知海圖AI內(nèi)測資格怎么獲得？用戶需要通過申請才可以得到內(nèi)測資格，想要獲取內(nèi)測資格的小伙伴，可以趕緊看看下面游戲鳥小編為大家?guī)淼慕榻B，了解清楚這款A(yù)PP的內(nèi)測申請?jiān)斍?，還不清楚的小伙伴趕緊和小編一起來看看。

知海圖AI內(nèi)測資格申請入口地址

目前的話是內(nèi)部測試，暫無看到申請入口和地址，后續(xù)應(yīng)該會放開，耐心等待。

“知海圖AI”大模型 由我們與知乎共同訓(xùn)練完成?！爸DAI”的訓(xùn)練基于面壁智能自主研發(fā)的 CPM企業(yè)級大模型 與 ModelForce大模型系統(tǒng)。

面壁智能的宗旨為“讓大模型飛入千家萬戶”，我們致力于大模型核心技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新應(yīng)用構(gòu)建，推動大模型技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化，降低大模型使用門檻，構(gòu)建智能時(shí)代大模型基礎(chǔ)設(shè)施。在應(yīng)用側(cè)，我們致力于加速大模型在人工智能典型場景與領(lǐng)域應(yīng)用與落地，讓AI技術(shù)惠及千萬家企業(yè)。

工具端，面壁智能筑牢技術(shù)底座，打造了大模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)整理、高效訓(xùn)練、高效微調(diào)、高效壓縮、高效推理工具和大模型 API 。大模型全流程加速工具包括大模型訓(xùn)練、微調(diào)、推理三大套件。訓(xùn)練套件包括大模型“原料”收集器 BMData、大模型訓(xùn)練“發(fā)動機(jī)” BMTrain(大模型訓(xùn)練成本最高節(jié)省90%)。微調(diào)套件包括提示學(xué)習(xí)利器 OpenPrompt(曾獲頂級國際會議ACL 2022最佳展示論文獎)、參數(shù)高效微調(diào)工具 OpenDelta(論文入選Nature Machine Intelligence)。推理套件包括高效壓縮工具 BMCook(論文入選EMNLP 2022 Demo)與高效推理工具 BMInf(論文入選ACL 2022 Demo)。這些工具共同搭建起大模型訓(xùn)練能力體系，有效地降低了大模型使用門檻。

模型端，我們構(gòu)建了包括 CPM 通用大模型和 CPM 領(lǐng)域大模型在內(nèi)的高質(zhì)量大模型庫。CPM大模型是面壁團(tuán)隊(duì)根據(jù)多年的大模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)自研的百億參數(shù)預(yù)訓(xùn)練語言大模型，模型支持多語言能力和結(jié)構(gòu)化輸入輸出，通過團(tuán)隊(duì)自研的高效微調(diào)技術(shù)，能快速適配各種下游任務(wù)，滿足各種場景的需求。最新模型 CPM-Bee 具備生成(Generation)、問答(QA)、翻譯(Translate) 、摘要(Summarization)、信息抽取(NER)、關(guān)系分析(Setiment)、主題分類(Choice)等十余種能力以及千余種細(xì)分能力。1月15日，模型能力登頂中文零樣本評測榜單ZeroCLUE。

依托工具平臺和大模型庫，我們推出ModelForce 模力大模型系統(tǒng)和 CPM 企業(yè)級大模型，并持續(xù)打造運(yùn)營大模型開源社區(qū)OpenBMB?；诖竽Ｐ偷腁I生產(chǎn)力平臺ModelForce內(nèi)置大模型訓(xùn)練、微調(diào)、壓縮、推理全流程高效計(jì)算工具體系，平臺基于大模型少樣本、零樣本通用能力，使用大模型標(biāo)準(zhǔn)化微調(diào)方式，能夠大幅降低AI研發(fā)過程中的數(shù)據(jù)標(biāo)注成本、算力成本、人力成本。CPM 大模型企業(yè)版針對開源版模型進(jìn)行了能力升級，具有多能力融合、增量微調(diào)靈活適配、多場景應(yīng)用等特點(diǎn)。

目前，面壁智能CPM企業(yè)級大模型與ModelForce大模型系統(tǒng)已經(jīng)深度賦能知乎內(nèi)部，對于理解類AI模型進(jìn)行了大模型能力升級。從2月份開始合作以來，在面壁智能強(qiáng)大的大模型系統(tǒng)支持下，知乎已快速建立私有大模型研發(fā)與生產(chǎn)體系，僅用1個(gè)月時(shí)間已將大模型能力賦能實(shí)際業(yè)務(wù)。

4月13日的知乎發(fā)現(xiàn)大會上，面壁智能聯(lián)合創(chuàng)始人曾國洋介紹了面壁智能與知乎的合作成果。基于CPM企業(yè)級大模型與ModelForce大模型系統(tǒng)，雙方共同訓(xùn)練了“知海圖AI”大模型，它具有更強(qiáng)的邏輯推理能力以及更快的訓(xùn)練與推理速度?；凇爸DAI”大模型，雙方一起嘗試探索將大模型能力應(yīng)用到知乎熱榜。針對知乎熱榜問題中的所有回答，“知海圖AI”能夠快速進(jìn)行要素抽取、觀點(diǎn)梳理和內(nèi)容聚合，最終將所有回答的梗概展現(xiàn)給知乎用戶，讓大家更快、更全面地了解知友們討論的熱點(diǎn)與焦點(diǎn)。這個(gè)工作的難點(diǎn)在于知乎回答的開放性，知友們的創(chuàng)造力和表達(dá)力都很強(qiáng)。在這個(gè)特定場景中，我們把“知海圖AI”大模型的效果與 GPT-4 進(jìn)行了比較，兩個(gè)模型幾乎是持平的。