最新出炉的中国软件评测中心报告显示，文心大模型在技术、产品和应用领域均处于领先地位。

编辑日期：2024年07月05日

中国软件评测中心，作为工业和信息化部的国家级科研机构，近期发布了《2024年人工智能大语言模型技术发展研究报告》，详尽分析了大语言模型的技术进步和实际应用，并对国内大模型的成就给予了高度评价，为业界选择模型提供了官方指导。据报告所述，百度的文心大模型在整体技术、产品和应用上均处于领先地位，特别是在智能体和多模型创新方面展现出了显著的先发优势。

报告指出，文心大模型实现了从芯片到应用的全方位布局，其在理解、生成、推理和记忆等核心能力及安全性上均表现出卓越性能。同时，它通过智能体和多模型的创新方式促进了技术进步和生态多元化。此外，文心大模型4.0 Turbo的推出，以其更快的速度和更优的效果受到瞩目，网页版、应用程序和API接口已相继对用户开放。

报告揭示，强大的软硬件整合能力、多样且优质的数据资源，以及不断演进创新的算法是构建大型模型的技术支柱。特别是由AI芯片、深度学习框架和大规模计算集群搭建的计算基础设施，是确保大型模型高效稳定训练的关键。其中，深度学习框架扮演着不可或缺的角色，百度的飞桨（PaddlePaddle）是一个典型的例子。

飞桨融合了核心框架、基础模型库、全方位开发工具和丰富的组件，其独特的动静态统一设计满足了科研和产业的双重需求。在深度学习框架的易用性、大规模分布式训练、高性能推理和企业级模型库技术方面，飞桨展现出显著优势。目前，飞桨新一代框架3.0已推出，具备动静态统一自动并行、编译器自动优化、一体化训练与推理及多硬件适应四大特性。据统计，飞桨已拥有1465万名开发者，服务于37万家机构，基于该平台构建了95万个模型，稳居中国深度学习平台市场份额首位。

飞桨的分布式训练架构能有效处理大规模模型训练，即便在万卡集群上也能实现高效协作，确保大模型训练任务的顺利完成。这不仅提升了训练效率，还降低了成本。如今，文心大模型的每周平均训练效率高达98.8%，相较于2023年发布的文心一言，训练效率提高了5.1倍，推理性能提升至105倍。

在算法优化上，国内大型模型制造商利用多阶段对齐和知识增强等策略提升模型性能。百度运用监督微调、偏好学习和强化学习进行多阶段对齐，逐步校准模型行为，更精准地体现人类意图和偏好。值得注意的是，百度文心大模型4.0在输入和输出阶段都应用了知识点增强，以提高模型的准确性，实现更精确的预测和决策。

研究表明，百度的文心大模型在中文内容创作和理解方面表现出卓越的能力。它能依据设定的情境或主题，创造出连贯、创新的文本，并在处理复杂问题时展现出深入的分析和逻辑推理技能，从而提供精确且全面的解答。这使文心大模型在中文自然语言处理领域独树一帜，具有显著的优势和意义。智能体是AI应用的简易形式，也是大模型最具潜力的应用领域。以文心大模型为例，百度通过基础模型的增强训练，构建了具备理解、规划和反思能力的思考模型。智能体利用这种模型，可以调动多种工具来执行复杂的任务。对于AI开发者而言，构建智能体时，只需借助百度这类大模型供应商提供的工具接口和使用指南。

近期，百度推出了名为“文心快码”的智能代码助手Comate的中文版，并升级至2.5版。目前，百度超过80%的工程师正广泛使用文心快码，其代码采纳率达到46%，新生成代码占比29%。

预计未来大模型的发展将涉及多元数据整合、增强自适应和迁移学习、提升模型可解释性以增进透明度、加强产品开发的针对性和定制化，以及开发专业领域的特定大模型。面对这些趋势，以文心大模型为首的国产大模型已在技术与产品特性上展现出明显优势。

目前，文心大模型的平台化研发效率显著提高，这得益于百度在芯片、框架、模型和应用层面的全方位布局及端到端优化。从应用层面看，文心大模型已扩展出智能体、多模态等多种创新应用，涵盖代码生成、图文创作、视频制作、虚拟人物和自动驾驶等多元化应用场景。在大模型的实际应用上，百度在2024年的AI开发者大会上提出了多模型应用的概念。通过大小模型的协同训练策略，实现高效且经济的模型开发；在应用层面，利用智能路由模型，充分发挥各类模型处理不同任务的特长，以达到性能、效率和成本的最佳平衡。

自2023年起，人工智能大型模型引领了新一代AI进步浪潮，成为科技进步和产业发展的强大驱动力。预计2024年将标志着这些大模型商业化应用的起点。以百度文心为代表的一系列国产模型，在基础技术、核心性能及创新应用方面显示出令人鼓舞的发展趋势，预示着它们在广泛应用中有着无限可能和巨大潜能。