回目录 王海峰博士序言 百度首席

MimJannat909

即时学习、知识增强、检索增强和对话增强。前三项是该类型 中常用的技术，在 和 中得到了应用和积累，并在 中得到了进一步的强化和完善。后三项是基于百度现有技术优势的创新，为 未来的发展提供了坚实的基础。 在知识增强方面， 主要采用两种方式：知识内化和外部利用。知识内化涉及基于语义单元从大规模知识和无标签数据中学习，利用所获得的知识构建训练数据，并将知识纳入模型参数中。外部利用涉及整合多个来源的异构知识，进行知识推理和快速构建。 在搜索增强方面， 受益于以语义理解和匹配为核心技术的新一代搜索架构。

引入检索结果可以为 提供及时、准确的参考信息，更好地满足用户需求。 在对话增强方面，基于积累的对话技术和应用经验， 具备记忆机制、语境理解和对话规划能力，实现更好的对话连贯性、连贯性和逻辑性。 百度拥有丰富的培训数据，主要集中在中文、服务应用和 电话号码列表 知识方面。通过监督微调， 对中文及其实际应用有了更精确、细致的理解。此外，随着模型收到更多来自真实用户的反馈，具有策略优化的反馈和奖励机制进一步增强了模型的能力。 整合各类数据和知识，自动生成提示，包括示例、大纲、标准、关键概念和思维链。



它提供了丰富的参考信息，可输入模型的相关知识并生成高质量的结果。 王强调， 深度学习平台支持 性能更好、效率更高、能力更强。在开发和训练方面， 动静态统一开发范式和自适应分布式架构，能够实现大模型的灵活开发和高效训练。在推理部署方面， 支持大模型的高效推理，并提供面向服务的部署能力，包括计算融合、软硬件协同稀疏量化、模型压缩等。 平台现已吸引 万开发者，服务 万家企事业单位，基于 创建了 万个模型。 大模型与 深度学习平台的结合，为工业智能化奠定了坚实的基础。