一、前言
近年来AI领域的发展取得了长足的进步，孵化出的相关产品可谓是如火如荼。尤其是最近爆火的ChatGPT，让非IT领域的其他领域的小伙伴也开始接触并使用它。其实它的爆火不是偶然，是因为ChatGPT实实在在的强大，真真切切的能解决实际应用中的问题，因此人们才会开始关注它，使用它。
其实国内也有不错的大模型平台，前几天我也对百度自行研发的大模型平台——文心千帆做了评测和分享，使用效果也是超出了预期的。
就在昨天，又看到百度团队对千帆大模型平台做了升级：全面接入Llama 2全系列、ChatGLM2-6B、RWKV-4-World、MPT-7B-Instruct、Falcon-7B等33个大模型，成为国内拥有大模型最多的平台：
同时支持性能+安全的双重增强，模型推理成本可降低50%。另外，千帆大模型平台还上线了预置Prompt模板库，模板数量达103个，覆盖对话、游戏、编程、写作十余个场景。
看到这些升级，我又迫不及待的去试试了。下面将这次针对新特性使用过程分享给大家 。
二、使用分享
1）预置prompt模板体验
听到prompt这个词可能大家会有些陌生，实际上我们每次对文心一言的提问就是一个prompt。但提问也是一门学问，一个清晰且准确的提问，得到的回答也一定是更准确的。举个例子：因胃痛去看医生时，你对医生说我肚子不舒服，那医生肯定得跟你产生很多的交互，逐个排查肚子范围内的其他器官后才能了解到你是胃不舒服。如果你直接对医生说我胃痛的话，那医生就会更针对性的进行治疗，会省去了很多中间过程。
因为prompt模板做的就是这个事情，百度预置的prompt模板就相当于更准确、清晰、标准化的提问。
在很多行业场景中，优化Prompt是一个关键工程，且非常依赖经验，如果自己去从0开始尝试探索一个标准化的Prompt模板也是需要花费不少精力和时间的。这次千帆大模型的升级，上线了103个预置prompt模板，百度把服务很多内外部客户的经验，包括Prompt工程专家的经验开放出来，形成了丰富的模版库：
那么使用prompt模板和不使用prompt模板会有什么区别呢？百度提供的这些prompt模板是否符合我们的业务场景需求呢？这里我针对自己感兴趣的电影和自己较为专业的Python领域，进行了验证：
1.1 电影评论
如果我们想对“霸王别姬”这部电影写一篇影评的话，一般会直接对大模型说：“对霸王别姬写一篇影评”：
其实得到的回答效果也还不错，毕竟文心一言的能力还是很不错的，但细看下来对电影的评价不够全面、不够细致，而且我不希望出现剧透的情况，又希望对电影的配乐、特效等做更多的评价，所以这时可以使用prompt模板来看看会有什么样的效果：
百度提供的影评prompt模板是比较清晰全面的，因此语言模型输出的回答也就更加清晰全面，没有再出现剧透，也从各个角度对《霸王别姬》这部电影做出了分析和介绍，这样的回答也更符合我的预期。
1.2 Python解释器
这里从最基础的hello world开始，到列表序列化及冒泡排序来看看回答会有什么区别：
Hello world不使用模板
Hello world使用模板
序列化不使用模板
序列化使用模板
冒泡排序不使用模板
冒泡排序使用模板
可以看到，使用Python解释器的prompt模板后，文心一言会直观的将结果输出并对返回结果做说明。不使用模板的话则会对代码做详尽的解释和举例，这时更倾向于让我们搞懂代码的含义而不是结果的呈现。
体验下来，百度提供的预置prompt模板确实能更准确的表达出我想得到的效果，更符合我的预期。小伙伴们想体验prompt模板的话可以访问在线测试页，然后点击"prompt模板-预置模板"就可以引用预置的模板进行测试了：
2）模型仓库
在模板仓库页，可以看到这次升级接入的LLaMA2全系列、RWKV等大模型，我们可以直接点击页面的部署使用它们：
小伙伴可能会跟我刚开始时有一样的疑问：为什么千帆要接入这么多第三方的大模型呢？
这就要谈谈文心千帆的理念和目标了：千帆平台围绕企业的大模型应用需求设计，目标为企业用户提供全场景、一站式的大模型研发与服务工具链。当前开源大模型生态发展迅速，大量优质第三方模型涌现，在不同任务场景、参数量级与算力环境下体现出了差异化优势。千帆团队精选业界优质第三方模型，与平台无缝兼容集成，以便企业用户快速体验、测试、接入业务；与文心一言（ERNIE-Bot）等大模型搭配使用，从而更好满足不同细分场景的业务需求。
而且文心千帆也不是随随便便的就去接入三方的平台，它们是以三个维度(可商用、模型效果、模型安全性)为基础，通过层层考核才会接入这些模型。并且为了保证企业和开发者使用模型的安全性，千帆对所有接入的第三方模型均做了模型安全增强，不仅保障文心大模型的内容安全，还保障了第三方大模型的安全输出。
除此之外，为了降低使用成本，千帆对每一个接入的大模型都做了二次性能增强。通过优化模型吞吐、降低模型尺寸，实现模型推理速度的大幅提升。据测算，调优后模型体积可压缩至25%-50%，推理成本可降低50%。这意味着，相较于直接调用，企业在千帆平台上使用这些模型可极大地节约成本，提升效果。
而且千帆对接入的大模型均做了深度适配，并提供模型再训练的全套工具链，支持多种形式模型调优，包括SFT（全量参数微调、Prompt Tuning、Lora）及强化学习（奖励模型学习、强化学习训练）等。帮助企业和开发者快速基于基础大模型再训练，搭建企业专属大模型。
三、总结
这次体验效果依旧是很不错的，再一次的让我感到惊喜，也让我认识到并非“国外的月亮会才会圆”，国内同样也有不错的产品，甚至在某些方面的支持更加完善，支持的功能也更全面：
除了全面和安全外，千帆平台也更加高效，在2022 年 11 月发布的 MLPerf Trainning v2.1 测试结果中，百度使用飞桨加百度百舸提交的模型训练性能结果，位列同等 GPU 配置下世界第一，端到端训练时间和训练吞吐均超越 NGC PyTorch 框架：
而且千帆的服务模式也是多样化的，支持公有云服务和私有化部署：
公有云提供三种服务模式：推理、微调、托管。适用于不同开发能力和不同需求的企业和开发者：
1. 推理：直接调用通用大模型的核心推理能力，输出推理结果。
2. 微调：在通用大模型的基础能力上，客户根据自己的需求，注入少量的行业数据，就可以用很小的成本微调出一个自己专属的大模型。
3. 托管：通用大模型或者微调出来的行业大模型，都可以直接托管在百度智能云的云端。客户只管去使用大模型，百度智能云会确保大模型的高可用、高性能和高安全性，企业不用担心复杂的部署和管理问题。
私有化部署支持纯软件平台、软硬一体两种交付模式：
- 纯软件平台交付：提供在企业环境中运行的大模型服务。百度智能云将打包的AI软件系统授权给客户，由客户自行搭建部署在本地的数据中心或私有云环境中。百度负责软件的安装调试、培训与维护支持等服务。这种模式可以最大限度保障数据的隐私和控制权，但需要客户具备一定的AI运维能力,且承担相应的服务器成本。
- 软硬一体交付：百度智能云不仅授权AI软件系统给客户，还提供预配置好的AI服务器集群和存储系统一并交付。我们会负责整体解决方案的部署、调试和日常的技术支持与维护。我们可以提供端到端的服务与质保，而且在硬件价格上也提供一定的折扣。
即使有诸多优点和行业多个第一的加持下，我们还是得承认一点，国内的诸多大模型产品包括文心千帆与ChatGPT相比在语言模型方面还是存在一定的差距，但我相信在未来这个差距会随着各位“攻城狮”的努力以及各方面的支持会越来越小，甚至反超！希望小伙伴们多给它们一些时间、多提出一些建议让其变得越来越好。
小伙伴们可访问文心千帆大模型平台公有版测试服务 申请测试，看看它到底能否满足你们的需求。
