百度文心一言用戶規(guī)模破3億 日調用次數達5億

“文心一言累計用戶規(guī)模已達3億，日調用次數也達到了5億。”6月28日，百度首席技術官、深度學習技術及應用國家工程研究中心主任王海峰在WAVE SUMMIT深度學習開發(fā)者大會2024上宣布，并正式發(fā)布文心大模型4.0 Turbo、飛槳框架3.0等最新技術，披露飛槳文心生態(tài)最新成果。

通用人工智能新視角：技術通用、能力全面

人工智能的目標是模擬、延伸和擴展人的智能。王海峰認為，大模型為通用人工智能帶來曙光，可以從兩個角度解讀，一是人工智能技術的通用性，二是能力的全面性。

人工智能技術歷經幾十年發(fā)展，從早期的人工撰寫規(guī)則，到后來統(tǒng)計機器學習，可以自動從數據中學習，但解決不同場景的問題需要不同的算法，演進到深度學習時代，算法的通用性大大加強，深度神經網絡一套架構和技術可以解決各種問題，再到大模型時代，除了算法，模型也變得更加通用和統(tǒng)一。

在技術的通用性方面，大模型在解決不同任務、語言、模態(tài)、場景的通用性都變得越來越好。以自然語言處理為例，之前有分詞、句法分析、語義匹配、機器翻譯、問答、對話等等很多子方向，現在一個大語言模型就可以解決絕大多數任務；語言方面，大模型既可以解決單語言的問題，也可以跨語言，不僅學習了人類的自然語言，也學習了人工定義的形式語言，架起了從思考到執(zhí)行的橋梁；同時，大模型也可以實現多模態(tài)的統(tǒng)一建模，廣泛賦能各行各業(yè)應用等?？傮w上，人工智能技術的通用性越來越強。

在能力的全面性方面，理解、生成、邏輯、記憶是人工智能的四項基礎能力，其他各項人工智能的典型能力，無論是創(chuàng)作、解題、代碼，還是規(guī)劃、決策等，基本上都是這四項基礎能力的綜合運用。以基于文心大模型實現的運營活動系統(tǒng)為例，模型首先理解用戶需求，進行系統(tǒng)設計，然后規(guī)劃相關的任務來執(zhí)行，接下來根據規(guī)劃生成代碼，逐步實現系統(tǒng)搭建、包括數據庫、后端功能、前端頁面，等等，再進行服務的部署，如果部署失敗，模型能夠根據報錯信息自動反思迭代，直到部署成功，服務順暢運行。大模型完成系統(tǒng)開發(fā)到服務運行的過程，充分體現了大模型的理解、生成、邏輯、記憶四項基礎能力，以及對這四項能力的綜合運用。這四項能力越強，越接近通用人工智能。

文心大模型4.0 Turbo發(fā)布，文心一言用戶規(guī)模破3億

大會現場，王海峰發(fā)布了文心大模型4.0 Turbo，網頁版、APP、API陸續(xù)面向用戶開放。據了解，企業(yè)用戶即刻起登錄百度智能云千帆大模型平臺即可使用API服務。

以用戶使用文心大模型設計調查問卷為例，文心大模型 4.0 Turbo的速度更快，效果更好。

公開資料顯示，百度自2010年起開始全面布局人工智能，2019年3月推出文心大模型1.0,持續(xù)迭代升級, 去年10月發(fā)布文心大模型4.0，今年4月發(fā)布文心大模型4.0工具版。文心大模型，基于飛槳平臺從萬億級數據和千億級知識中融合學習，具備知識增強、檢索增強和對話增強等核心技術。

在強大的基礎大模型基礎上，百度進一步研制了智能體機制，包括理解、規(guī)劃、反思和進化，能夠做到可靠執(zhí)行、自我進化，并一定程度上將思考過程白盒化，讓機器像人一樣思考和行動，并能夠調用工具自主完成復雜任務，在環(huán)境中持續(xù)學習實現自主進化。目前，文心一言累計用戶規(guī)模已達3億，日調用次數5億。

大會還發(fā)布了中國工程院朱有勇院士及團隊與百度共同打造的首個農業(yè)智能體——“農民院士智能體”。它基于文心智能體平臺創(chuàng)建，學習了朱有勇院士的研究成果以及相關的農業(yè)知識，可以為農民解答生產生活中的問題，促進科技助農惠農。瀾滄拉祜族自治縣竹塘鄉(xiāng)黨委書記丁杏杏、云山村村民李福受邀來到大會現場，分享了他們使用“農民院士智能體”的感受。

飛槳框架3.0發(fā)布，飛槳文心生態(tài)開發(fā)者達1465萬

文心大模型的持續(xù)快速進化，得益于百度在芯片、框架、模型和應用上的全棧布局，尤其是飛槳深度學習平臺和文心的聯合優(yōu)化。王海峰發(fā)布了飛槳新一代框架——飛槳框架3.0，具備動靜統(tǒng)一自動并行、編譯器自動優(yōu)化、大模型多硬件適配、大模型訓推一體等核心技術，支撐大模型效果更好，性能更優(yōu)。截至目前，飛槳文心生態(tài)已凝聚1465萬開發(fā)者，服務37萬家企事業(yè)單位，創(chuàng)建95萬個模型。

王海峰最后表示，縱觀人類經歷的前三次工業(yè)革命，其核心驅動力量機械技術、電氣技術和信息技術都有很強的通用性，會應用于各行各業(yè)，當它們呈現出標準化、自動化和模塊化的工業(yè)大生產特征，核心技術就進入工業(yè)大生產階段。人工智能基于深度學習及大模型工程平臺，包括算法、數據、模型、工具等，也已經具備了非常強的通用性，并具備了標準化、模塊化和自動化的特征，推動人工智能進入到了工業(yè)大生產階段，通用人工智能將加速到來。

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