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百度發布文心大模型4.0 Turbo；用戶規模突破3億人

UCloud小助手 / 317人閱讀

在近日舉辦的WAVE SUMMIT深度學習開發者大會2024上，百度方面公開了文心一言的最新數據，正式發布文心大模型4.0 Turbo、飛槳框架3.0等新品，并公布一系列技術、生態方面的最新成果。同時，百度首席技術官王海峰稱，文心一言累計用戶規模已達3億，日調用次數也達到了5億。
王海峰認為，通用人工智能已經越來越近，而大模型技術為其帶來了曙光：一是人工智能技術的通用性，大模型在面向不同任務、語言、模態、場景時的通用性越來越強；二是能力的全面性，人工智能的理解、生成、邏輯、記憶等四項基礎能力越強，越接近通用人工智能。

技術亮點：四大核心能力提升

理解能力：文心大模型4.0 Turbo能夠更準確地理解人類語言的深層含義，無論是復雜的文本還是口語，都能輕松應對。其在基礎大模型的基礎上，進一步創新智能體技術，包括理解、規劃、反思和進化，能夠做到可靠執行、自我進化，并一定程度上將思考過程白盒化，讓機器像人一樣思考和行動，能夠調用工具自主完成復雜任務，在環境中持續學習實現自主進化。
生成能力：該模型能夠生成更加自然、流暢的語言文本，無論是文章、對話還是詩歌，都能展現出驚人的創造力。王海峰表示，文心一言 4.0 Turbo 的上下文輸入長度從 4.0 版的 2K tokens 升級到了 128K tokens，能夠同時閱讀 100 個文件或網址，AI 生圖分辨率也從 512*512 提升至 1024*1024
邏輯能力：文心大模型4.0 Turbo在邏輯推理方面表現出色，能夠處理復雜的邏輯關系，為AI應用提供強大的邏輯支持。根據百度首席技術官王海峰的介紹，文心大模型4.0的邏輯能力是文心一言3.5的3倍，這種增強的推理能力使得文心大模型4.0 Turbo能夠更好地理解和執行復雜的指令。
記憶能力：該模型具備強大的記憶能力，能夠存儲和檢索大量信息，為AI應用提供豐富的知識庫。相比于之前的版本，由于記憶能力的提升，其聯系上下文、輸入框的交互體驗方面也得到了非常大的提升。

應用場景廣泛

文心大模型4.0 Turbo已經廣泛應用于搜索、信息流、智能音箱等互聯網產品，并通過百度智能云賦能工業、能源、金融、通信、媒體、教育等各行各業。無論是企業還是個人，都能從中受益，享受到AI技術帶來的便利和效率提升。以下是其應用場景的詳細歸納：

  1. 自然語言處理（NLP）：
    • 文本生成：文心大模型4.0 Turbo可以生成高質量的文本內容，如廣告文案、海報設計、營銷視頻等。根據公開數據，過去半年文心大模型生成了70億行代碼、創作了5.9億篇文章，這證明了其在文本生成領域的強大能力。
    • 對話交互：通過理解用戶意圖和語境，文心大模型4.0 Turbo能夠與用戶進行自然、流暢的對話交互，提供智能客服、語音助手等服務。
  2. 教育：
    • 智能教學：文心大模型4.0 Turbo可以輔助教師進行教學，提供個性化學習資源和推薦，提高教學效率。同時，它還能夠解答學生的疑問，提供學習指導和建議。
    • 邏輯推理：在教育領域，文心大模型4.0 Turbo的邏輯推理能力得到了充分應用。例如，在解決數學問題時，它能夠像老師一樣進行清晰的分析和講解。
  3. 企業服務：
    • 商業智能（BI）：文心大模型4.0 Turbo支持商業智能應用，如百度GBI，能夠通過自然語言交互執行數據查詢與分析任務，降低數據分析的門檻，提升數據分析的效率。
    • 辦公助理：如“如流”這樣的辦公助理工具，借助文心大模型4.0 Turbo的能力，可以協助完成日程管理、文件整理等任務，提高辦公效率。
  4. 文化藝術：
    • 文學創作：文心大模型4.0 Turbo可以輔助作家進行文學創作，提供創意和靈感。通過輸入主題或關鍵詞，它可以生成小說的情節、人物設定等。
    • 藝術設計：除了文本生成外，文心大模型4.0 Turbo還可以用于生成設計圖稿、視頻內容等，為藝術創作者提供新的創作工具。
  5. 農業：
    • 農業智能體：文心大模型4.0 Turbo被應用于農業領域，如“農民院士智能體”，它基于文心智能體平臺創建，學習了農業專家的知識和經驗，可以為農民提供生產生活中的指導和建議。
  6. 行業特定應用：
    • 金融：文心大模型4.0 Turbo可以用于金融領域的風險評估、投資決策等任務。
    • 醫療：在醫療領域，它可以幫助醫生進行疾病診斷、治療方案制定等工作。
  7. 智能客服：
    • 客戶服務：文心大模型4.0 Turbo可以為企業提供智能客服服務，通過自然語言處理技術理解用戶問題并給出準確答案，提高客戶滿意度和效率。

百度文心大模型 4.0 Turbo 發布：文心一言用戶規模達 3 億人
結語
縱觀人類經歷的前三次工業革命，其核心驅動力量機械技術、電氣技術和信息技術都有很強的通用性，會應用于各行各業，當它們呈現出標準化、自動化和模塊化的工業大生產特征，核心技術就進入工業大生產階段。人工智能基于深度學習及大模型工程平臺，包括算法、數據、模型、工具等，也已經具備了非常強的通用性，并具備了標準化、模塊化和自動化的特征，推動人工智能進入到了工業大生產階段，通用人工智能將加速到來。

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