浑源涡轮模型界面及其技术细节和性能指标

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2023年9月，浑元发布通用文本转文本模型浑元Turbo，采用全新混合专家（MoE）架构，在语言理解与生成、逻辑推理、意图识别、编码、长上下文、聚合等任务上均有出色表现，在2023年11月的动态更新版本中全面升级为性能最优模型。目前，腾讯浑元的能力正在通过腾讯云全面交付，提供多种规模、多种类型的模型，并结合腾讯云智能其他AI产品与能力，助力模型应用落地场景。


目前模型的应用形态大致分为严肃场景和娱乐场景两类，后者包括聊天机器人、陪玩APP等。

严肃场景是指企业核心业务运营中 芬兰 whatsapp 电话号码列表 的应用，对准确性和可靠性有很高的要求。在这些场景中，大型模型需要处理结构化信息，通常遵循预先设定的业务流程和质量标准，其应用效果直接关系到企业的运营效率和业务成果。

腾讯云曾经帮助某外呼服务商搭建了客服系统，就是一个典型的严肃场景，外呼涉及自然语言对话能力、内容理解与分析能力，这些能力对大型语言模型的兼容性非常强。

其实挑战在于细节，当时团队面临两个核心挑战，一个是性能问题，由于模型的参数规模巨大，达到70B、300B的规模，如何在500毫秒内完成响应并传递给下游的TTS系统成为一个重要的技术挑战。

第二是对话逻辑的准确性。模型有时会在某些对话中产生不合逻辑的回答，影响整体的对话效果。为了克服这些挑战，项目组采取了密集的迭代策略，在1-2个月的开发周期内，保持着每周一个版本的快速迭代速度。

企业客户对大语言模型技术感兴趣，愿意尝试创新，但在技术与业务的深度融合上始终存在认知落差。这并不是企业对自身业务缺乏了解，而是需要专业的技术团队深入理解行业痛点和业务场景，找到最合适的场景，为企业量身定制AI落地方案，实现技术与业务的最佳结合。

“传统的做法可能需要操作员一个场景一个场景地去搭建（语料库），”新宇解释道，“但对于大模型，只需要给出一个提示，就可以满足需求。”明确需求后，混元团队几乎每周更新一个版本，加快了迭代速度，一两个月内准确率就达到了95%。

对于这家外呼服务提供商来说，生成技术是全新的，浑源直接向他们展示了大模型带来的好处，将人力成本减少了四分之三。