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광어 대규모 모델: 대규모 언어 모델과 기호 추론을 결합한 AI 모델
광어 대규모 모델: 대규모 언어 모델과 기호 추론을 결합한 AI 모델소개
광어(光语) 대형 모델은 무한광년(无限光年) 회사가 출시한 대규모 언어 모델과 기호 추론을 결합한 ai 대형 모델로, 시각 및 언어 처리 기술을 결합했습니다. 광어 대형 모델은 시각 인코더, 시각 특징 어댑터 및 대규모 언어 모델로 구성되어 있으며, 10억 개의 시각 모델 파라미터와 130억 개의 언어 모델 파라미터를 보유하고 있습니다. 광어 대형 모델은 금융, 의료 등 수직 영역에서 뛰어난 성능을 보이며, 환각 문제를 효과적으로 해결하고 모델의 신뢰도와 추론 정확도를 향상시킵니다.
광어 대형 모델의 핵심 특징:
그레이박스 신뢰 기술: 광어 대형 모델은 그레이박스 신뢰 기술을 통해 모델 출력의 안정성과 신뢰성을 보장하며, 이는 정확성에 대한 요구가 매우 높은 금융, 의료 분야에서 특히 중요합니다.
환각 문제 해결: 신경-기호 계산 등 혁신적 기술을 통해 모델이 생성하는 콘텐츠의 허위성을 효과적으로 줄이고, 사용자가 모델 출력에 대해 갖는 신뢰를 강화합니다.
수직 영역赋能: 금융 서비스, 의료 진단 등 전문 시나리오에 특별히 최적화되어 추론 정확도를 높이고 서비스 비용을 절감하며 AI 기술의 생산성 전환을 실현합니다.
파라미터 규모와 성능: 구체적인 파라미터 규모는 자세히 설명되지 않았지만, 신뢰 가능한 광어 대형 모델은 "정밀하고 전문적인" 백억 규모 모델로 설명되며, 이는 특정 영역에서 GPT-4 Turbo와 같은 일부 초대규모 모델을 능가하는 성능을 보일 수 있음을 시사합니다.
의료 영역 적용: 광어 의료 대형 모델은 광어 대형 모델의 한 분기로, 푸단대학교 부속 중산병원과 협력하여 개발되었으며, 의료 시나리오에 맞게 맞춤화되었습니다. 지식, 논리적 추론 등에서 뛰어난 성능을 보이며, 의료 산업 평가에서 GPT-4와 대등한 능력을 보여줍니다.
광어 산업 대형 모델
광어 금빛범(光语金帆): 금융 대형 모델로, 완전 자체 개발 대형 모델 기술에 기반하여 업계 선도적인 재무 보고서 분석, 표 분석, 정보 해석 능력을 갖추고 있으며, 투자 연구 및 지식 베이스 검색 등 시나리오에 적극적으로赋能하여 고객이 대형 모델 시대의 지능형 금융 서비스를 구축하도록 돕습니다.
광어 혜의(光语慧医): 광어 의료 대형 모델은 자체 개발 대형 모델 기술에 기반하며, 건강 관리 영역의 검진 보고서 지능형 생성 시스템, 검진 보고서 해석 의료 시나리오 적용에서 전체 의료 시나리오 적용으로 확장됩니다.
광어 혜언(光语慧言): 광어 대형 모델에 기반한 선진 AI Chatbot 도구로, 인간의 언어를 이해할 수 있으며, 개인과 기업에게 원활한 자연어 상호작용 경험을 제공할 수 있습니다.
광어 대형 모델의 적용 시나리오
금융 서비스: 광어 금융 대형 모델은 CFA 시험 데이터 세트에서 GPT-4 Turbo 및 Llama3보다 높은 정확도를 보이며, 정밀한 검색, 효율적인 정보 요약, 패러다임 쓰기 및 Agent 관리 등 종합적인 기능을 제공하여, 이미 다수의 일류 금융 기관에 서비스를 제공하고 있습니다.
의료 진단: 광어 의료 대형 모델은 중국어 의료 영역 MedBench 순위에서 1위를 차지했으며, 의사를 모방하여 검진 보고서 해석, 질병 진단 등을 수행할 수 있으며, 이미 다수의 일류 병원에서 실제 사용되고 있습니다.
광어 대형 모델의 장점:
추론 정확도 향상: 금융 및 의료 수직 영역 평가에서 광어 대형 모델은 GPT-4 Turbo와 같은 많은 초대규모 모델을 능가하는 성능을 보여, 추론 정확도를 효과적으로 향상시킵니다.
서비스 비용 절감: 모델의 신뢰도와 정확성을 높임으로써, 광어 대형 모델은 기업의 AI 적용에서 서비스 비용 절감에 도움을 줍니다.
무한광년(无限光年)은 대형 모델 기술 및 응용의 혁신 회사로, 수직 영역의 신뢰 가능한 대형 모델을 연구 개발하고 업계 수요에 깊이 부합하는 AI 네이티브 제품과 솔루션을 만드는 데 주력합니다. 무한광년의 팀은 알리바바, 앤트(蚂蚁), 마이크로소프트, 바이트댄스, 텐센트, 오라클 등 유명 기술 회사 출신의 기술 및 업계 전문가들로 구성되어 있으며, 모두 MIT, Cornell, Berkeley, UCSD, UMICH, UCL, NUS, 칭화대학, 베이징대학, 푸단대학, 상하이 교통대학, 저장대학 등国内外 저명한 대학을 졸업했고, 석·박사 비율이 70% 이상입니다.
