百川智能发布一站式大模型商业化解决方案
来源：环球网
【环球网科技综合报道】10月31日消息，百川智能推出一站式大模型商业化解决方案，即1+3产品矩阵（全链路优质通用训练数据，Baichuan4-Turbo、Baichuan4-Air两款模型和全链路领域增强工具链），旨在帮助企业以最低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。
为此，百川智能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。
据悉，成本是影响企业应用大模型的另一个重要因素，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，百川智能对两个模型进行了差异化定位。
具体而言，Baichuan4-Turbo的文本生成、知识问答、多语言处理等核心能力相比Baichuan4均有显著提升，只需2卡4090的算力即可完成部署。而Baichuan4-Air则更适用于已经验证过的较大规模流量的场景，其效果与Baichuan4基本持平，推理成本为Baichuan4的1%，百万Token只需0.98元。
此外，两款模型的响应速度也均提升显著，相比Baichuan4，Baichuan4-Turbo首Token速度提升51%、Token流速提升73%；Baichuan4-Air的首Token速度提升77%、Token流速提升93%。
值得一提的是，作为百川智能的首个MoE（MixtureofExperts）模型，Baichuan4-Air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。
企业在部署模型过程中还面临着专业算法人才稀缺，模型调优技术门槛高等阻碍。面向这些痛点，百川智能打造了简单易用的全链路领域增强工具链。该工具链集成了数据抓取、数据清洗、数据增强、模型训练、模型评测、模型压缩和模型部署等诸多工具，企业可以根据自身需求自由选择相应工具，对模型进行加密部署和训练。
此外，百川智能还通过大量适配工作解决了不同硬件的适配问题，目前能够高效适配多种主流芯片。