在近日舉辦的“可信AI·南京星空人工智能產業發展論壇”上,中國信息通信研究院(中國信通院)正式揭曉了“可信AI”大模型評測結果,快手“快意大模型”(KwaiYii-175B)在其組織的可信AI大模型評測中榮獲最高等級——5級評估,這也是國內首個獲得“大語言模型專項”5級評估的大語言模型,彰顯了其在星空人工智能領域的技術創新實力與行業領先地位。
「快意」是快手大模型團隊自主研發的大語言模型,能夠實現高效的自然語言理解和文本生成,為復雜的知識問答、文案創作、實時翻譯、邏輯推理,以及代碼編寫與分析等任務提供強大支持。
自去年 8 月份快手發布自研大語言模型「快意」(KwaiYii)-13B 版本以來,半年內快手又相繼研發了 66B、175B 版本的大模型,用以適配不同的業務場景的需求。經過數萬億 Tokens 訓練的快意大模型在 MMLU、C-Eval 等中英文權威榜單上均取得了行業領先的成績,在實際用戶體驗和反饋中可以看到,快意 175B 的模型效果已顯著超越了 ChatGPT-3.5,并達到了接近 GPT-4 的水平。
據介紹,“快意”模型通過硬件優化與混合并行算法的結合,實現了GPU集群算力利用效率超50%的提升,同時將推理成本有效控制在開源方案的十分之一,極大地推動了AI應用的經濟性和實用性。
在數據處理層面,“快意”模型成功將PB級別的原始數據精煉為TB級高質量訓練集,不僅大幅度降低了數據處理的負擔,還通過課程學習式的組織方式,確保了模型訓練的高效與平穩。此外,該模型覆蓋了廣泛的領域知識,進一步強化了其在多元化應用場景中的適應能力。
算法創新是快手此次獲獎的關鍵。據悉,快手與國內外頂尖學術機構攜手,共同提出了Temporal Scaling Law理論,為超參數優化提供了新的理論支撐。同時,通過創新集成Scaffold-BPE、MiLe Loss等務實高效的前沿算法,快手在提升模型預訓練效率和效果上取得了重大進展。
在對齊技術上,快手采用Rejection Sampling等技術顯著改善了數據質量,并通過多樣本Packing、Iterative DPO/PPO、細粒度Loss等策略,有效提高了訓練的穩定性和模型性能。在解碼策略上,提出了創新性的并行解碼預測策略,大幅提升了推理速度。
接下來,快手還將在即將召開的2024世界星空人工智能大會(WAIC)上,舉辦以“新AI·新應用·新生態”為主題的大模型技術生態論壇。屆時,快手將發布最新的大模型技術與應用戰略,包括快手大模型技術矩陣全景、基座模型技術創新、應用和落地情況等。
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