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[ai 大模型] 百度 文心一言
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简介
**百度文心一言（ernie bot）**是百度推出的全新一代知识增强大语言模型，旨在通过与人对话互动、回答问题和协助创作，帮助用户高效便捷地获取信息、知识和灵感。
文心一言融合了数万亿数据和数千亿知识，具备强大的知识增强、检索增强和对话增强能力。
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模型架构
文心一言基于百度的飞桨深度学习平台和文心知识增强大模型，采用了增强的 transformer 架构。
其核心技术包括：
- 知识增强：通过融合大规模知识图谱，提升模型的知识理解和推理能力。
- 检索增强：结合实时检索技术，确保生成内容的准确性和时效性。
- 对话增强：优化对话生成和理解能力，使模型能够更自然地与用户互动。
此外，文心一言还采用了有监督精调、人类反馈强化学习（rlhf）和提示技术，进一步提升了模型的性能和安全性。
发展
文心一言 的发展历程可以追溯到 2019 年 3 月，百度发布了首个知识增强大模型 ernie 1.0。此后，百度不断迭代升级，推出了 ernie 2.0、ernie 3.0 和 ernie 3.5 等版本。
2023 年 3 月，百度正式发布了文心一言，并在 2023 年 8 月全面向公众开放。
截至 2024 年 4 月，文心一言的用户数已超过 2 亿，api 日均调用量突破 2 亿。
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新技术和优势
- 多模态能力：文心一言能够处理文本、图像、音频等多种数据类型，提供高质量的多模态输出。
- 高效架构：采用增强的 transformer 和知识图谱技术，使得文心一言在训练和推理过程中更加高效。
- 长上下文理解：文心一言支持长达 30,000 个 token 的上下文窗口，显著提升了模型在长文本处理中的表现。
- 灵活性：文心一言提供了多种尺寸和配置，能够在从数据中心到边缘设备的各种环境中高效运行。
- 广泛应用：文心一言已经被多个行业的企业采用，用于构建自定义生成式 ai 模型，提升了企业的创新能力和竞争优势。
api 代码示例
以下是如何使用文心一言 api 进行开发的示例：
示例 1：文本生成
import requests
import json
# 获取 access_token
def get_access_token(api_key, secret_key):
url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
params = {
"grant_type": "client_credentials",
"client_id": api_key,
"client_secret": secret_key
}
response = requests.post(url, params=params)
return response.json().get("access_token")
# 文本生成请求
def generate_text(prompt, max_tokens, api_key, secret_key):
access_token = get_access_token(api_key, secret_key)
url = f"https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions?access_token={access_token}"
payload = json.dumps({
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"max_tokens": max_tokens
})
headers = {'content-type': 'application/json'}
response = requests.post(url, headers=headers, data=payload)
return response.json()
# 示例调用
api_key = "your_api_key"
secret_key = "your_secret_key"
prompt = "写一篇关于人工智能未来发展的文章。"
response = generate_text(prompt, 150, api_key, secret_key)
print(response['result'])
示例 2：对话生成
import requests
import json
# 获取 access_token
def get_access_token(api_key, secret_key):
url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
params = {
"grant_type": "client_credentials",
"client_id": api_key,
"client_secret": secret_key
}
response = requests.post(url, params=params)
return response.json().get("access_token")
# 对话生成请求
def generate_conversation(messages, api_key, secret_key):
access_token = get_access_token(api_key, secret_key)
url = f"https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions?access_token={access_token}"
payload = json.dumps({"messages": messages})
headers = {'content-type': 'application/json'}
response = requests.post(url, headers=headers, data=payload)
return response.json()
# 示例调用
api_key = "your_api_key"
secret_key = "your_secret_key"
messages = [
{"role": "system", "content": "你是一个乐于助人的助手。"},
{"role": "user", "content": "你好！"}
]
response = generate_conversation(messages, api_key, secret_key)
print(response['result'])
示例 3：情感分析
import requests
import json
# 获取 access_token
def get_access_token(api_key, secret_key):
url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"
params = {
"grant_type": "client_credentials",
"client_id": api_key,
"client_secret": secret_key
}
response = requests.post(url, params=params)
return response.json().get("access_token")
# 情感分析请求
def analyze_sentiment(text, api_key, secret_key):
access_token = get_access_token(api_key, secret_key)
url = f"https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions?access_token={access_token}"
payload = json.dumps({"messages": [{"role": "user", "content": text}]})
headers = {'content-type': 'application/json'}
response = requests.post(url, headers=headers, data=payload)
return response.json()
# 示例调用
api_key = "your_api_key"
secret_key = "your_secret_key"
text = "我今天感觉非常开心！"
response = analyze_sentiment(text, api_key, secret_key)
print(response['result'])
百度文心一言的推出标志着 ai 技术的又一次飞跃，为开发者和企业提供了强大的工具，推动了 ai 应用的广泛普及和创新。
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