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一、语鲸大模型的定义与概述

语鲸大模型是深言科技推出的一个多功能的人工智能语言处理模型。它是基于人工智能技术构建的大型语言处理模型，专注于为用户提供高级的自然语言理解、生成和翻译服务。2023年11月初，深言科技联合清华大学NLP实验室开源了语鲸 – 8B模型，这是语鲸大模型系列中首个开源的中英双语大语言模型，拥有约80亿参数，在数万亿token的高质量中英数据上进行预训练，在多个公开评测基准（如C – Eval、MMLU和CMMLU等）上均达到领先效果，模型在预训练阶段使用8K的上下文长度进行训练，从而能够完成更长上下文的理解和生成任务。

二、语鲸大模型的特点

1. 多能力集成
   • 语鲸大模型具备强大的语义理解与文本生成能力。在语义理解方面，它能够精准地剖析输入文本的含义，无论是简单的日常表述还是复杂的专业内容。例如，在处理学术论文时，它可以准确理解论文中的专业术语、概念以及复杂的句子结构。在文本生成上，无论是创作故事、撰写新闻文章，还是生成商务文件等，都能够根据用户的需求提供相应的文本内容。
   • 其具有代码理解与生成能力。这对于编程相关的任务非常有帮助，比如它可以理解一段编写好的代码的功能和逻辑，同时也能够根据任务需求生成相应的代码片段。例如，在开发一款小型软件时，它可以辅助程序员快速生成部分基础代码结构，提高开发效率。
   • 逻辑推理能力是语鲸大模型的又一重要特点。它可以依据所提供的信息进行合理的逻辑推理，像解答逻辑谜题、分析数据分析结果等场景下，模型能够通过逻辑推理得出相应的结论或者建议。
2. 多语言支持
   • 作为中英双语大语言模型，语鲸大模型在处理中文和英文方面都表现出色。这使其在跨语言交流、英文学习与教学、中英文翻译等领域具有广阔的应用空间。例如，在跨国企业的文档处理中，它可以轻松地处理中英文混合的文件内容。
3. 行业领先的中文处理能力
   • 语鲸大模型的一个核心特点是在中文理解和生成能力上行业领先。它更懂中文，更懂中文的使用场景。由于中文在语义表达上的复杂性和独特性，许多国外的英文大模型无法很好地应用于中文语言信息处理场景。而语鲸大模型专门针对中文进行研发和优化，能够适应中文语言的各种习惯和文化背景。例如在处理古典诗词的分析与创作时，它能够理解诗词中的古典意象和韵律要求，并能创作出符合中文诗词规范的作品。

三、语鲸大模型的应用领域

1. 写作创作领域
   • 涵盖各种类型的写作需求，包括AI论文写作、AI公文写作、AI小说写作等。在论文写作方面，它能够为学者提供研究思路、辅助构建论文框架、提供论据支撑等。例如，一位科研人员在撰写关于人工智能在医疗影像诊断中的应用的论文时，可以向语鲸大模型询问相关的研究现状综述，模型能够综合已有的研究资料给出较为全面和准确的回复。在公文写作上，它可以根据不同的公文格式要求快速生成初稿，如政府部门的通知、报告等公文内容。对于小说创作，它能为小说家提供创意、情节设定等方面的灵感，或者直接续写小说故事内容。
2. 代码开发相关领域
   • 因为具备代码理解与生成能力，可用于代码补全的任务，有助于提高程序员的开发效率。无论是开发大型软件项目还是编写简单的脚本程序，语鲸大模型都可以在代码编写过程中提供辅助。比如在编写一个网站的前端代码时，程序员在输入部分HTML、CSS或JavaScript代码后，模型可以提示后续可能的代码结构或者补全遗漏的部分代码语句。
3. 日常办公与学习
   • 在办公方面，它可用于文档工具中的内容创作，例如在制作PPT时，模型可以生成PPT的内容大纲或者详细的幻灯片内容。它也能在思维导图制作中提供思路，在会议中担任会议助手等。在学习方面，它可以作为知识问答的工具，比如学生学习数学知识，对于一些数学题目的解答可以向语鲸大模型寻求帮助；也可以用于语言学习，特别是英语学习中的语法解释、翻译等任务。
4. 多媒体与设计领域
   • 在视频工具方面，涉及AI视频生成、AI视频编辑等，例如为视频创作提供创意脚本。在设计领域，可用于AILOGO设计、AI空间设计等，为设计师提供设计思路和参考方案。在图像方面，能够进行AI图像生成、图像处理，如图片背景移除、图片无损放大、图片优化修复、图片物体抹除等操作。

四、语鲸大模型的优势

1. 性能卓越
   • 语鲸大模型在多个公开评测基准上取得领先效果，如在C – Eval、MMLU和CMMLU等测试中表现优异。以C – Eval为例，其测试涵盖了多种知识领域和任务类型，语鲸大模型能够准确回答各种问题，展示出其广泛的知识储备和强大的处理能力，与其他著名的大语言模型如GPT – 4、GPT – 3.5 Turbo等相比，在不同的任务场景下有自己的优势。例如在某些中文语义分析和文本创作任务中，语鲸大模型的表现更为突出，这体现了它在模型设计、预训练数据和算法优化等方面的先进性。
2. 多任务处理能力
   • 从文本创作到数学计算、从代码补全到逻辑推理，语鲸大模型能够处理多种不同类型的任务。这一优势让它在多种应用场景下都能发挥作用，无需用户频繁切换使用不同的工具。例如，用户在一个项目中既需要处理文本编辑内容，又涉及到代码编写和数学运算，语鲸大模型可以一站式满足这些需求。
3. 良好的开源与开发支持
   • 开放语鲸 – 8B模型的权重，同时提供了符合用户习惯的Huggingface推理接口以及LoRA等参数高效微调示例，这对开发者十分友好。开发者可以快速利用这些资源进行模型的定制开发和优化，既适合学术研究（可免费使用），也能满足商业用途（需通过申请获取授权）。这有助于语鲸大模型在更多领域和特定场景下得到应用，加速其在不同行业的落地进程。
4. 中文处理专长
   • 在中文语言信息处理场景具有独特的优势。国外英文大模型由于语言差异难以很好地处理中文相关任务，而语鲸大模型核心优势就在于其在中文理解和生成能力上行业领先。这使得它在中国本土市场，尤其是中文内容创作、中文信息处理等领域的应用更加得心应手。例如在处理具有中国文化特色的内容时，如传统文化、武侠小说等方面的创作和分析，语鲸大模型能够更好地适应中华文化的语境和语义要求。

五、语鲸大模型与其他模型的比较

1. 与国外英文大模型的比较
   • 语言处理优势：国外的英文大模型如GPT系列等，主要以英文数据为基础进行构建和训练，在英文语言处理场景下表现卓越。然而，由于天然的语言差异和屏障，这些模型无法很好地用于中文语言信息处理场景。语鲸大模型则是基于中英双语数据进行预训练，并且在中文理解和生成能力上行业领先，更懂中文的语义、语法以及使用场景。例如在处理中文古典文学作品的分析时，语鲸大模型能够依据中文的文化内涵和语言规则进行深入解读，而国外英文大模型很难做到这一点。
   • 数据和应用场景差异：国外英文大模型的数据来源多为英文的互联网文本、学术文献等，其应用场景也更多地偏向于英语国家的需求和文化背景。而语鲸大模型的数据结合了大量的中文语料，决定了其在中文本土应用场景下更具适应性，如在中国的政府文件处理、本土文化作品创作等场景中有更好的表现。同时，语鲸大模型也能满足一些中英双语交叉的应用场景，如跨国企业在中国的办公需求等。
2. 与国内其他大模型的比较
   • 核心能力侧重点：不同的国内大模型可能在各自的特色能力上有不同的表现。例如有的大模型可能在图像识别能力上较为突出，而语鲸大模型的核心优势在于自然语言处理方面的多种能力集成，如强大的语义理解、文本生成、代码理解与生成以及逻辑推理能力。以在智能办公场景为例，如果一个任务是同时对自然语言文档进行处理并且根据文档内容生成特定的代码片段，语鲸大模型相对一些侧重于图像或者其他单一能力的大模型来说，更适合此类综合性较强的任务。
   • 性能评测方面:在共同的性能评测基准如C – Eval、MMLU等方面，语鲸大模型与其他国内大模型有着不同的表现。通过对比各模型的具体评测数据，可以看出语鲸大模型在某些任务场景下有自身的优势，例如在中文相关的文本理解和生成任务方面。同时，它的开源工作以及提供的开发接口等方面也与其他模型有所区别，这使得它在开发者社区和应用拓展方面有独特的特点。