实测“超越GPT-4”的百川超千亿参数模型:医疗问答业内最强?

  刚发完 Baichuan-NPC 还不足月,百川智能又对产品进行了一次大更新,发布了 Baichuan 3 模型。这次更新后,在多个权威通用能力评测 CMMLU、GAOKAO 和 AGI-Eval 中,其英文能力已经逼近 GPT-4,在中文任务表现上甚至超越了 GPT-4:

  百川智能一直在强调 Baichuan 3 在医疗场景方面的优化。在预训练阶段,百川智能就为 Baichuan3 构建了超过千亿 Token 的医疗数据集,包括医学研究文献、真实的电子病历资料、医学领域的专业书籍和知识库资源、针对医疗问题的问答资料等。此外,他们在推理阶段进行了系统性的调优,让 Baichuan 3 在真实的医疗问答场景下也能给用户提供更精准、细致的反馈。

  而从 Baichuan 3 在 MCMLE、MedExam、CMExam 等中文医疗任务的评测的表现来看,这款大模型在中文医疗场景的表现已经超过了 GPT-4,而英文相关问题其表现也不错,仅次于 GPT-4。

  上手实测:医疗能力最强的中文大模型?

  当然,跑分只是模型能力的一个剪影,硅星 GenAI 选了一些关于医疗行业和中国传统文化相关的问题来让他回答,看看 Baichuan 3 的实际表现。

  对于百川大模型的医疗知识与思考角度进行测试,由简单到更具专业性循序渐进地问了 Baichuan 3 几个就诊问题:

  通过百川的回答可以看到,其“看诊”的逻辑和我们去医院看医生的问诊思路几乎是一致的。都会从引发病症的优先级考虑,对每个答案为何优先考虑和排除会给出专业、科学的解释,至少不会一上来就罗列最坏的情况,让人觉得自己小命不保。

  如果遇到一些不太熟悉的药物,Baichuan 3 还能够给出详细的介绍和使用方法教程。

  百川也会对患者症状的口语描述会做出专业的名词解释再分析,这有利于患者在就医时与医生提高沟通效率与准确性,也会缓解部分患者表述不清症状的焦虑感。

  当然,Baichuan 3 给出的回答是否真的专业和准确,一般人也很难分辨,感觉目前对 AI 还是缺乏信任感,难以满足人们对于医疗判断权威性和准确性的依赖。

  除了医疗领域,中国传统文化中的诗词创作的格式、韵律、表意等方面,也是这次更新的重点方向。

  在文学创作方面,中学时代常学到的修辞手法有古诗里的“顶针”、“用典”,下面就先从这两点先测试一下 Baichuan 3:

  在第一次让 Baichuan 3 运用“顶针”的修辞手法写一首关于龙年的古诗时,它并没有运用这个修辞手法。

  这时,我不禁好奇它到底知不知道这个修辞手法,于是便问了它:

  根据百川的回答我看到,对于“顶针”手法的第一词条显示是它的别称“顶真”,基于优先级的关系,我这次选择用“顶真”这两个字来问它。

  不错,这次写出来了。

  但再次以“顶针”这两个字让 Baichuan 3 创作,依旧是上文显示没有用到此修辞手法的答案。这就好比知道 1+1=2,但问一加一等于多少就不会算了一样。还是有些相对“死板”。

  为了做对比,我们也问了问 ChatGPT 知不知道“顶针”。

  不负众望,ChatGPT 也不知道这种说法。

  我都开始怀疑是不是至始至终都只有“顶真”一种说法,而“顶针”只是人们的错别字说法了。

  但问 ChatGPT 知不知道“顶真”二字的修辞手法时,ChatGPT 给出了回答:

  我们试着让 ChatGPT 再用顶真的修辞手法写一首诗出来,它写的诗是:

  从形式上来看,确实是“顶真”的格式。先不论这首五言律诗的质量,至少也算 OpenAI 也能完成任务了。要说文采是 OpenAI 好还是百川智能的好,这个交给你们来判断吧。

  下面是中国诗词最广博的修辞手法——“用典”的测试。

  可惜,Baichuan 3 对于典故的理解和大众有些出入,这方面还需要加强。

  另外,对对子的平仄规律也是中国文学的独特魅力。我们先问了问 Baichuan 3 知不知道如何写对联,并让它写了一副对联出来:

  百川对于此次指令的完成度极高,并且在词性、结构等方面的十分契合上文提到的对联 7 个要点。基本上可以直接写出来贴门上了,正好马上过年,可以用到了。

  技术亮点

  根据百川智能官方介绍,目前 Baichuan 3 的参数规模已经超千亿,为解决由于参数量巨大导致的在训练过程中出现梯度爆炸、loss 跑飞、模型不收敛等问题,百川智能在训练过程中提出了“动态数据选择”、“重要度保持”以及“异步 CheckPoint 存储”等技术手段及方案,来提升 Baicuan 3 的各项能力。具体更新细节,大家可以看百川官方的文章《 》。

  总结一下,Baichuan 3 有几个技术要点:

  1. 动态训练数据选择方案:可以在训练过程中动态选择训练数据,提高数据质量。

  2. 重要度保持:可以在训练初期保证模型训练初期的稳定性。

  3. 参数“有效秩”:用于在各项指标上发现训练过程的问题,加速问题定位,确保瘦脸效果

  4. 异步 CheckPoint 存储机制:保证无性能损失的同时加大存储频率,较少机器故障的影响。

  在去年百川智能成立之初,王小川便表示会在年底推出一款对标 GPT-3.5 的大模型,而现在他们已经超额完成了这个目标。

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