百川智能发布一站式解决方案，助力企业“多、快、好、省”落地大模型

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IPO早知道

3周前

由于Baichuan4-Turbo、Baichuan4-Air均为百川智能自研，所以这些优质通用训练数据与两者的数据分布高度一致，结合超参动态搜索和自适应配比等算法，与企业私有数据混合微调，显著提升了两个模型多场景下的可用率，在金融、教育、医疗等场景下的专业细分任务平均可用率高达96%，位居行业首位。

企业多元场景可用率高达96%，位居行业首位。

本文为IPO早知道原创

作者｜Stone Jin

微信公众号｜ipozaozhidao

据IPO早知道消息，百川智能日前推出了一站式大模型商业化解决方案，即1+3产品矩阵（全链路优质通用训练数据，Baichuan4-Turbo、Baichuan4-Air两款模型和全链路领域增强工具链），该方案“工具多、速度快、效果好、成本低”，能够帮助企业以最低成本实现效果最佳的私有化部署。并支持企业将专有数据与百川智能自用的全链路优质训练数据混合，对Baichuan4-Turbo、Baichuan4-Air两款模型进行调优和增强，实现了行业最高的96%多场景可用率。

众所周知，尽管大模型具备良好的泛化能力，但由于每个企业都有自身独特的专业知识和应用场景，直接应用通用模型无法达到理想效果，必须对模型进行定制化优化使其适应特定领域和场景需求，而优化后模型在多场景下的可用率是评估其价值的关键标准。此前行业的主流做法是将企业专有数据和通用数据混合定向调优、增强通用模型，但受限于诸多因素，企业很难获得与原模型高度匹配的通用训练数据，因此即便经过调优，模型也有很大概率会失去通用性，变成无法应对多个场景的专用模型。

为解决这一关键难题，百川智能将自用的优质预训练数据、SFT微调数据、强化学习中的通用训练数据，以及自研的超参自动化搜索和调优技术、数据动态自适应配比技术等统一封装，打造了一套全链路优质通用训练数据方案。

此外，成本是影响企业应用大模型的另一个重要因素，不同场景阶段，企业对模型性能和成本的要求各不相同。为更好满足行业用户的多样化需求，百川智能对两个模型进行了差异化定位。

具体而言，Baichuan4-Turbo的文本生成、知识问答、多语言处理等核心能力相比Baichuan 4均有显著提升，只需2卡4090的算力即可完成部署，在 GPT—4o同档位效果的模型中部署成本最低，非常适合企业探索复杂场景。而Baichuan4-Air则更适用于已经验证过的较大规模流量的场景，其效果与Baichuan 4基本持平，但推理成本行业最低，仅为Baichuan 4的1%，百万Token只需0.98元。

同时，两款模型的响应速度也均提升显著，相比Baichuan 4，Baichuan4-Turbo首Token速度提升51%、Token流速提升73%；Baichuan4-Air的首Token速度提升77%、Token流速提升93%。

值得一提的是，作为百川智能的首个MoE（Mixture of Experts）模型，Baichuan 4-Air首创了PRI（Pyramid、Residual、Interval）架构。与标准的MoE架构相比，Baichuan4-Air保持了MLP（多层感知机）和Attention（注意力机制）的内部结构不变，仅对混合专家MLP层的配置方式进行优化，通过合理配置专家数量和激活策略，能够更好地平衡计算负载，减少计算量，提高推理速度。在相同训练数据下，Baichuan4-Air不仅时效率更高，性能也大幅领先于GPT4-style、Mixtral-style结构的MoE模型。