[中国,上海,2024年7月5日]昇腾人工智能产业高峰论坛2024在上海举办,会上华为正式发布昇腾大模型推理解决方案,并联合11家生态伙伴及客户发布基于昇腾大模型推理解决方案的五大场景优秀实践。
昇腾大模型推理解决方案正式发布暨五大场景优秀实践
为更好地匹配大模型的推理需求,华为基于昇腾AI基础软硬件,向业界提供使能推理应用快速开发、高效部署的大模型推理解决方案。该解决方案可通过启发式并行解码等系列化推理加速技术,实现应用吞吐最高6倍提升,满足业务SLO的同时,释放极致吞吐性能,让单位吞吐的成本更优。同时,既提供昇腾原生服务化能力,也支持对vLLM、TGI等三方服务框架的快速适配,实现应用天级上线,在满足模型表现的同时,通过极简服务适配,让业务上线时间更短。除此之外,为多机推理提供了完整的弹性推理软件栈,在满足TCO要求的同时,支持灵活弹性扩容,让推理系统面向大模型未来趋势具备更强的演进能力。以此,帮助伙伴和客户打造更贴合场景需求的推理系统。
华为携手业界伙伴和客户不断创新,加速大模型应用落地到场景。会上,华为联合京东、科大讯飞、中国移动、中电信、WPS AI、中国联通、哔哩哔哩、商汤科技、生数科技、华为小艺、华为流程IT等11家生态伙伴及客户发布了基于昇腾大模型推理解决方案的五大场景优秀实践,共同见证人工智能大模型在“文本生成、文生视图、辅助编程、终端应用、智能办公/客服”等五大场景应用启航的历史时刻。
大模型只有与应用场景相结合才能发挥最大的价值,五大场景优秀实践的发布是昇腾大模型解决方案与业界伙伴、客户的模型应用在大模型落地行业场景道路上走出的坚实一步,将为这些场景在提升工作效率、改善服务质量、推动创新发展方面提供助力,也为更多场景下的大模型应用提供了有益参考。
未来,华为将继续携手伙伴基于昇腾AI进行大模型落地实践的联合创新,加速AI走深向实,助力经济和社会发展。
好文章,需要你的鼓励
这项由加州大学圣地亚哥分校和微软研究院合作开发的REAL框架,通过程序分析反馈训练大型语言模型生成高质量代码。与传统方法不同,REAL采用强化学习将代码安全性和可维护性作为奖励信号,不依赖人工标注或特定规则。研究在多个数据集上的实验表明,REAL在保证功能正确性的同时显著提高了代码质量,有效解决了"即兴编程"中的安全漏洞和维护性问题,为AI辅助编程提供了新的范式。
加州大学伯克利分校与Meta FAIR研究团队开发了"Self-Challenging"框架,让大语言模型通过自己创建和解决任务来提升能力。该方法引入创新的"Code-as-Task"格式,包含指令、验证函数、示例解决方案和失败案例,确保生成的任务既可行又有挑战性。在工具计算、网页浏览、零售服务和航班预订四种环境测试中,仅使用自生成训练数据,Llama-3.1-8B模型性能提升了两倍多,证明AI可以通过自我挑战实现有效学习,减少对人类标注的依赖。
南洋理工大学与SenseTime Research合作提出了PoseFuse3D-KI,一种创新的人体中心关键帧插值框架。该方法将3D人体模型信息融入扩散过程,解决了现有技术在处理复杂人体动作时产生扭曲结果的问题。研究团队开发了专门的SMPL-X编码器直接从3D空间提取几何信息,并设计了融合网络将3D线索与2D姿态无缝整合。他们还构建了CHKI-Video数据集,包含2,614个视频片段及完整的人体标注。实验结果显示,PoseFuse3D-KI在PSNR上提升9%,LPIPS减少38%,显著超越现有方法。
这项研究提出了LongGuide算法,解决了大型语言模型在长文本生成任务中的局限性。研究团队发现,仅依靠上下文学习无法使模型充分掌握文本的语言和格式特性。LongGuide通过自动生成两种指导原则:度量指导原则和输出约束指导原则,显著提升了模型性能。在七种长文本生成任务中,该方法使开源和闭源模型的ROUGE-L评分平均提高约6%。LongGuide具有通用性强、易于学习、成本效益高等优点,为提升AI长文本生成能力提供了新方向。