近日，山海大模型再迭新，各項(xiàng)性能持續(xù)增強(qiáng)的同時(shí)，新增實(shí)時(shí)檢索功能，處理動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)信息更得心應(yīng)手，一問一答更精準(zhǔn)高效，極大提升了用戶使用體驗(yàn)。
技術(shù)升級(jí)，性能全面提升
相較于上一代，山海大模型在語義理解、邏輯推理以及指令遵循性能、對(duì)齊能力性能等方面顯著提升。
此次大模型升級(jí)中，云知聲引入自我演進(jìn)偏好學(xué)習(xí)技術(shù)，使得大模型能夠通過自我對(duì)弈微調(diào)(SPIN)實(shí)現(xiàn)自我提升。
在基礎(chǔ)設(shè)施方面，云知聲升級(jí)自研Uniscale訓(xùn)練推理一體化框架，以支持千億級(jí)模型的偏好對(duì)齊訓(xùn)練。這一升級(jí)使得山海能夠處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，從而提高訓(xùn)練效率和模型性能。
在數(shù)據(jù)生成方面，云知聲采用指令自我迭代算法，生成了更加復(fù)雜和多樣的指令數(shù)據(jù)。為了降低高質(zhì)量人工偏好數(shù)據(jù)的高昂成本，其結(jié)合了RLHF(強(qiáng)化學(xué)習(xí)人類反饋)和RLAIF(強(qiáng)化學(xué)習(xí)人工智能反饋)方法，生成大量偏好數(shù)據(jù)。同時(shí)，借鑒課程學(xué)習(xí)的思路，對(duì)偏好數(shù)據(jù)進(jìn)行重排，使模型能夠從簡(jiǎn)單任務(wù)逐步過渡到復(fù)雜任務(wù)，有效提升了學(xué)習(xí)效率和效果。
在算法創(chuàng)新方面，SPIN技術(shù)通過自我對(duì)弈機(jī)制，讓LLM在迭代過程中自我生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并通過比較自生成響應(yīng)和人類標(biāo)注響應(yīng)來優(yōu)化其策略。這種方法不僅提升了大模型性能，也充分釋放了人工標(biāo)注數(shù)據(jù)在監(jiān)督微調(diào)(SFT)中的潛力。
新增實(shí)時(shí)檢索，讓答案觸手可及
為進(jìn)一步提升用戶體驗(yàn)，此次升級(jí)，山海大模型引入實(shí)時(shí)檢索功能，無論是最新資訊、熱點(diǎn)事件還是專業(yè)查詢，用戶的每一問，都將得到更精準(zhǔn)及時(shí)的回應(yīng)。
為了實(shí)現(xiàn)這一流程，云知聲自研Agent框架，充分釋放大模型推理和交互潛力，確保了用戶意圖的精準(zhǔn)理解、信息的高效獲取與總結(jié)，以及生成高質(zhì)量回應(yīng)的可靠性。
應(yīng)用先進(jìn)的意圖理解和高效的實(shí)時(shí)信息獲取能力，山海能夠在極短的時(shí)間里對(duì)用戶的交互進(jìn)行意圖判斷，并依托對(duì)自身知識(shí)庫的深刻理解，精準(zhǔn)決策對(duì)話過程中是否需要額外信息的支持。這一過程不僅避免了無效的檢索，還顯著提升了對(duì)話生成的速度和準(zhǔn)確性。
當(dāng)山海判斷用戶的交互超出了自己的認(rèn)知時(shí)，能夠迅速啟動(dòng)信息搜索機(jī)制，從互聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)中迅速定位并提取相關(guān)話題內(nèi)容。通過高效的信息處理和總結(jié)，為用戶提供準(zhǔn)確、及時(shí)且詳盡的答復(fù)。
目前，實(shí)時(shí)檢索功能已在山海小程序同步上線，歡迎大家體驗(yàn)試用，讓山海真正成為你工作生活中的隨身智能助手。
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