大模型热潮两年后，将大模型融入业务场景和组织流程，提升产品和服务质量，已成为越来越多企业的共识。
不仅如此，员工还希望利用人工智能来提高工作效率，甚至突破职业发展的天花板。
但不少企业在具体实施过程中面临诸多痛点和困难。
人工智能正在以意想不到的规模融入工作场所：帮助节省时间（90%）、专注于最重要的工作（85%）、变得更有创造力（84%）以及更加享受工作（83%）
AI业务落地困难重重，解决方案是什么？
首先，成本是一个很大的障碍。
实际问题是，我们应该为大型模型购买多少计算能力？有多少人投入到数据管理和模型训练上？运维需要多少人？
其次，数据隐私和安全也是令很多企业望而却步的重要原因。
B端公司往往对数据隐私有较高要求，但大型模型通常由第三方提供，过程中存在数据泄露的风险。
例如，一家医疗公司计划使用大型模型进行患者诊断，但担心数据传输到第三方模型提供商的服务器会泄露患者隐私。虽然可以进行数据脱敏，但是脱敏后数据的准确性会降低，也会降低模型效果。
第三，模型的集成和部署复杂，需要专业技术团队的支持。
B端用户技术栈不同，现有的大型模型可能需要大量调整才能与企业现有系统集成。
例如，某零售公司希望将大型模型嵌入到内部CRM系统中，但由于API接口与现有系统不兼容，需要开发大量中间接口，并花费额外的资源用于内部数据安全保护。结果，项目进展极其缓慢，需要大量的技术支持。
另一种情况是，通用模型虽然具备全领域能力，但很多具有独特专业知识的行业和场景无法直接应用。
例如，在大规模模型落地的工业场景中，施耐德电气的数字化就提出了这样的“困境”——制造企业的数据、知识、经验无法共享，导致数据流通不畅，实施困难。大型垂直产业模式的出现；单一公司挺身而出，维持一个大型的私有化垂直微调模式，成本太高，难度也太大。
这时就需要根据客户领域和场景，对通用大模型进行有针对性的调优和增强。
但这个过程中存在诸多痛点：缺乏全链路增强训练工具和框架；缺乏与原始模型相匹配的通用训练期望；缺乏模型训练的超参数、数据标注、数据清洗、匹配等训练经验……
显然，今天的AI还处于想木头生火的阶段。谁能克服上述问题，让企业可靠、经济、方便地使用大型模型，谁就能率先获胜。
这时，我们需要的是完整的工业级解决方案。
就在昨天，百川智能正式为企业用户推出“1+3”一站式大模型商业化解决方案，包括全链路高质量通用训练数据、Baichuan4-Turbo和Baicuan4-Air模型以及全链路域增强工具链。
“1+3”组合涵盖了从数据构建、模型训练到增强调优、部署运营的全流程。
通过这个产品矩阵，企业不仅可以保证自身数据和隐私的安全，还可以以更低的成本高效实现大模型性能最佳的私有化部署，并利用大模型赋能多种业务场景。
总之，工具多、部署快、效果好、成本低。
通用优质训练数据自用，多场景可用率高达96%。
目前AI社区有很多免费的优质LLM，比如Llama、Gemma等。
他们具有很强的泛化能力。但由于每个企业都有自己独特的专业知识和应用场景，直接应用通用模型很难达到理想的效果。因此，必须对模型进行定制和优化，以适应特定领域和场景。需要。优化模型在多种场景下的可用性是评价其价值的关键标准。
目前业界主流的定制优化方法有两种：利用场景数据进行微调；使用与开源通用数据混合的场景数据进行微调。
数据显示，仅使用专业数据对模型进行微调，多场景可用率为84%。
如果使用业界公开的通用数据，或者构建自己的通用数据集，加上专有数据进行领域增强训练，可用率会有所提升，但也只能提升2%。
以上都不是最优方案，因为对于很多企业来说，如果多场景可用率低于90%，基本就是不可用状态。
造成这种情况的主要原因是，由于多种因素的影响，企业在进行混合微调时只能自己构建或者使用开源的通用数据。很难获得与原始模型高度匹配的通用训练数据。因此，即使经过调优，模型也很有可能失去通用性，成为无法应对多种场景的专用模型。
此次百川智能直接提供了自己的预训练通用数据、SFT微调通用数据以及强化学习过程通用数据。
同时，自主研发的超参数自动搜索调优技术、数据动态自适应匹配技术等训练经验和技术也被打包成工具供企业使用。
也就是说，百川4-Turbo和百川4-Air使用的高质量通用训练数据和训练技巧都在里面了！
评测结果显示，利用百川智能高质量的通用训练数据和企业专有数据进行混合微调后，模型在金融、教育、医疗等场景的专业细分任务中平均可用率高达96%。
与非混合通用数据相比提升12%，混合开源通用数据提升10%。
与其他行业解决方案相比，百川智能取得了最新的SOTA，这也从侧面证明，模型想要在企业场景中取得优异的表现，需要专有数据和与原始模型高度匹配的通用数据的结合。 “混合增强”。
型号升级：百川4-Turbo可部署两台4090，百川4-Air推理成本降低99%
接下来，百川4-Turbo和百川4-Air如何在实际场景中应用？
从名字上不难看出，它们都是百川4系列基础车型的升级版。
对于企业来说，不同场景阶段对模型性能和成本的要求不同。
在复杂场景探索阶段，他们更关注模型性能和部署成本。
在经过验证的大规模实施阶段，他们更关注模型推理成本和响应速度。
此次新发布的两款模型针对不同阶段的客户落地场景，效果更好，成本更低。
复杂场景探索：Baichuan4-Turbo
其中，百川4-Turbo是旗舰车型的升级版。
适用于复杂场景的初始探索阶段，尤其是对初始部署成本（如显存）敏感的场景。
对于B端企业用户来说，大型模型往往会遇到极其复杂的场景，这对模型能力提出了很高的要求。
例如，在金融机构中，需要实时分析海量交易和市场数据，发现异常交易、反欺诈、预测信用风险等。
这时就需要大型模型能够集成动态数据和多模态处理，并具有强大的模型识别和实时预测能力。
这使得它能够快速集成结构化（交易记录）和非结构化数据（文本）并进行跨模态信息分析。此外，它可以快速响应数据的微小变化并识别风险信号。
对于以上场景，百川4-Turbo是一个非常划算的选择。
与百川4相比，百川4-Turbo对于B端客户的高频应用场景性能有显着提升。其中，子聚类增长9.09%，多语言增长31.43%，信息摘要增长50%，生成增长12.77%。
成本方面，通过w4kv4等基础量化，百川4-Turbo只需要2 4090s就可以达到GPT-4o的效果。
可以说达到了旗舰机型行业最低水平，仅为百川4的15%。
响应速度也更快，首次代币速度提升了51%，代币流转速度提升了73%。
广泛应用：教育部首个型号Baichuan4-Air
百川4-Air是百川4系列的低成本高速版本，也是百川智能发布的首款萌E机型。
适用于中等复杂和简单场景的广泛应用阶段，尤其是请求量大、推理成本敏感的场景。
例如，电商搜索与推荐、智能客服、会话机器人等都属于这一类。
电商平台用户访问量大，商品浏览、搜索请求频繁发生。此时，模型不需要深入了解用户的所有行为，只需要提供高度相关的推荐。
在智能客服场景中，银行、零售、物流等企业的在线客服系统往往存在高并发的用户咨询。用户问题相对简单，重复性较高，不涉及复杂的情感理解和多轮对话。
此时，与复杂的大型模型相比，轻量级模型可以实时响应海量请求，在不牺牲速度的情况下回答大量简单的用户查询。企业不必承担复杂模型带来的高额计算成本。
百川4-Air就是为此类用户量身定制的。
其效果与百川4号基本相同，但价格仅为后者的1%——0.98厘米/千代币，目前为行业最低。
同时，其响应速度也更快，首次代币速度提升了77%，代币流转速度提升了93%。
值得一提的是，作为百川智能首款MoE模型，百川4-Air在业界首创PRI架构，巧妙融合了Pyramid（金字塔架构）、Residual（残差结构）、Interval（区间结构）三种配置方式。
与标准MoE架构相比，百川4-Air的MoE架构保持了MLP（多层感知器）和Attention（注意力机制）的内部结构不变，仅优化了混合专家MLP层的配置。配置专家数量和激活策略可以更好地平衡计算负载，减少计算量，提高推理速度。
正是由于MoE架构的这一创新，百川4-Air在时间效率和模型性能上都表现出色。
在相同的训练数据下，Baichuan4-Air不仅效率更高，而且性能也明显领先于GPT4式和Mixtral式结构的MoE模型。
至此，停止预训练模型的传闻已经不攻自破。
各环节工具链增强，覆盖模型部署全流程
作为“1+3”产品矩阵中的“1”，从数据处理、增量预训练、模型微调、强化学习、提示词优化，到评估、量化、部署，“全链路域”增强工具链”全面涵盖私有化部署的所有关键方面。
模型训练经验+高效训练框架
值得一提的是，百川团队基于万亿代币的实际训练经验，全部对外开放。
其中，微调的数据自动化增强、标注工具、数据匹配搜索策略等都被封装成全生命周期工具包，可供企业直接使用。
整个工具链还包括百川开放、高效的培训框架。
与开源方案相比，基于百川成熟的训练框架，在相同收敛结果的情况下，训练速度可提升数倍。
同时还支持RAG、Agent能力定制等高级功能，以及超长窗口训练。
这些能力可以帮助企业在更短的时间内完成复杂的模型训练任务。
获得微调后的模型后，在部署之前需要进行全面的模型评估。
“全链接域增强工具链”提供一站式模型评估解决方案，不仅包含行业标准基准测试，还包含全面的自动评估功能。
一方面可以帮助企业了解模型的相对性能；另一方面，也可以为模型优化提供精准指导。
不仅如此，通过大量的适配工作，百川智能还实现了多平台适配的私有化部署方案，可适配英伟达、华为、寒武纪、高通、MTK、天枢等主流芯片。
更多、更快、更好、更省，深受合作伙伴好评
获得内测资格的客户对百川智能的两款新机型以及全链路领域的增强工具链给予了好评。
新知软件表示，百川的工具包为LLM开发带来了革命性的改进。
这套工具不仅可以有效处理私有数据资产，还可以与百川优质通用数据集成进行训练，从而显着提高最终模型的性能。
另一个案例来自Siyada。
他们的实践表明，百川4-Turbo在硬件要求方面实现了重大突破——只需两块4090显卡即可流畅运行，大幅降低基础设施投资成本。
更令人印象深刻的是，自从部署这一模式以来，他们在业务层面取得了显着的成果：客户满意度提升了15%，运营效率提升了近30%。
以上，这些数据充分证明了百川智能一站式解决方案在实际应用场景中的优异表现。
截至目前，百川智能已服务数千家客户，不仅包括北电数字、完美世界游戏等行业龙头企业，还与多个行业生态合作伙伴和运营商合作，共同打造百川大模型生态圈。
随着生态朋友圈的不断壮大，百川的实践证明，实施LLM并不是遥不可及的未来，而是触手可及的现实。
最终实现将使更多企业以更低的门槛、更高的效率拥抱AI时代，推动各行各业的升级。
参考：
