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11月13日,彩云科技在北京总部与媒体进行一场主题为“From Paper to App”的沟通会。会上,彩云科技CEO袁行远,就通用大模型未来进化之路,与人工智能的落地场景等热点话题进行了交流,并正式推出了首款基于DCFormer架构开发的通用大模型云锦天章,与此同时,彩云科技旗下AI RPG平台彩云小梦,也成为首款基于DCFormer架构开发的AI产品。
早在2017年,谷歌发布《Attention Is All You Need》论文,首次提出Transformer架构,掀开了人工智能自然语言处理(NLP)领域发展的全新篇章。Transformer架构作为神经网络学习中最重要的架构,成为后来席卷全球的一系列通用大模型如ChatGPT、Gemini的底层技术支撑。而提升Transformer的运行效率也成为人工智能领域的研究热点,2024年4月,谷歌最近一次更新了Transformer架构,提出了Mixture-of-Depths(MoD)方法蘑菇xyz视频人入口,使得训练后采样过程中提速50%,成为Transformer架构提速升级的又一重要事件。
同样在今年,一家来自国内的人工智能企业彩云科技蘑菇xyz视频人入口,在国际机器学习领域的顶级会议ICML(国际机器学习大会)上,发布全新大模型论文《Improving Transformers with Dynamically Composable Multi-Head Attention》。在该论文中,彩云科技团队首次发布DCFormer架构,并在基于DCFormer打造的模型DCPythia-6.9B上,实现了在预训练困惑度和下游任务评估上都优于开源Pythia-12B。这意味着,DCFormer模型在性能上,实现了对Transformer模型1.7-2倍的提升。
沟通会现场,袁行远首先向参会者展示了一个ChatGPT o1的问答:“假设ChatGPT4每天响应用户约2亿个请求,消耗超过50万千瓦时的电力。假设全球网络都使用ChatGPT作为访问入口,ChatGPT每天消耗多少电力?另外按照这个速度发展下去,到2050年全球人工智能的耗电量会达到目前地球发电能力的多少倍?”ChatGPT o1给出的答案是,“到2050年,全球人工智能的耗电量可能会达到目前地球发电能力的8倍”。
彩云科技团队构建DCFormer框架,提出可动态组合的多头注意力(DCMHA),替换Transformer核心组件多头注意力模块(MHA),解除了MHA注意力头的查找选择回路和变换回路的固定绑定,让它们可以根据输入动态组合,从根本上提升了模型的表达能力,由此实现了对Transformer架构1.7—2倍的性能提升。
袁行远表示:我们的工作表明,Transformer架构距离“理想模型架构”还有很大的提升空间,除了堆算力堆数据的“大力出奇迹”路线蘑菇xyz视频人入口,模型架构创新同样大有可为。往小了说,在大模型领域,利用效率更高的模型架构,小公司也可以在与世界顶级人工智能企业的对抗中取得优势。往大了说,模型效率的提升,可以有效地降低人工智能升级迭代的成本,加速AI时代的到来。
“世界最强的小说续写通用模型。”沟通会上,袁行远向大家展示了首个基于DCFormer架构的通用大模型云锦天章。“这个成语是比喻文章极为高雅、华美,和我们的大模型想要实现的效果有共通之处。”袁行远介绍,云锦天章可以实现在虚构世界观的基础上,赋予小说人物编程、数学等基础能力,可以高速针对大量文字进行扩写、缩写,针对文章风格进行大容量更换,同时兼具其他模型的问答、数学、编程等基础能力。
而在应用端,拥有四百万用户的彩云小梦,也迎来了基于全新DCFormer架构的V.3.5版本。与之前的版本相比,彩云小梦V3.5整体流畅性和连贯性提升了20%,支持前文长度由2000字提升至10000字,故事背景设定最长长度高达10000字。“这意味着,在故事创作或者与人工智能对话中,人工智能能够记住之前发生的事情,记住之前故事里发生的细节,人物记得自己明确的目标,并且会根据剧情及时进行反思修正。在做到自主创作的同时,发散性收敛,不会天马行空,人物性格前后一致,故事逻辑性更强。”
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