腾讯混元大模型的比较优势

8 个月前语言模型 207

所有的大模型都有共性和特性，那腾讯的混元大模型的相对优势在哪呢？

豆包AI分析总结了腾讯混元大模型的一些优势如下：

全链路自研：从第一个 token 开始从零训练，掌握了从模型算法到机器学习框架，再到 AI 基础设施的全链路自研技术。这使其能够完全掌握技术内核，更好地融入自身的技术栈。

强大的中文能力：具备强大的中文创作能力，在语言能力的评测中表现优异，例如在中文多模态大模型 SuperCLUE-V 基准评测中排行首位。

降低幻觉比例：通过在预训练阶段使用“探真”算法进行事实修正，其幻觉相比主流开源大模型降低了30%至50%，对未知问题能给出更智能、带有可解释和可说明性的答案。

优秀的文生图能力：在人像真实感、场景真实感上有比较明显的优势，在中国风景、动漫游戏等场景的生成上表现较好。其采用了中英文双语细粒度的模型，避免多文化差异下的理解错误；通过增强算法模型的图像二维空间位置感知能力，并引入人体骨架和人手结构等先验信息，让生成的图像结构更合理；经模型算法优化后，人像和场景模型的细节效果有显著提升。

多轮对话与任务执行能力：具备上下文理解和长文记忆能力，能够流畅完成各专业领域的多轮问答，准确理解用户意图，灵活并精准拆解任务，完成第三方接口调用。

多场景应用支持：可应用于多个领域和行业，如教育、医疗、金融、法律等，能帮助解决行业中的痛点和难题，提高工作效率和质量。目前腾讯内部有超过 400 个业务及场景已接入腾讯混元测试。

性能提升：采用了自主研发的机器学习框架 Angel，训练速度相比业界主流框架提升 1 倍，推理速度比业界主流框架提升 1.3 倍；基于云星星海自研服务器的新一代 HCC 高性能算力集群，搭载超强算力 GPU，性能提升了 3 倍，网络底座星脉具备业界最高的 3.2T 通信带宽，可将网络利用率从普通以太网的 60%提升到 90%以上，极大提高整体集群的算力利用率。参数规模已从千亿升级至万亿，预训练语料从万亿升级至 7 万亿 tokens，并率先升级为多专家模型结构（MoE），整体性能相比 Dense 版本提升超 50%。

持续优化与更新：会不断进行优化和更新，以适应新的语言现象和任务需求。例如混元大模型的文生图大模型是业内首个中文原生 DiT 架构模型，生成效果相比上代提升超 20%。

然而，大模型的优势因具体应用场景和需求而异，不同的大模型在不同方面可能各有所长。在实际应用中，需要根据具体任务和要求来评估和选择最适合的大模型。同时，其他大模型也可能具有各自独特的特点和优势，具体取决于其研发团队的技术路线、数据资源、应用导向等因素。