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字节发布火山方舟:让大模型服务与应用像打车一样简单-环球关注

2023-07-04 11:05:37  来源:电科技

人工智能技术正在深刻地改变着我们的生活、学习、工作、娱乐,甚至社会的运行规则。

其中,大模型是一种基于深度学习的人工智能技术,它可以通过大量的数据学习和生成各种类型的内容,从而实现人机交互和智能服务。大模型有着强大的通用性和创造性,可以在自然语言、图像、语音、视频等多模态领域发挥出惊人的能力。


(资料图片仅供参考)

如果将过去人类发明的所有工具、机械视为人手、脚的延伸,那么大模型就是人脑的延伸,首次可以替代人类进行复杂的脑力劳动。一个优秀的大模型就像一位拥有超级智能的助手,可以帮你做各种各样的事情,比如写文章、做设计、翻译语言、识别图像等等。

但是,要想拥有一个这样的助手,并不是那么容易的,你需要面对很多的困难和问题,比如说你要怎样才能找到一个最适合你需求的助手,你要开出多高的薪水才能雇佣和留住她,你还要担心你的数据会不会被它觊觎等等。

那么,有没有一种方法,可以让我们随时随地地叫到一个合适的大模型助手,而不用自己去寻找和从零培养呢?答案是肯定的。

在6月28日的火山V-Tech科技峰会上,火山引擎,一家中国领先的云和智能技术公司,发布了一个大模型服务与应用平台——火山方舟。

五大优势构建大模型平台

在人工智能时代,不是所有企业和个人都无需自己闭门造车,而是可以方便地从打车平台租到自己需要的车型。火山方舟就是这样一个大模型“打车平台”,作为一个开放的MaaS(Model as a Service)平台,其愿景是让更多的企业和个人能够轻松地接入和使用大模型技术,实现体验创新、数据驱动和敏捷迭代。

那么,火山方舟平台都有哪些功能和优势呢?

首先,火山方舟平台有一个模型广场,就像是一个大模型的展示厅,你可以在这里看到各种各样的大模型助手,有自然语言、图像、语音、视频等多模态领域的基座模型和垂直模型。

这些模型都是由火山方舟平台上的合作伙伴提供的,他们都是在各自领域有着丰富经验和深厚积累的大模型服务商。火山方舟平台的合作伙伴包括百川智能、出门问问、复旦大学 MOSS、IDEA 研究院、澜舟科技、MiniMax、智谱 AI等多家 AI 科技公司及科研院所。用户可以根据自己的需求,浏览和搜索不同类型和领域的模型,并查看模型的详细介绍和评价,也可以通过火山方舟平台,与服务商进行沟通和协商,定制专属于自己的模型服务方案。

其次,火山方舟平台有一个模型评估,就像是一个大模型的试驾场,可以在这里对不同的模型进行在线或者离线的评估,看看它们在实际场景中表现如何。用户可以通过输入自己的数据集或者样例,或者选择平台提供的通用指标和行业指标,甚至自定义指标,来测试模型的性能和效果。

比如说,在自然语言领域,用户可以使用BLEU、ROUGE、GLUE等指标来评估模型的翻译、摘要、问答等能力;在图像领域,可以使用mAP、IOU、FID等指标来评估模型的检测、分割、生成等能力;在语音领域,可以使用WER、MOS、CER等指标来评估模型的识别、合成、转换等能力;在视频领域,可以使用PSNR、SSIM、LPIPS等指标来评估模型的压缩、增强、编辑等能力。通过这些指标,用户可以客观地比较不同模型的优劣,并选择最适合你需求的模型。

再次,火山方舟平台有一个模型精调,就像是一个大模型的定制工厂,用户可以在这里对你选择的模型进行进一步的优化和调整,让它更适合特定领域或者任务。用户可以根据自己的数据量和质量,选择合适的精调方式,包括SFT(Supervised Fine Tune)和RLHF(Reinforcement Learning Human Feedback)fine-tune。SFT是通过有监督的方式,利用标注数据来训练模型;RLHF是通过人类反馈的方式,利用无标注数据来训练模型。

无论哪种方式,都可以让模型更贴近用户的需求和场景,通过这些方式,你可以让模型更具有个性化和创造性。

最后,火山方舟平台还有两个重要的部分:安全与信任和优化与性价比。这两个部分是保障用户和服务商双方利益和体验的关键。

安全与信任是指火山方舟平台采用了多种技术手段来保障双方数据资产的安全性和可信性,包括基于火山云基础能力的安全沙箱、基于硬件的可信计算环境、联邦学习技术等。安全沙箱可以隔离用户和服务商的数据和代码,防止泄露和篡改;可信计算环境可以保证计算过程的正确性和完整性,防止篡改和伪造;联邦学习技术可以让用户和服务商在不共享原始数据的情况下,进行协同学习和优化。

通过这些技通过这些技术手段,火山方舟平台为用户和服务商搭建了一个安全、高效、灵活的桥梁,促进了双方的互信和共赢。

优化与性价比则是指火山方舟平台为大模型的推理提供高可靠保障,以及企业级的负载均衡和容错能力。同时,通过流量错峰、训推一体等手段,将进一步降低推理的单位成本。流量错峰是指通过智能调度,将高峰期的流量分散到低峰期,从而平滑资源使用;训推一体是指通过将训练和推理集成在同一平台上,从而减少数据传输和转换的开销。通过这些手段,火山方舟平台为用户提供了高效稳定的大模型服务,同时也节省了运营成本。

时代变革在即,平台助力大模型应用落地

综上所述,火山方舟通过搭建一个开放、共赢、创新的大模型服务与应用平台,让更多的企业和个人能够轻松地接入和使用大模型技术,实现体验创新、数据驱动和敏捷迭代。它在从底层解决了企业接入大模型的安全焦虑的同时,还大幅降低了大模型的使用门槛和成本,提高了大模型的性能和效果,极大地拓展了大模型的应用空间和价值。

瓦特改进蒸汽机之后,工业革命并非发生在一夜之间。同样的,人工智能带来的社会革命也将会是一个坚定而缓慢的过程,但秉持开放理念的火山方舟则有望给这一过程按下加速键。

火山方舟平台汇聚了多家优秀的大模型服务商,包括自然语言、图像、语音、视频等多模态领域的基座模型和垂直模型。这些模型在不同行业和场景中都有着广泛的应用和价值,比如说:

在教育行业,大模型可以帮助老师和学生提升教学和学习效果,比如说可以生成个性化的教学内容、提供智能辅导和评测、实现多语种的互动和交流等;

在医疗行业,大模型可以帮助医生和患者提升诊疗和康复效果,比如说可以进行病情分析和诊断、提供医疗建议和处方、实现远程监测和治疗等;

在金融行业,大模型可以帮助银行和客户提升金融服务和风险管理效果,比如说可以进行信用评估和授信、提供投资建议和策略、实现反欺诈和合规等;

在娱乐行业,大模型可以帮助艺人和观众提升创作和欣赏效果,比如说可以生成原创的音乐、影视、游戏等内容、提供个性化的推荐和评论、实现多样化的互动和社交等。

这些只是一些例子,还有更多的行业和场景等待我们去探索。火山方舟平台希望通过搭建一个开放、共赢、创新的大模型社区,让企业和个人使用大模型就像打车一样简单、便捷、安全、低成本的平台。

当我们从未来回望,火山方舟平台或许可以被视为开启大模型服务与应用新时代的重要里程碑。它是火山引擎在大模型领域的一次创新和突破,为我们带来更多的机会和可能。

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