百川智能發(fā)布超千億大模型Baichuan 3，中文評測超越GPT-4

1月29日消息，百川智能發(fā)布超千億參數(shù)的大語言模型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多個權(quán)威通用能力評測中都表現(xiàn)出色，尤其在中文任務(wù)上更是超越了GPT-4。在數(shù)學和代碼專項評測如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Baichuan 3在醫(yī)療領(lǐng)域的能力進行了針對性優(yōu)化，在對邏輯推理能力及專業(yè)性要求極高的MCMLE、MedExam、CMExam等權(quán)威醫(yī)療評測上的中文效果同樣超過了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“迭代式強化學習”技術(shù)，進一步提升了語義理解和生成能力，在詩詞創(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)成績超越GPT-4

Baichuan 3在多個英文評測中表現(xiàn)出色，達到接近GPT-4的水平。而在CMMLU、GAOKAO、HumanEval和MBPP等多個中文評測榜單上，更是超越GPT-4展現(xiàn)了其在中文任務(wù)上的優(yōu)勢。

此外，在MT-Bench、IFEval等對齊榜單的評測中，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)練過程中針對性地提出了“動態(tài)數(shù)據(jù)選擇”、“重要度保持”以及“異步CheckPoint存儲”等多種創(chuàng)新技術(shù)手段及方案，有效提升了Baicuan 3的各項能力。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)療作為模型的重點訓(xùn)練方向和性能評價的重要體系。ChatGPT早在2023年2月便已通過了美國醫(yī)學執(zhí)照考試（USMLE），顯示出其在醫(yī)學領(lǐng)域的強大能力。而谷歌對醫(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)學考試 MedQA中的成績超過80分，達到了專家水平。

為了給Baichuan3注入豐富的醫(yī)療知識，百川智能在模型預(yù)訓(xùn)練階段構(gòu)建了超過千億Token的醫(yī)療數(shù)據(jù)集，包括醫(yī)學研究文獻、真實的電子病歷資料、醫(yī)學領(lǐng)域的專業(yè)書籍和知識庫資源、針對醫(yī)療問題的問答資料等。該數(shù)據(jù)集涵蓋了從理論到實際操作，從基礎(chǔ)理論到臨床應(yīng)用等各個方面的醫(yī)學知識，確保了模型在醫(yī)療領(lǐng)域的專業(yè)度和知識深度。

針對醫(yī)療知識激發(fā)的問題，百川智能在推理階段針對Prompt做了系統(tǒng)性的研究和調(diào)優(yōu)，通過準確的描述任務(wù)、恰當?shù)氖纠龢颖具x擇，讓模型輸出更加準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，在各類中英文醫(yī)療測試中的成績提升了2到14個百分點。

Baichuan 3在多個權(quán)威醫(yī)療評測任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異，不僅MCMLE、MedExam、CMExam等中文醫(yī)療任務(wù)的評測成績超過GPT-4，USMLE、MedMCQA等英文醫(yī)療任務(wù)的評測成績也逼近了GPT-4的水準，是醫(yī)療能力最強的中文大模型。

創(chuàng)作精準度提升

另外，百川智能還強調(diào)，Baichuan 3突破“迭代式強化學習”技術(shù)，進一步提升了語義理解和生成能力，在詩詞創(chuàng)作的格式、韻律、表意等方面表現(xiàn)更優(yōu)了。

語義理解和文本生成是大模型最基礎(chǔ)的底層能力，為提升這兩項能力，業(yè)界進行了大量探索和實踐，OpenAI、Google以及Anthropic等引入的RLHF(基于人類反饋的強化學習)和RLAIF(基于AI反饋的強化學習)便是其中的關(guān)鍵技術(shù)。

百川智能采用了RLHF與RLAIF結(jié)合的方式來生成高質(zhì)量優(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，對于“探索與利用”這一根本挑戰(zhàn)，百川智能通過PPO探索空間與Reward Model評價空間的同步升級，實現(xiàn)“迭代式強化學習”(iterative RLHF&RLAIF)，讓Baichuan 3的語義理解和生成創(chuàng)作能力大幅提升。

百川智能強大，Baichuan 3結(jié)合“RLHF&RLAIF”以及迭代式強化學習的方法，讓大模型的詩詞創(chuàng)作能力達到全新高度?？捎眯韵啾犬斍皹I(yè)界最好的模型水平提升達500%，文采遠超GPT-4。以下為Baichuan 3所寫的兩首詩詞，可以看看：

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