百川智能推出一站式大模型商业化解决方案，企业多元场景可用率高达 96%

百川智能发布一站式解决方案，1+3产品矩阵助力企业“多快好省”落地大模型

官方账号10.3114:23

【】10月31日消息，百川智能推出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，-Turbo、-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-Turbo、-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。

企业多元场景可用率高达96%

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。

由于-Turbo、-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。

-Turbo部署成本、-Air推理成本均为行业同梯队最低

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，-Turbo的文本生成、知识问答、多语言处理等核心能力相比 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-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 4基本持平，但推理成本行业最低，仅为 4的1%，百万Token只需0.98元。

此外，两款模型的响应速度也均提升显著，相比 4，-Turbo首Token速度提升51%、Token流速提升73%；-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（ of ）模型， 4-Air首创了PRI（、、）架构。与标准的MoE架构相比，-Air保持了MLP（多层感知机）和（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，-Air不仅时效率更高，性能也大幅领先于GPT4-style、-style结构的MoE模型。

-Air的时效率对比测试效果图

企业在部署模型过程中还面临着专业算法人才稀缺，模型调优技术门槛高等阻碍。面向这些痛点，百川智能打造了简单易用的全链路领域增强工具链。该工具链集成了数据抓取、数据清洗、数据增强、模型训练、模型评测、模型压缩和模型部署等诸多工具，企业可以根据自身需求自由选择相应工具，对模型进行加密部署和训练。

此外，百川智能还通过大量适配工作解决了不同硬件的适配问题，目前能够高效适配英伟达4090/A/H系列、华为昇腾、寒武纪、高通、MTK、天数等多种主流芯片。

据悉，目前百川智能已经服务了数千家客户， 包括北电数智、完美世界游戏、爱奇艺、360集团、生学教育、爱学堂等各行业的领军企业，并且与信雅达、用友、、新致软件、达观数据、等多家行业生态伙伴，以及华为、中科曙光等硬件厂商，、、等运营商达成合作，携手构建百川大模型生态。（宜月）