目前完成清洗的一千零八十亿TOken。张量并行和数据并行运行正常,模型权重已经完成合并。”



“和一亿五千万参数的天问一号相比,通用语料困惑度下降百分之三十七。长文本生成、摘要和翻译能力都有明显提高。”



顾屿看完几项测试结果,问道:“稳定性呢?”



楼天城凑到镜头前。



“连续推理六小时,没有发生节点崩溃。”



“但现在的响应速度不够快。生成五百字平均要十五秒。如果并发用户超过两百,服务器压力会急剧上升。”



“显存利用率也不理想。我还能再压百分之二十左右。”



顾屿点了点头。



这个版本当然算不上成熟产品。



十五亿参数放在后世,甚至塞不满一台消费级显卡。



可现在才是2015年,业内主流仍在围绕循环神经网络反复优化。



九天实验室已经提前摸到了另一条路。



“微光计划的数据怎么样?”



任少卿将数据后台切换出来。



“第一批三千多人已经开始工作,目前每天可以完成八百万条基础任务。质量比纯脚本清洗高很多,尤其是文本分类和事实核对。”



“等后续培训完成,日处理量还能增加。”



顾屿提醒道:“别只盯数量。人工审核、交叉抽检和任务回溯都要保留。”



“标错一条数据不算什么。几十万条同类错误被模型学进去,返工成本会很高。”



“明白,我们已经启用了三层抽检。”



任少卿把一个内网地址发送过去。



“这是刚搭好的演示网站,只能通过集团专线访问。你可以自己输入内容,它会直接调用天问二号。”



顾屿打开链接。



页面非常简陋,左边是输入框,右边是参数设置。



除了生成长度和随机度,几乎没有多余功能。



他先输入了一段杂乱的会议记录,要求模型整理重点。



页面等待数秒,很快生成了项目进度、主要问题、责任部门和截止时间。



部分表达仍显生硬,关键信息却没有遗漏。



顾屿又扔进去一份商城客服日志,甚至包含了昨天刚刚爆发的“黑公关抹黑星火充电宝”的负面评论。



模型不仅自动将投诉分成物流延迟、商品破损、价格争议和蓄意抹黑四类,甚至精准提炼出了水军使用的高频恐吓词汇,并给出了每类问题的出现比例。



顾屿看着屏幕上的分类结果,又随手多测试了几轮。



模型并非每次都正确,有时会误解指令,也会在资料不足时自行补充内容。



但它已经展现出了真真切切的可用价值,不再是实验室里只能用来展示曲线的技术样品。



任少卿将最后一份测试报告通过专线传了过来。



“验证了你的战略。‘预测下一个TOken’这条路,我们

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