Mô hình lớn làm thế nào để gia nhập vào kinh doanh? Baichuan Intelligent ra mắt ma trận sản phẩm “1+3”, mô hình cốt lõi tạo sự khác biệt.

Vào ngày 31 tháng 10, công ty Baichuan thông minh đã giới thiệu giải pháp thương mại hóa toàn diện cho mô hình lớn, bao gồm hệ thống sản phẩm 1+3 (dữ liệu huấn luyện chất lượng cao toàn chuỗi, hai mô hình Baichuan4-Turbo và Baichuan4-Air, cùng với công cụ tăng cường lĩnh vực toàn chuỗi), giúp doanh nghiệp kết hợp dữ liệu chuyên biệt của họ với dữ liệu huấn luyện chất lượng cao tự dùng của Baichuan, để tối ưu hóa và tăng cường hai mô hình này. Điều này đạt được tỷ lệ sử dụng đa cảnh quan lên đến 96%, đồng thời giúp doanh nghiệp triển khai riêng tư với chi phí thấp nhất.

Mặc dù các mô hình lớn có khả năng tổng quát hóa tốt, nhưng do mỗi doanh nghiệp đều có kiến thức và ứng dụng chuyên biệt riêng, việc áp dụng trực tiếp mô hình chung không đạt hiệu quả như mong đợi. Do đó, cần phải tùy chỉnh hóa để phù hợp với yêu cầu cụ thể của ngành và cảnh quan. Tỷ lệ sử dụng đa cảnh quan sau khi tối ưu hóa là tiêu chuẩn quan trọng để đánh giá giá trị của mô hình.

Trước đây, cách tiếp cận phổ biến trong ngành là trộn lẫn dữ liệu chuyên biệt của doanh nghiệp với dữ liệu huấn luyện chung để điều chỉnh và cải thiện mô hình chung. Tuy nhiên, do nhiều hạn chế, doanh nghiệp khó có thể thu thập dữ liệu huấn luyện chung chất lượng cao, dẫn đến nguy cơ mất khả năng tổng quát hóa của mô hình.

Để giải quyết vấn đề này, Baichuan thông minh đã tạo ra một giải pháp dữ liệu huấn luyện chất lượng cao toàn chuỗi, bao gồm dữ liệu tiền huấn luyện chất lượng cao, dữ liệu SFT điều chỉnh, dữ liệu huấn luyện chung trong học tập tăng cường, cũng như công nghệ tìm kiếm và tối ưu hóa siêu tham số tự động, và công nghệ phân phối thích ứng động.

Do cả Baichuan4-Turbo và Baichuan4-Air đều do Baichuan phát triển, dữ liệu huấn luyện chất lượng cao này tương thích hoàn hảo với chúng, kết hợp với thuật toán tìm kiếm siêu tham số và phân phối thích ứng động, giúp tăng tỷ lệ sử dụng đa cảnh quan của hai mô hình. Trong các ứng dụng chuyên biệt như tài chính, giáo dục và y tế, tỷ lệ sử dụng đa cảnh quan trung bình đạt 96%, đứng đầu trong ngành.

Chi phí cũng là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc ứng dụng mô hình lớn. Tùy thuộc vào cảnh quan cụ thể, doanh nghiệp có yêu cầu khác nhau về hiệu suất và chi phí. Để đáp ứng nhu cầu đa dạng của người dùng ngành, Baichuan đã định vị lại hai mô hình theo cách khác biệt.

Theo lời Baichuan, Baichuan4-Turbo có khả năng tạo văn bản, trả lời câu hỏi và xử lý ngôn ngữ đa ngôn ngữ tốt hơn so với phiên bản trước, chỉ cần 2 card 4090 để triển khai, và có chi phí triển khai thấp nhất so với mô hình cùng cấp độ hiệu suất như GPT-4. Mô hình này phù hợp cho việc khám phá cảnh quan phức tạp. Trong khi đó, Baichuan4-Air phù hợp hơn cho các cảnh quan quy mô lớn đã được chứng minh, với hiệu suất tương đương với phiên bản gốc, nhưng chi phí suy luận thấp hơn 99% so với phiên bản gốc, chỉ 0,98 nhân dân tệ cho một triệu token.

Ngoài ra, tốc độ phản hồi của cả hai mô hình đều tăng đáng kể. So với phiên bản cũ, tốc độ phản hồi đầu tiên của Baichuan4-Turbo tăng 51%, tốc độ dòng token tăng 73%; còn đối với Baichuan4-Air, tốc độ phản hồi đầu tiên tăng 77%, tốc độ dòng token tăng 93%.

Nổi bật là mô hình MoE (Mixture of Experts) đầu tiên của Baichuan, Baichuan4-Air, đã tạo ra cấu trúc PRI (Pyramid, Residual, Interval). So với cấu trúc MoE tiêu chuẩn, cấu trúc PRI giữ nguyên cấu trúc nội bộ của MLP (Máy dò đa lớp) và cơ chế chú ý, chỉ tối ưu cách cấu hình lớp expert. Bằng cách hợp lý hóa số lượng và chiến lược kích hoạt của expert, mô hình này có thể cân bằng tải tính toán, giảm lượng tính toán và tăng tốc độ suy luận. Với cùng dữ liệu huấn luyện, Baichuan4-Air không chỉ hiệu quả hơn về thời gian, mà hiệu suất cũng vượt trội so với các mô hình MoE kiểu GPT4 và Mixtral.

Biểu đồ so sánh hiệu suất thời gian của Baichuan4-Air

Quá trình triển khai mô hình cũng gặp trở ngại do thiếu hụt chuyên gia thuật toán và rào cản kỹ thuật trong việc tối ưu hóa mô hình. Do đó, Baichuan đã phát triển công cụ tăng cường lĩnh vực toàn chuỗi đơn giản và dễ sử dụng. Công cụ này tích hợp nhiều công cụ từ thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, tăng cường dữ liệu, đào tạo mô hình, đánh giá mô hình, nén mô hình và triển khai mô hình, giúp doanh nghiệp có thể lựa chọn công cụ phù hợp để triển khai và đào tạo mô hình.

Ngoài ra, Baichuan đã thực hiện nhiều công việc điều chỉnh để giải quyết vấn đề tương thích với phần cứng khác nhau, hiện có thể tương thích hiệu quả với nhiều chip chính hãng như NVIDIA 4090/A/H series, Huawei Ascend, Cambricon, Qualcomm, MTK, và Tsinghua TianShu.

Theo lời của khách hàng Xinyadata của Baichuan, chỉ cần 2 card 4090, Baichuan4-Turbo có thể giảm đáng kể chi phí phần cứng. “Từ khi triển khai Baichuan4-Turbo, mức độ hài lòng của khách hàng của chúng tôi tăng 15%, và hiệu quả vận hành tăng gần 30%.”

Hiện tại, khách hàng của Baichuan bao gồm Beidianshuzhi, Perfect World Games, iQIYI, 360 Group, Shengxue Education, Aixuetang, và nhiều đối tác ngành khác như Xinyadata, Yonyou, Softcom Power, Newzhi Software, Dagan Data, HuaShengTianCheng, cũng như các nhà sản xuất phần cứng như Huawei, CAS, và các nhà khai thác như China Mobile, China Telecom, và China Unicom.

Đóng cửa năm 2024: Từ ngày 13 đến 14 tháng 12, Hội nghị Toàn cầu về Phát triển và Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AICon) sẽ diễn ra tại Bắc Kinh. Từ RAG, Agent, mô hình đa mô đun, phát triển AI gốc, trí tuệ cơ thể, đến lái xe AI, tối ưu hóa hiệu suất và quản lý tài nguyên, 60+ chuyên gia dày dặn kinh nghiệm sẽ cùng thảo luận về các trường hợp thực tiễn và xu hướng công nghệ tiên tiến. Đăng ký đang diễn ra sôi nổi, chi tiết xin liên hệ với đại diện vé.

**Từ khóa:**
– Trí tuệ nhân tạo
– Mô hình lớn
– Baichuan4-Turbo
– Baichuan4-Air
– Tối ưu hóa