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

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，Baichuan4-Turbo、Baichuan4-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Baichuan4-Turbo、Baichuan4-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Baichuan4-Turbo、Baichuan4-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。

Baichuan4-Turbo部署成本、Baichuan4-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，Baichuan4-Turbo的文本生成、知识问答、多语言处理等核心能力相比Baichuan 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Baichuan4-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Baichuan 4基本持平，但推理成本行业最低，仅为Baichuan 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Baichuan 4，Baichuan4-Turbo首Token速度提升51%、Token流速提升73%；Baichuan4-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（Mixture of Experts）模型，Baichuan 4-Air首创了PRI（Pyramid、Residual、Interval）架构。与标准的MoE架构相比，Baichuan4-Air保持了MLP（多层感知机）和Attention（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，Baichuan4-Air不仅时效率更高，性能也大幅领先于GPT4-style、Mixtral-style结构的MoE模型。

Baichuan4-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、软通动力、新致软件、达观数据、华胜天成等多家行业生态伙伴，以及华为、中科曙光等硬件厂商，中国移动、中国电信、中国联通等运营商达成合作，携手构建百川大模型生态。（宜月）

生成海报

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。