腾讯混元大模型实测上手，剖析蒋杰！

导语： 在数字生态大会上，腾讯集团正式揭开了混元大模型的神秘面纱，引发了广泛的关注。这一举措是否能够解决大模型在不同场景下的实际问题？本文将深入探讨混元大模型的可靠性和成熟性，以及它在不同应用场景中的表现。

正文：

一、混元大模型亮相：挑战与期望

可靠性和成熟性的双重挑战

腾讯的混元大模型亮相引发了人们对大模型的期望。

然而，蒋杰指出，在现实世界的复杂场景中，大模型面临着可靠性和成熟性的双重挑战。他认为，大模型需要在更多领域胜任任务，而不仅仅是在容错率高且任务简单的休闲场景中。蒋杰着重强调了可靠性和成熟性，这是腾讯混元大模型的核心目标。

降低“幻觉”，提高可靠性

在可靠性方面，混元大模型通过有效降低了大语言模型的“幻觉”比例。

这种“幻觉”指的是大模型产生的不准确或不相关的信息。与其他公司采用外挂方式不同，腾讯采用“探真算法”在预训练阶段进行事实修正。这使得混元大模型在实际应用中更可靠，不会胡言乱语。

提升抗诱导能力，增强可靠性

混元大模型还提升了抗诱导能力，能够更好地拒绝回答不安全或不适当的问题。

这一能力的提升有助于保障大模型在各种情境下的可靠性。腾讯通过深度优化，让模型学会识别陷阱问题，抵制诱惑。这种方法不仅提高了可靠性，还加强了大模型的道德责任感。

支持长文本和逻辑推理

在成熟性方面，混元大模型展现了其在处理长文本和逻辑推理方面的能力。腾讯通过优化位置编码和指令跟随，提高了模型处理超长文本的能力。

此外，混元还通过推出思维链新策略，强化了模型对问题拆解和分步思考的能力。这使得大模型更适合处理复杂的文本和逻辑推理任务。

通用大模型的崭露头角

综合来看，腾讯的混元大模型旨在成为一个通用大模型，具备强大的中文创作、逻辑推理和任务执行能力。该模型在中国信通院的测评中获得了最高分，并在多个常见测试集上表现出色。

然而，蒋杰强调，评测集上的高分并非最终目标，而是要将技术应用于实际场景，推动产业创新。

二、实测混元：产品应用与效果

实用级大模型在手，行业多场景应用

腾讯混元大模型正朝着实用级大模型的方向迈进。多个腾讯业务和产品已经接入混元大模型测试，取得了初步效果。

例如，在腾讯会议中，基于混元打造的AI小助手能够实现会中问答、会议摘要和会议待办项等功能。这意味着即使无法参加会议，用户仍然可以获取会议相关信息。

文档应用、广告应用等多领域结合

腾讯混元大模型还在文档应用和广告应用领域发挥着重要作用。在文档应用中，智能助手支持各种文本创作场景，包括生成标准格式文本、自然语言生成函数和生成图表等。

在广告应用中，混元大模型支持智能化广告素材创作，实现了文本、图像和视频的自然融合。这些应用在提高工作效率和社交体验方面发挥了巨大作用。

三、腾讯的技术投入与自研成果

全链路自研，提高技术能力

腾讯坚持全链路自研大模型，从第一个Token开始从零训练，包括算法、框架和平台的全链路自研。

这种自研策略带来了多项技术创新。例如，腾讯自主研发的机器学习框架AngelPTM在训练速度方面大幅提升，支持海量高并发的基础设施也为大模型的发展提供了强有力的支持。

高研发投入带来技术成果

持续的高研发投入促进了技术成果的

转化，腾讯的专利数量也持续增加。

根据腾讯2023年二季度财报，其研发开支已达到160亿元，自2018年至今的累计投入超过2300亿元。这一投入不仅在技术研发方面取得成果，还推动了专利申请的增长，涵盖了人工智能、云技术、大出行和即时通讯等前沿领域。

结语：大模型的应用走向全社会

随着大模型的加速走向全社会，腾讯混元大模型在解决行业痛点方面发挥了关键作用。

腾讯的创新哲学将技术运用于实践的场景，不仅仅是评测集上的高分，更是通过腾讯云MaaS将大模型应用于不同行业和领域，释放更大的价值。这一举措标志着腾讯的技术和产品迭代在不断推动大模型技术向前发展。

腾讯混元大模型的推出，将为各行各业提供更多可能性，提高工作效率和社交体验，推动产业创新，也预示着“百模大战”的进一步升级。