上證報中國證券網(wǎng)訊（記者 孫小程）1月29日，百川智能發(fā)布超千億參數(shù)大語言模型Baichuan 3。在多個英文評測中，Baichuan 3表現(xiàn)接近GPT-4水平。在CMMLU、GAOKAO、HumanEval和MBPP等多個中文評測榜單上，Baichuan 3超越GPT-4，展現(xiàn)了其在中文任務上的優(yōu)勢。此外，在MT-Bench、IFEval等對齊榜單評測中，Baichuan 3超越了GPT-3.5、Claude等大模型。

在對邏輯推理能力及專業(yè)性要求極高的MCMLE、MedExam、CMExam等權威醫(yī)療評測上，Baichuan 3的中文效果同樣超過GPT-4，是中文醫(yī)療任務表現(xiàn)最佳的大模型之一。Baichuan 3還突破“迭代式強化學習”技術，進一步提升了語義理解和生成能力，在詩詞創(chuàng)作的格式、韻律、表意等方面表現(xiàn)優(yōu)異。

據(jù)介紹，為了給Baichuan3注入豐富的醫(yī)療知識，百川智能在模型預訓練階段構建了超過千億Token的醫(yī)療數(shù)據(jù)集，包括醫(yī)學研究文獻、真實的電子病歷資料、醫(yī)學領域的專業(yè)書籍和知識庫資源、針對醫(yī)療問題的問答資料等。該數(shù)據(jù)集涵蓋從理論到實際操作，從基礎理論到臨床應用等各個方面的醫(yī)學知識，確保了模型在醫(yī)療領域的專業(yè)度和知識深度。

與百億、幾百億級別參數(shù)模型訓練不同，超千億參數(shù)模型在訓練過程中對高質量數(shù)據(jù)，訓練穩(wěn)定性、訓練效率的要求都高出幾個量級。為更好解決相關問題，百川智能在訓練過程中針對性提出了“動態(tài)數(shù)據(jù)選擇”“重要度保持”以及“異步CheckPoint存儲”等多種創(chuàng)新技術手段及方案，有效提升了Baicuan 3的各項能力。

為全面提升數(shù)據(jù)質量，百川智能設計了一套基于因果采樣的動態(tài)訓練數(shù)據(jù)選擇方案，該方案能夠在模型訓練過程中動態(tài)選擇訓練數(shù)據(jù)，極大提升數(shù)據(jù)質量。訓練效率方面，百川智能針對超千億參數(shù)模型的并行訓練問題進行了一系列優(yōu)化，通過多種技術創(chuàng)新，Baichuan 3的訓練框架在性能方面相比業(yè)界主流框架提升超過30%。

在擁有豐富高質量專業(yè)醫(yī)療知識，并能通過調優(yōu)后的Prompt對這些知識進行充分激發(fā)基礎上，結合超千億參數(shù)的推理能力，Baichuan 3在醫(yī)療領域的任務效果提升顯著，在各類中英文醫(yī)療測試中的成績提升了2到14個百分點。