任度双脑大模型数推分离重塑AI技术新篇章
【ITBEAR】在禅宗的智慧中，“以小见大”的哲学思想启示我们，即使是最微小的存在，也蕴含着宇宙的真理。如今，这一哲学理念正在企业智能化转型的浪潮中得到新的诠释。
随着AI技术的迅猛发展，企业纷纷踏上智能化转型的。然而，高昂的决策成本、巨大的投入以及难以预测的效果，成为企业面前的三大拦路虎。在这一背景下，企业渴望找到一种更为精简高效的方式，来实现智能化的飞跃，正如禅宗中所说的“一叶一菩提”，从微小中领悟宏大的智慧。
早期，AI领域的Scaling Law（规模定律）曾被视为通往智能巅峰的金钥匙。ChatGPT从2.0到3.5版本的连续迭代，更是让这一理论大放异彩。然而，当ChatGPT 4.0似乎触碰到人类数据处理的极限时，人们开始意识到，单纯依赖规模定律可能并非万能。
于是，行业内开始深入探讨，在通向通用人工智能（AGI）的道路上，除了规模定律，我们还需要哪些新的策略和方向。客户期望的是，大模型能够像懂自己业务的专家一样，在实际场景中发挥实效，解决实际问题。因此，大模型的目标应当是追求“智慧”的提升，而不仅仅是参数的堆砌。
在这一背景下，传神语联推出的“任度数推分离大模型”犹如一股清流，为行业带来了新的曙光。该模型采用双网络架构，实现了推理网络与数据学习网络的分离。这一创新模式，使得模型能够像两个协同联动的大脑一样，既支持独立训练，也支持联合推理，从而大幅提升了模型的效率和性能。
任度数推分离大模型的双网络架构，打破了常规大模型数推混合一体的技术架构限制。这一架构使得推理网络在成熟后，数据网络仍可以持续不断地学习新接入的数据，而不会影响推理网络的能力。因此，上下文输入长度不再受限，模型能够处理更大量的数据，实现更深度的知识理解。
这一架构还大大降低了训练和推理的硬件投入成本。由于无需通过大量参数存储数据来丰富知识，模型可以依靠数据网络在客户场景中实时学习数据。这不仅减少了参数规模，还使得训练时间大幅缩短至分钟级，同时确保了数据的安全性和隐私性。
传神语联创始人何恩培表示，仅依赖规模定律的大模型路线已遇瓶颈，要真正突破需依靠算法与架构的创新。事实上，在不同算法和框架下，小参数模型凭借高效算法设计，也能展现出强大的性能，甚至在特定指标上超越常规大参数模型。目前，任度数推分离大模型已应用于一体机中，并在多项国内外测评中脱颖而出。
何恩培坚信，“算法制胜”是具有中国特色的技术路径之一。在中国市场，大型语言模型尚未充分体现规模定律的优势，而算法和架构的创新才是突破的关键。传神语联将继续加大在算法和架构方面的研发投入，以持续迭代和优化大模型的能力，推动中国AI技术的快速发展。
