百度发布文心大模型4.0 Turbo；用户规模突破3亿人

UCloud小助手发布于2024-07-01 13:21 / 311人阅读

在近日举办的WAVE SUMMIT深度学习开发者大会2024上，百度方面公开了文心一言的最新数据，正式发布文心大模型4.0 Turbo、飞桨框架3.0等新品，并公布一系列技术、生态方面的最新成果。同时，百度首席技术官王海峰称，文心一言累计用户规模已达3亿，日调用次数也达到了5亿。

王海峰认为，通用人工智能已经越来越近，而大模型技术为其带来了曙光：一是人工智能技术的通用性，大模型在面向不同任务、语言、模态、场景时的通用性越来越强；二是能力的全面性，人工智能的理解、生成、逻辑、记忆等四项基础能力越强，越接近通用人工智能。

技术亮点：四大核心能力提升

理解能力：文心大模型4.0 Turbo能够更准确地理解人类语言的深层含义，无论是复杂的文本还是口语，都能轻松应对。其在基础大模型的基础上，进一步创新智能体技术，包括理解、规划、反思和进化，能够做到可靠执行、自我进化，并一定程度上将思考过程白盒化，让机器像人一样思考和行动，能够调用工具自主完成复杂任务，在环境中持续学习实现自主进化。

生成能力：该模型能够生成更加自然、流畅的语言文本，无论是文章、对话还是诗歌，都能展现出惊人的创造力。王海峰表示，文心一言 4.0 Turbo 的上下文输入长度从 4.0 版的 2K tokens 升级到了 128K tokens，能够同时阅读 100 个文件或网址，AI 生图分辨率也从 512*512 提升至 1024*1024

逻辑能力：文心大模型4.0 Turbo在逻辑推理方面表现出色，能够处理复杂的逻辑关系，为AI应用提供强大的逻辑支持。根据百度首席技术官王海峰的介绍，文心大模型4.0的逻辑能力是文心一言3.5的3倍，这种增强的推理能力使得文心大模型4.0 Turbo能够更好地理解和执行复杂的指令。

记忆能力：该模型具备强大的记忆能力，能够存储和检索大量信息，为AI应用提供丰富的知识库。相比于之前的版本，由于记忆能力的提升，其联系上下文、输入框的交互体验方面也得到了非常大的提升。

应用场景广泛

文心大模型4.0 Turbo已经广泛应用于搜索、信息流、智能音箱等互联网产品，并通过百度智能云赋能工业、能源、金融、通信、媒体、教育等各行各业。无论是企业还是个人，都能从中受益，享受到AI技术带来的便利和效率提升。以下是其应用场景的详细归纳：

自然语言处理（NLP）：

文本生成：文心大模型4.0 Turbo可以生成高质量的文本内容，如广告文案、海报设计、营销视频等。根据公开数据，过去半年文心大模型生成了70亿行代码、创作了5.9亿篇文章，这证明了其在文本生成领域的强大能力。
对话交互：通过理解用户意图和语境，文心大模型4.0 Turbo能够与用户进行自然、流畅的对话交互，提供智能客服、语音助手等服务。

教育：

智能教学：文心大模型4.0 Turbo可以辅助教师进行教学，提供个性化学习资源和推荐，提高教学效率。同时，它还能够解答学生的疑问，提供学习指导和建议。
逻辑推理：在教育领域，文心大模型4.0 Turbo的逻辑推理能力得到了充分应用。例如，在解决数学问题时，它能够像老师一样进行清晰的分析和讲解。

企业服务：

商业智能（BI）：文心大模型4.0 Turbo支持商业智能应用，如百度GBI，能够通过自然语言交互执行数据查询与分析任务，降低数据分析的门槛，提升数据分析的效率。
办公助理：如“如流”这样的办公助理工具，借助文心大模型4.0 Turbo的能力，可以协助完成日程管理、文件整理等任务，提高办公效率。

文化艺术：

文学创作：文心大模型4.0 Turbo可以辅助作家进行文学创作，提供创意和灵感。通过输入主题或关键词，它可以生成小说的情节、人物设定等。
艺术设计：除了文本生成外，文心大模型4.0 Turbo还可以用于生成设计图稿、视频内容等，为艺术创作者提供新的创作工具。

农业：

农业智能体：文心大模型4.0 Turbo被应用于农业领域，如“农民院士智能体”，它基于文心智能体平台创建，学习了农业专家的知识和经验，可以为农民提供生产生活中的指导和建议。

行业特定应用：

金融：文心大模型4.0 Turbo可以用于金融领域的风险评估、投资决策等任务。
医疗：在医疗领域，它可以帮助医生进行疾病诊断、治疗方案制定等工作。

智能客服：

客户服务：文心大模型4.0 Turbo可以为企业提供智能客服服务，通过自然语言处理技术理解用户问题并给出准确答案，提高客户满意度和效率。

结语

纵观人类经历的前三次工业革命，其核心驱动力量机械技术、电气技术和信息技术都有很强的通用性，会应用于各行各业，当它们呈现出标准化、自动化和模块化的工业大生产特征，核心技术就进入工业大生产阶段。人工智能基于深度学习及大模型工程平台，包括算法、数据、模型、工具等，也已经具备了非常强的通用性，并具备了标准化、模块化和自动化的特征，推动人工智能进入到了工业大生产阶段，通用人工智能将加速到来。

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