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第263章 2020的深红（第3页）

“诸位，我就不做太多自我介绍，我叫林燃，这次由我带领大家进行我们自己大模型的研究，我把它叫做阿尔法。

我的目标是在三个月内，构造出一款比GPT更好的生成式人工智能。

我们拥有的算力比不上OpenAI，那么我们就要从算法的层面做优化，要从数据的角度做优化。

同时我们还需要解决ChatGPT存在的问题，要消除人工智能的幻觉，要提供更智能的回答，要具备更优秀的能力。

总之在未来半年时间里，我需要各位的配合和协助。

我固然是大脑，我来构建它的算法和底层架构，但需要各位配合，做其他工作。”

在大模型上，大脑固然是最重要的，但其他的工作也不可或缺，像数据准备，模型集成和部署，代码生成测试与调试，全栈开发和自动化。

需要这些工作，帮助LLM从实验室走向实际应用。

“我们可以采取将模型分解为多个专家子模块，仅激活部分参数，路由机制选择专家处理输入，扩展到动态MoE，再引入自适应路由，进一步降低推理成本。”

“压缩Key-Value缓存，通过潜在表示减少注意力机制的内存占用，同时保持多头并行，再通过集成知识图谱的方式来缓解幻觉，同时优化低算力训练”

“使用8位浮点格式进行计算，结合更高精度积累以避免精度损失，细粒度量化策略扩展到FP4INT8混合”

“MoE中无辅助损失的均衡策略，确保专家利用率高，而不引入额外训练负担，扩展到无监督均衡，应用于边缘AI训练”

“同时预测多个后续token，densify训练信号，提高数据效率，结合链式预测”

“使用知识图谱注入事实，退拟合模型以修正偏差；自精炼减少检索开销”

赵松下亲眼看着他们命名为阿尔法的人工智能，以难以想象的速度狂飙突进。

他严重怀疑林教授是不是过于变态了，明明来的很少，但每次来都有突破性进展。

他们这次用到了大量新方法，要么是论文方法第一次在工程里实践，要么就是从来没有出现过的方法。

殊不知看上去林燃只是每周来个两天，但实际上林燃在1960时空已经过去了两年时间，围绕LLM这条路线，林燃已经有了很深的思考。

赵松下五年工龄只能干点边缘工作，但不妨碍靠着啃论文和听林燃讲课，水平突飞猛进。

他11月接到通知，12月到申海开始工作，中间春节就回去了三天，加班费打满。

春节回去前，以Pony为首的高管团队就来参观最新进展。

偌大的会议室坐满了人，赵松下坐在最边上，林燃和Pony在第一排谈笑风生，鹅厂其他高管团队清一色坐在后面。

“好，既然大家都到齐了，那我们就废话不多说，直接开始吧。”林燃说。

这次由他来亲自展示：

“ChatGPT很棒，但它有时会出错，会‘幻觉’出不存在的事实，还需要海量算力。

我们的深红，通过MoE架构和MLA技术，一定程度上消除了幻觉问题，并在较低算力下实现更快的响应。”

台下的工程师们都搞不懂林总为什么这么执着，之前叫阿尔法不是很好听吗？最近非要改名叫深红。

林燃敲击键盘，屏幕上弹出一个简洁的聊天界面：“请用中文写一首关于长城的历史诗，并解释长城的建造原因。”

深红的响应迅速出现：

“巍峨长城万里盘，秦皇一统筑雄关。防胡御寇安边陲，千古风霜永流传。”

紧接着是详细解释：“长城最早由秦始皇统一中国后修建，主要目的是防御北方游牧民族如匈奴的入侵，后续朝代如汉、明不断加固。它不仅是军事工程，还象征民族凝聚力。根据历史记载，秦朝动员了数十万劳工，耗时数年”

林燃又紧接着展示了一些ChatGPT在市面上常见的应用，深红都展示出了更准确、更智能的回答。

一直到林燃输入：

“你扮演一位能力超群，但每次只能说一句不超过20个字的话的软件工程领域的大师。我会提供一个具体的场景，你描述作为大师身处这个场景下会说什么。注意:大师不能直接表达他的观点必须使用哲学、佛学相关知识进行隐喻，请只回复具体的对话内容。

场景:一位工程师正坐着笔记本前，删掉了一些因新功能引入，而无法通过的单元测试，就在他准备推送代码时。大师从他的身后路过”

深红回答道：“大师：断根求叶茂，可得几时春。”