǐng)）

發(fā)布時(shí)間：2023-05-26 17:16:02 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 59

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本文目錄:

文言一心是什么？
文心大模型公開支持哪些微調(diào)方式
中文跨模態(tài)大模型文心默認(rèn)繪畫風(fēng)格有哪些
文心大模型支持哪些微調(diào)方式

文心大模型體驗(yàn)（文心大模型體驗(yàn)申請(qǐng)）

文言一心是什么？

百度“文言一心”是一個(gè)基于百度自研的ERNIE模型的聊天機(jī)器人。據(jù)百度官方介紹,“文心一言”是基于百度自主研發(fā)的文心大模型技術(shù)推出的生成式對(duì)話產(chǎn)品。
“文心一言”，這是一款基于人工智能技術(shù)的智能對(duì)話系統(tǒng)，可進(jìn)行語義理解、智能問答和情感交流等多種形式的對(duì)話。
3月16日起，首批用戶即可通過邀請(qǐng)測(cè)試碼在文心一言官網(wǎng)體驗(yàn)產(chǎn)品，后續(xù)將陸續(xù)開放給更多用戶。
此外，百度智能云即將面向企業(yè)客戶開放文心一言API接口調(diào)用服務(wù)。3月16日起正式開放預(yù)約，搜索“百度智能云”進(jìn)入官網(wǎng)，可申請(qǐng)加入文心一言云服務(wù)測(cè)試。
一、百度Allin文言一心
從財(cái)報(bào)，到發(fā)給全體員工的財(cái)報(bào)信，再到財(cái)報(bào)電話會(huì)，百度反復(fù)提到“文心一言”。
事實(shí)上，這并不難理解，因?yàn)樵谶^去的幾個(gè)月里，ChatGPT無疑是科技界最熱門的話題。作為最有希望與ChatGPT競(jìng)爭的國內(nèi)應(yīng)用，文心一言的進(jìn)展引起了外界的關(guān)注。同時(shí)，作為一家長期投資人工智能的公司，百度也不想錯(cuò)過這個(gè)風(fēng)口。
一些業(yè)內(nèi)人士指出，“谷歌仍然很緊張，更不用說百度了。搜索面臨著一個(gè)不斷變化的時(shí)代，無論是主動(dòng)還是被動(dòng)，百度都必須這樣做?！?br/>據(jù)相關(guān)媒體報(bào)道，2月7日，當(dāng)百度正式宣布文心一言項(xiàng)目時(shí)，高層下令在一個(gè)月內(nèi)看到產(chǎn)品。負(fù)責(zé)文心一言的團(tuán)隊(duì)主要由TPG（技術(shù)平臺(tái)業(yè)務(wù)組）組成、MEG（移動(dòng)生態(tài)業(yè)務(wù)集團(tuán)）兩個(gè)部門合作。前者負(fù)責(zé)技術(shù)研究，后者負(fù)責(zé)搜索和內(nèi)容產(chǎn)品。百度首席技術(shù)官王海峰擔(dān)任項(xiàng)目總指揮。
此外，根據(jù)百度官方披露的最新消息，文心一言將率先在百度搜索，并計(jì)劃將百度多項(xiàng)主流業(yè)務(wù)與文心一言融為一體。
面對(duì)中國人工智能市場(chǎng)的爆炸性需求增長，文心一言的商業(yè)價(jià)值將是前所未有的、指數(shù)級(jí)的。李彥宏表示，未來百度計(jì)劃整合搜索、智能云、蘋果自動(dòng)駕駛、小型智能設(shè)備等多項(xiàng)主流業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長的最大化。
二、搜索會(huì)被重新定義嗎？
搜索本身就是人工智能，人工智能技術(shù)為搜索提供了持續(xù)發(fā)展的動(dòng)力。不久前，微軟宣布將ChatGPT整合到其搜索應(yīng)用程序中。根據(jù)微軟公布的結(jié)果，人工智能優(yōu)化后的必應(yīng)搜索得到了71%的測(cè)試者的認(rèn)可，針對(duì)搜索應(yīng)用的智能升級(jí)，與海外開發(fā)模式相比，文心一言更適合中國市場(chǎng)。
首先，生成人工智能產(chǎn)品承載著搜索引擎從“模糊搜索”到“準(zhǔn)確推送”的目標(biāo)。然而，由于中英文的語言結(jié)構(gòu)和語法規(guī)則不同，中文語料庫很少，在同一套機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和算法下，ChatGPT在處理中英文時(shí)表現(xiàn)不同。
其次，百度搜索的互動(dòng)模式將發(fā)生變化。通過文心一言的祝福，百度搜索可以提供全新的互動(dòng)模式，用戶可以進(jìn)行聊天連續(xù)對(duì)話，實(shí)現(xiàn)對(duì)問題的解決。
可以預(yù)見，文心一言的進(jìn)入將為搜索引擎生成更多的智能內(nèi)容，并在用戶做出決策之前提供更多的參考信息。
例如，用戶需要搜索一家酒店，在過去的百度搜索中，用戶可以根據(jù)聚合酒店的介紹、定價(jià)、評(píng)估、列表和比較信息，幫助用戶推薦性價(jià)比高的酒店。有了文心一言的話，我們可以根據(jù)生成的智能內(nèi)容為搜索引擎添加一些新的文本參考。
但問題是，現(xiàn)在的用戶更愿意在抖音和小紅書上閱讀真實(shí)的寫作體驗(yàn)，還是愿意閱讀人工智能生成的內(nèi)容？百度也意識(shí)到了這一點(diǎn)，AIGC只是一個(gè)工具，要培養(yǎng)好學(xué)生，還要有好課本。
近日，文心一言在各大領(lǐng)域瘋狂“搖人”。以《XX宣布接入文心一言》為固定格式標(biāo)題的文章頻頻刷新。數(shù)據(jù)顯示，400多家企業(yè)加入了文心一言生態(tài)系統(tǒng)。
三、未來第二增長曲線？
回顧過去20年，百度的定位已經(jīng)從“以搜索引擎、知識(shí)和信息為中心的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)”轉(zhuǎn)變?yōu)椤盎ヂ?lián)網(wǎng)基礎(chǔ)強(qiáng)大的領(lǐng)先人工智能公司”。
多年來，百度的人工智能技術(shù)確實(shí)在逐步實(shí)施，其成就在財(cái)務(wù)報(bào)告中脫穎而出，但仍無法與廣告業(yè)務(wù)相媲美。
根據(jù)百度最新財(cái)務(wù)報(bào)告，2022年，百度實(shí)現(xiàn)收入1236.75億元，歸屬于百度的凈利潤（非美國通用會(huì)計(jì)準(zhǔn)則）為206.8億元，同比增長10%。
其中，百度核心營收954億元，增速與去年持平。百度搜索廣告業(yè)務(wù)（百度核心在線營銷）收入696億元，同比下降6%。創(chuàng)新業(yè)務(wù)（百度智能云、自主駕駛、小度等）收入259億元，同比增長22億元。
對(duì)于今年的工作重點(diǎn)，李彥宏指出了財(cái)務(wù)報(bào)告電話會(huì)議的方向，努力增加移動(dòng)生態(tài)收入；抓住人工智能帶來的拐點(diǎn)；保持健康可持續(xù)發(fā)展。
可以說，文心一言注定是百度未來幾年的核心產(chǎn)品，百度在人工智能方面的積累，尤其是在大語言模型方面，很難在短時(shí)間內(nèi)超越競(jìng)爭對(duì)手。嗅覺敏感的投資者和經(jīng)紀(jì)機(jī)構(gòu)對(duì)百度給予了很高的評(píng)級(jí)。
據(jù)華西證券研究報(bào)告顯示，多家企業(yè)正式宣布接入百度大模型，AIGC實(shí)現(xiàn)之門已經(jīng)打開，高度看好以百度“文心一言”為起點(diǎn)，LLM+X(個(gè)性化定制大語言模型)模式在云服務(wù)領(lǐng)域相繼實(shí)施。
在內(nèi)部信中，除了搜索和百度智能云外，文心一言的大模型還將配備Apollo智能艙系列產(chǎn)品，并將與小度集成。
因此，對(duì)于百度來說，文心一言的推出是商業(yè)模式重塑升級(jí)和價(jià)值重估的機(jī)會(huì)。然而，這一輪人工智能的爆發(fā)也給那些新星帶來了彎道超車的機(jī)會(huì)。
與此同時(shí)，需要小心的是，人工智能時(shí)代還沒有到來。即使是在人工智能行業(yè)發(fā)展多年的微軟，現(xiàn)階段也不能滿足所有用戶。

文心大模型公開支持哪些微調(diào)方式

文心大模型公開支持裁剪和量化的微調(diào)方式。根據(jù)查詢相關(guān)公開信息顯示，文心大模型公開支持對(duì)文心ERNIE、BERT等Transformers類下游任務(wù)微調(diào)模型進(jìn)行裁剪和量化，通過大模型加任務(wù)數(shù)據(jù)微調(diào)的方式，能獲得非常好的效果，這已經(jīng)成為了新的研發(fā)范式。

文心大模型體驗(yàn)（文心大模型體驗(yàn)申請(qǐng)）

中文跨模態(tài)大模型文心默認(rèn)繪畫風(fēng)格有哪些

風(fēng)景和卡通人物。中文跨模態(tài)大模型文心默認(rèn)繪畫風(fēng)格有風(fēng)景和卡通人物。作為全球最大中文跨模態(tài)生成模型，文心ERNIEViLG參數(shù)規(guī)模已達(dá)100億，它將文生成圖和圖生成文任務(wù)融合到同一個(gè)模型進(jìn)行端到端學(xué)習(xí)，從而增強(qiáng)文本和圖像的跨模態(tài)語義對(duì)齊。

文心大模型支持哪些微調(diào)方式

1、Fine-tuning：使用少量的特定任務(wù)數(shù)據(jù)來微調(diào)模型的參數(shù)，以提高模型在該任務(wù)上的性能。
2、Adapter-basedfine-tuning：將任務(wù)特定的適配器層添加到預(yù)訓(xùn)練模型的中間層，并使用少量的任務(wù)數(shù)據(jù)來訓(xùn)練適配器參數(shù)，以避免重新訓(xùn)練整個(gè)模型。
3、Multi-tasklearning：同時(shí)使用多個(gè)相關(guān)任務(wù)的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，以提高模型的泛化能力和適應(yīng)性。
4、Domainadaptation：通過在目標(biāo)領(lǐng)域中使用相似的數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)，以獲得更好的性能。
5、Knowledgedistillation：使用已經(jīng)訓(xùn)練好的模型作為教師模型。文心大模型持續(xù)圍繞產(chǎn)業(yè)級(jí)、知識(shí)增強(qiáng)兩大特性，延續(xù)降低應(yīng)用門檻的發(fā)展路線，進(jìn)行創(chuàng)新突破。

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