传神语联何恩培:依赖Scaling Law的大模型路线已遇瓶颈
11月19日消息,传神近日,语联遇瓶传神语联推出“任度数推分离大模型”,何恩福建某某玩具维修网点模型采用双网络架构实现数推分离,培依把推理网络与数据学习网络分开。的大模
据介绍,型路线已可将其理解为两个协同联动的传神大脑:一个是客户数据学习网络大脑,专注于数据的语联遇瓶动态管理与迭代训练,为模型持续注入知识;一个是何恩推理网络大脑,作为经大量数据预训练的培依基础网络,有良好的的大模福建某某玩具维修网点推理和泛化能力。
随着AI技术进入规模化应用阶段,型路线已传统大模型的传神开发逐渐暴露出成本高昂、效率低下的语联遇瓶难题。尤其在参数规模不断扩大的何恩背景下,Scaling Law(规模定律)的局限性愈发显著。
传神语联创始人何恩培认为,仅依赖Scaling Law的大模型路线已遇瓶颈,要真正突破需依靠算法与架构。
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双网络通过共享嵌入层和中间表示层协同工作,形成类似“主脑”与“辅脑”的高效配合模式,既支持独立训练,也支持联合推理。
这一双网络架构通过共享嵌入层和中间表示层,实现灵活独立训练与高效联合推理,提升模型性能的同时显著降低成本。
据悉,相比传统大模型,“任度双脑大模型”架构在多个关键领域实现突破:一是实时学习: 数据学习网络支持上下文无限制输入,可动态处理海量数据,缩短训练时间至分钟级;二是数据隐私保护: 客户数据本地完成训练,无需上传至云端;三是成本优化:减少模型参数规模,大幅降低算力需求与硬件投入成本。
何恩培坚信,“算法制胜”是具有中国特色的技术路径之一,在以大模型为代表的AI时代尤为重要。相信中国有很多像传神这样的团队在默默耕耘,正在以独特理念引领智能创新。(袁宁)
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