1月29日消息，百川智能發(fā)布超千億參數(shù)的大語(yǔ)言模型Baichuan 3。據(jù)介紹，Baichuan 3取得了系列新突破。
其中基礎(chǔ)能力方面，Baichuan 3在CMMLU、GAOKAO和AGI-Eval多個(gè)權(quán)威通用能力評(píng)測(cè)中都表現(xiàn)出色，尤其在中文任務(wù)上更是超越了GPT-4。在數(shù)學(xué)和代碼專(zhuān)項(xiàng)評(píng)測(cè)如MATH、HumanEval和MBPP中Baichuan 3同樣表現(xiàn)出色。
值得注意的是，百川智能對(duì)Baichuan 3在醫(yī)療領(lǐng)域的能力進(jìn)行了針對(duì)性?xún)?yōu)化，在對(duì)邏輯推理能力及專(zhuān)業(yè)性要求極高的MCMLE、MedExam、CMExam等權(quán)威醫(yī)療評(píng)測(cè)上的中文效果同樣超過(guò)了GPT-4，成為中文醫(yī)療任務(wù)表現(xiàn)最佳的大模型。
另外，Baichuan 3還突破“迭代式強(qiáng)化學(xué)習(xí)”技術(shù)，進(jìn)一步提升了語(yǔ)義理解和生成能力，在詩(shī)詞創(chuàng)作的格式、韻律、表意等方面表現(xiàn)優(yōu)異，領(lǐng)先于其他大模型。
中文任務(wù)成績(jī)超越GPT-4
Baichuan 3在多個(gè)英文評(píng)測(cè)中表現(xiàn)出色，達(dá)到接近GPT-4的水平。而在CMMLU、GAOKAO、HumanEval和MBPP等多個(gè)中文評(píng)測(cè)榜單上，更是超越GPT-4展現(xiàn)了其在中文任務(wù)上的優(yōu)勢(shì)。
此外，在MT-Bench、IFEval等對(duì)齊榜單的評(píng)測(cè)中，Baichuan 3超越了GPT-3.5、Claude等大模型，處于行業(yè)領(lǐng)先水平。
據(jù)介紹，百川智能在訓(xùn)練過(guò)程中針對(duì)性地提出了“動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)選擇”、“重要度保持”以及“異步CheckPoint存儲(chǔ)”等多種創(chuàng)新技術(shù)手段及方案，有效提升了Baicuan 3的各項(xiàng)能力。訓(xùn)練效率方面， Baichuan 3的訓(xùn)練框架在性能方面相比業(yè)界主流框架提升超過(guò)30%。
醫(yī)療能力逼近GPT-4
在醫(yī)療領(lǐng)域，大模型的全能特性發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。諸如OpenAI、谷歌等頭部大模型企業(yè)都將醫(yī)療作為模型的重點(diǎn)訓(xùn)練方向和性能評(píng)價(jià)的重要體系。ChatGPT早在2023年2月便已通過(guò)了美國(guó)醫(yī)學(xué)執(zhí)照考試（USMLE），顯示出其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的強(qiáng)大能力。而谷歌對(duì)醫(yī)療領(lǐng)域的重視更甚，基于PaLM模型打造了醫(yī)療大模型Med-PaLM，迭代后的Med-PaLM 2在醫(yī)學(xué)考試 MedQA中的成績(jī)超過(guò)80分，達(dá)到了專(zhuān)家水平。
為了給Baichuan3注入豐富的醫(yī)療知識(shí)，百川智能在模型預(yù)訓(xùn)練階段構(gòu)建了超過(guò)千億Token的醫(yī)療數(shù)據(jù)集，包括醫(yī)學(xué)研究文獻(xiàn)、真實(shí)的電子病歷資料、醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)書(shū)籍和知識(shí)庫(kù)資源、針對(duì)醫(yī)療問(wèn)題的問(wèn)答資料等。該數(shù)據(jù)集涵蓋了從理論到實(shí)際操作，從基礎(chǔ)理論到臨床應(yīng)用等各個(gè)方面的醫(yī)學(xué)知識(shí)，確保了模型在醫(yī)療領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)度和知識(shí)深度。
針對(duì)醫(yī)療知識(shí)激發(fā)的問(wèn)題，百川智能在推理階段針對(duì)Prompt做了系統(tǒng)性的研究和調(diào)優(yōu)，通過(guò)準(zhǔn)確的描述任務(wù)、恰當(dāng)?shù)氖纠龢颖具x擇，讓模型輸出更加準(zhǔn)確以及符合邏輯的推理步驟，Baichuan 3在醫(yī)療領(lǐng)域的任務(wù)效果提升顯著，在各類(lèi)中英文醫(yī)療測(cè)試中的成績(jī)提升了2到14個(gè)百分點(diǎn)。
Baichuan 3在多個(gè)權(quán)威醫(yī)療評(píng)測(cè)任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異，不僅MCMLE、MedExam、CMExam等中文醫(yī)療任務(wù)的評(píng)測(cè)成績(jī)超過(guò)GPT-4，USMLE、MedMCQA等英文醫(yī)療任務(wù)的評(píng)測(cè)成績(jī)也逼近了GPT-4的水準(zhǔn)，是醫(yī)療能力最強(qiáng)的中文大模型。
創(chuàng)作精準(zhǔn)度提升
另外，百川智能還強(qiáng)調(diào)，Baichuan 3突破“迭代式強(qiáng)化學(xué)習(xí)”技術(shù)，進(jìn)一步提升了語(yǔ)義理解和生成能力，在詩(shī)詞創(chuàng)作的格式、韻律、表意等方面表現(xiàn)更優(yōu)了。
語(yǔ)義理解和文本生成是大模型最基礎(chǔ)的底層能力，為提升這兩項(xiàng)能力，業(yè)界進(jìn)行了大量探索和實(shí)踐，OpenAI、Google以及Anthropic等引入的RLHF(基于人類(lèi)反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí))和RLAIF(基于AI反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí))便是其中的關(guān)鍵技術(shù)。
百川智能采用了RLHF與RLAIF結(jié)合的方式來(lái)生成高質(zhì)量?jī)?yōu)質(zhì)偏序數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)成本之間獲得了更好的平衡。在此基礎(chǔ)上，對(duì)于“探索與利用”這一根本挑戰(zhàn)，百川智能通過(guò)PPO探索空間與Reward Model評(píng)價(jià)空間的同步升級(jí)，實(shí)現(xiàn)“迭代式強(qiáng)化學(xué)習(xí)”(iterative RLHF&RLAIF)，讓Baichuan 3的語(yǔ)義理解和生成創(chuàng)作能力大幅提升。
百川智能強(qiáng)大，Baichuan 3結(jié)合“RLHF&RLAIF”以及迭代式強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法，讓大模型的詩(shī)詞創(chuàng)作能力達(dá)到全新高度?？捎眯韵啾犬?dāng)前業(yè)界最好的模型水平提升達(dá)500%，文采遠(yuǎn)超GPT-4。以下為Baichuan 3所寫(xiě)的兩首詩(shī)詞，可以看看：
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