作者 | 香草编辑 | 李水青
智东西6月28日报道，今天，百度在WAVE SUMMIT深度学习开发者大会2024上，正式发布文心大模型4.0 Turbo版本，其同步上线网页端和API接口，App端也将陆续上线。
▲文心大模型4.0 Turbo API开放
同时，飞桨平台发布新一代飞桨框架3.0 Beta版本，具备大模型训推一体、动静统一自动并行、编译器自动优化以及大模型多硬件适配等特色。
百度智能代码助手Baidu Comate升级至2.5版本，开发、业务迭代及企业落地速度大幅提升，并拥有了全新的中文名“文心快码”，正式加入百度“文心大家族”。
据百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰介绍，文心一言目前用户规模已突破3亿，每日调用量超过5亿；飞桨平台已累计服务1465万开发者、37万企业，构建了超95万个模型。
一、用户规模突破3亿，文心大模型4.0 Turbo上线
经过几十年的发展，AI技术从早期的人工撰写规则，到后来的统计机器学习，演进到深度学习时代，再到大模型时代，算法、模型变得更加通用和统一。
王海峰谈道，大模型为AGI带来曙光，可以从两个角度解读，一是AI技术的通用性，二是AI能力的全面性。其中，全面的AI能力主要包括理解、逻辑、生成、记忆四个部分。
百度于2019年3月推出文心大模型1.0，经过多次迭代，其4.0版本于去年10月发布。目前，文心一言累计用户规模已达3亿，日调用次数5亿。
今天，百度推出文心大模型4.0 Turbo版本，其网页端、API即日起面向用户开放，App端也将陆续上线，企业用户可登录百度智能云千帆大模型平台调用API服务。
▲文心大模型4.0 Turbo发布
文心4.0 Turbo在生成速度和效果上大幅提升。王海峰现场演示了其与4.0版本的生成效果对比，在相同的提示词下，4.0 Turbo的生成速度明显更快，生成内容也更具条理性。
▲文心4.0 Turbo与文心4.0生成速度对比
在基础模型升级上，百度进一步研发了智能体（Agent）机制，包括理解、规划、反思和进化，使其能够可靠执行、自我进化，并一定程度上将思考过程白盒化，让大模型像人一样思考和行动，调用工具自主完成复杂任务，在环境中持续学习实现自主进化。
▲基于文心大模型的智能体升级
百度还与中国工程院朱有勇院士及团队共同打造了首个农业智能体“农民院士智能体”，其基于文心智能体平台创建，吸收了朱有勇院士的研究成果以及相关的农业知识，可以为农民解答生产生活中的问题。
▲农民院士智能体
百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜谈道，在过去半年，用户使用文心大模型的日均提问量提升了78%，提问平均长度提升89%，使用的提示词变得越来越复杂、具体。
大量的应用基于文心大模型进行创新，截至目前，文心一言已经创作了5.9亿篇文章，绘制了2.4亿张图片，生成了70亿行代码，共辅助了1.3亿人次工作。
▲文心大模型累计成效
吴甜还分享了文心大模型星河共创计划取得的成果，自去年8月启动以来，已创建1000+大模型工具，超55万AI应用，积累了超1000B高质量数据。
例如，百度与长光卫星技术有限公司合作开发了共生地球智能助手，上线首月就服务了3.1万用户，解答遥感技术问题超3.8万次。
二、飞桨推出3.0测试版，四层框架、四大优势
飞桨是百度推出的开源开放产业级深度学习平台，据王海峰介绍，其目前已累计服务1465万开发者、37万家企业，创建了95万个模型。
今天，飞桨框架3.0 Beta版本正式发布，具备动静统一自动并行、编译器自动优化、大模型多硬件适配、大模型训推一体4大特点。
▲百度飞桨框架3.0 Beta
在设计理念上，考虑到大模型和异构多芯发展趋势，为了保障大模型训练推理性能、简化大模型开发调优过程以及更好地适配各种芯片，飞桨与文心联合，在训练、推理两个方面定向优化。
▲飞桨框架设计理念
具体来说，动静统一的自动并行能力通过极简开发，实现大模型的混合并行训练，可以将分布式训练核心代码量减少50%以上，典型模型训练性能领先20%。
编译器自动优化能高效支撑大模型与AI科学计算，通过一体化设计提升通用模型训练效率，将大模型推理通用性能提升30%，典型科学计算模型求解速度领先71%。
▲编译器自动优化
在大模型多硬件适配方面，通过低成本的硬件接入支撑软硬协同优化，开发者仅需适配30余接口即可全面支持大模型训练、压缩、推理。
大模型训推一体是飞桨框架3.0的核心特色，通过训练、压缩、推理的无缝衔接，实现RLHF训练复用推理引擎加速2.1倍，量化压缩复用分布式策略效率提升3.8倍。
▲大模型训推一体
从整体框架来看，飞桨3.0分为表示层、调度层、算子层、适配层共4层架构。值得注意的是，飞桨3.0的开发接口和2.0版本完全兼容，用户无需将代码推翻重来。
▲飞桨3.0框架
飞桨还针对AI for Science进行了优化，能够适配主流科学计算库130多个模型，覆盖数据、机理、数理融合的全球求解模式，能广泛支持科学问题分析，其中基于高阶自动微分及编译优化技术，方程求解类模型对比PyTorch求解速度平均领先71%。
三、智能代码助手升级2.5版本，覆盖百度内部80%程序员
百度副总裁陈洋发布了智能代码助手Comate的2.5版本，升级后的代码助手集成了更多研发知识，覆盖流程更全面。
▲百度智能代码助手升级2.5版本
同时，该助手还拥有了中文名字——文心快码，正式加入百度文心大家族。
陈洋介绍道，文心快码的“快”主要体现在3个方面：开发速度快、业务迭代快、企业落地快。
▲文心快码2.5
具体来说，在开发速度上，文心快码融合了更多研发知识，包括数百位技术专家的实践经验、十亿级研发领域知识以及上万企业的研发场景。
在百度内部使用中，基于文心快码生成的开发框架代码准确度达到80%，单位时间内提交代码数量提升了35%。
▲文心快码开发速度提升
在业务迭代上，文心快码无缝集成研发各个环节，包括需求的调研、设计，代码的编写、测试、发布等。
陈洋称，在百度研发环节的单点提效上，基于文心快码的单行代码编写时长压缩到1.74秒，部署脚本自动生成达到秒级，单次线下环境部署耗时节省10分钟以上。总的来说，对单个工程师的研发整体提效超过14%。
▲文心快码业务迭代速度提升
在企业落地层面，针对行业规范差异、企业私域知识、代码助手与企业内部工具结合等痛点，文心快码提供安全可信、适配业务等核心能力。
经过1年的实践周期，在百度内部过万名工程师中，文心快码的覆盖率已达到80%，其生成代码的采用率达到46%，新增代码生成占比29%。
陈洋还分享了标杆客户喜马拉雅的落地案例，其只用1个季度，就实现了工程师中90%的覆盖率，代码采纳率达到44%，新增代码生成占比33%。
▲文心快码企业落地案例
喜马拉雅CTO姜杰称，文心快码与喜马拉雅积累的研发能力、知识相融合，大幅缩短了技术调研和代码编写时间，极大提升了企业整体研发效率和产品质量。
目前，文心快码提供标准版、专业版、企业版以及企业专有版共4个版本，其中专业版面向专业开发者限时开放，基础功能和高级功能与模型不限量使用。
结语：AI进入工业大生产阶段
从历史的角度来看，纵观前三次工业革命，其核心驱动力量机械技术、电气技术和信息技术都具备很强的通用性。王海峰谈道，当它们呈现出标准化、自动化和模块化的工业大生产特征时，核心技术就进入工业大生产阶段。
目前，包括算法、数据、模型、工具等在内的AI技术，也已经具备了较强的通用性，并具备了标准化、模块化和自动化的特征，推动AI进入工业大生产阶段。
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