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訊飛星火端側(cè)模型發(fā)布

訊飛開放平臺(tái) ? 來源:訊飛開放平臺(tái) ? 2024-12-04 16:07 ? 次閱讀
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參數(shù)量小、內(nèi)存占比小的端側(cè)模型,正成為“兵家必爭(zhēng)之地”。

“史上最強(qiáng)Mate”、“絕對(duì)對(duì)得起那四個(gè)字”。剛剛發(fā)布的華為Mate 70,基于“軟硬端云的AI技術(shù)底座”推出了AI運(yùn)動(dòng)軌跡還原、AI通話摘要、AI消息隨身等九大功能,讓AI手機(jī)的概念進(jìn)一步具象化。

自2024年年初至今,三星、蘋果、谷歌、vivo等國(guó)內(nèi)外手機(jī)廠商紛紛推出自家的AI手機(jī),并將其中的AI功能作為核心賣點(diǎn)面向消費(fèi)者重點(diǎn)宣傳。根據(jù)Counterpoint數(shù)據(jù),僅在

2024年第一季度,全球具有生成式AI功能的智能手機(jī)型號(hào)就從16個(gè)增加到30多個(gè),支持生成式AI的智能手機(jī)在2024年第一季度占全球智能手機(jī)銷量的6%,比上一季度的1.3%有了顯著增長(zhǎng)。

事實(shí)上,不只是手機(jī),越來越多的AR眼鏡、PC、汽車等消費(fèi)電子終端廠商,也在將AI技術(shù)應(yīng)用到自己的產(chǎn)品和服務(wù)中。

火熱落地的背后,是端側(cè)模型的快速興起。

與“力大磚飛”的云端大模型相比,端側(cè)模型雖然參數(shù)量更小,卻有著低延時(shí)、可靠性高、隱私安全性高、低成本的優(yōu)勢(shì),這些恰恰是用戶量龐大、交互頻繁的智能終端所需要的。

01多尺寸、可落地

訊飛星火端側(cè)模型發(fā)布

面對(duì)洶涌而至的端側(cè)模型浪潮,頭部大模型廠商早早推出了自研的端側(cè)大模型??拼笥嶏w基于多年的核心技術(shù)積累和成建制的研發(fā)隊(duì)伍,推出了星火端側(cè)模型矩陣,覆蓋0.4B-13B,效果已滿足落地商用要求,并已在汽車、AI PC等場(chǎng)景落地,更多場(chǎng)景持續(xù)深挖中。

在智能座艙領(lǐng)域,10月24日的科大訊飛全球1024開發(fā)者節(jié)上,汽車端側(cè)星火大模型首次發(fā)布,并且在Q4就將率先在奇瑞、廣汽、長(zhǎng)城的車型中陸續(xù)“上崗”,讓每輛汽車上配置一位“雙商在線”的智能助手。

汽車端側(cè)星火大模型相比云端大模型效果損失≤1%,端側(cè)首次響應(yīng)時(shí)間40ms,端云融合交互時(shí)間低至1.3s;基于汽車端側(cè)硬件,在無網(wǎng)環(huán)境下也能使用。

“車?yán)镉悬c(diǎn)悶”“放點(diǎn)兒搖滾樂”“講個(gè)小紅帽與大灰狼的故事”……無論是簡(jiǎn)單地指令,還是復(fù)雜地句子,車主想到什么就說什么,車機(jī)不僅能聽懂,還能做得好。即使行駛在無網(wǎng)、弱網(wǎng)的隧道、野外,依舊可以進(jìn)行流暢的語音交互。

AI PC 領(lǐng)域,訊飛推出的7B端側(cè)模型,可開發(fā)寫作助手、會(huì)議助手、PPT助手,本地RAG隱私保護(hù)個(gè)人知識(shí)庫(kù)等辦公場(chǎng)景應(yīng)用,滿足個(gè)性化,隱私安全的AI PC助手構(gòu)建要求。

作為部署在終端設(shè)備上運(yùn)行的大型預(yù)訓(xùn)練模型,端側(cè)模型雖然參數(shù)量更小,但性能卻絲毫不弱。通過知識(shí)蒸餾,端側(cè)大模型能夠在保持較高性能的同時(shí),大幅減少模型參數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度。這種技術(shù)使得復(fù)雜的AI模型可在資源受限的端側(cè)設(shè)備上高效運(yùn)行,實(shí)現(xiàn)低能耗、高響應(yīng)速度和高準(zhǔn)確度的AI推理。

與云端大模型相比,端側(cè)模型還有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì):

在實(shí)時(shí)性上,借助端側(cè)模型,用戶大部分?jǐn)?shù)據(jù)處理均在本地完成,減少了對(duì)云端的依賴,大幅提高響應(yīng)速度。

可靠性方面,即使在網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定或無網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,端側(cè)模型仍然能夠提供服務(wù)。

從隱私安全來看,用戶數(shù)據(jù)無需上傳云端,從而降低數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。

經(jīng)濟(jì)性方面,端側(cè)模型的計(jì)算均在用戶本地的設(shè)備上進(jìn)行,無需使用手機(jī)等廠商的云推理服務(wù),大幅降低了用戶使用成本。

目前,端側(cè)模型正在加速落地,在手機(jī)、PC、耳機(jī)、音箱、XR、汽車、具身智能,及眾多可穿戴設(shè)備等場(chǎng)景不斷應(yīng)用。

02端側(cè)模型開發(fā)框架

輕松定制開發(fā)本地化應(yīng)用

為了讓開發(fā)者在各類場(chǎng)景平臺(tái)快速使用上訊飛星火端側(cè)模型,除基礎(chǔ)能力外,訊飛推出了端側(cè)模型應(yīng)用開發(fā)框架-SparkEdge,包含完善的端側(cè)內(nèi)容安全審核,本地RAG,智能體開發(fā)框架等應(yīng)用開發(fā)剛需能力,支持開發(fā)者輕松定制本地化應(yīng)用。

? 主流平臺(tái)全覆蓋,接入方式更靈活

兼容平臺(tái)方面,訊飛星火端側(cè)模型既兼容主流Windows、Linux、Android等通用平臺(tái)以及各類國(guó)產(chǎn)化操作系統(tǒng)平臺(tái),也可適配國(guó)內(nèi)外的CPU、GPU、NPU等不同算力平臺(tái)。

接入方式上,跨平臺(tái)SDK供移動(dòng)端等原生應(yīng)用開發(fā)者快速接入;輕量級(jí)Service輕量級(jí)Service方案一鍵星火+開源,云+端模型絲滑切換,滿足多應(yīng)用多模型調(diào)度需求。

? 豐富本地的開發(fā)配套能力

端側(cè)內(nèi)容審核:提供純本地輕量級(jí)審核方案,保障模型輸入輸出內(nèi)容安全

本地智能體框架:針對(duì)本地郵件信息總結(jié),寫作,系統(tǒng)指令控制和跨應(yīng)用協(xié)同等場(chǎng)景,提供完整智能體和Tools開發(fā)框架,滿足Prompt型,任務(wù)規(guī)劃型等各類本地智能體快速構(gòu)建

本地RAG方案:針對(duì)本地設(shè)備說明書,個(gè)人敏感文檔等知識(shí)管理問答場(chǎng)景,提供輕量級(jí)RAG方案,滿足隱私安全的個(gè)人知識(shí)庫(kù)快速構(gòu)建

端微調(diào):針對(duì)端側(cè)模型微調(diào)量化需求,提供完整平臺(tái)化鏈路,”云訓(xùn)端推”,支持用戶快速完成個(gè)性化微調(diào)定制

目前,訊飛星火端側(cè)模型已在訊飛開放平臺(tái)面向開發(fā)者開放調(diào)用。

同時(shí),面向機(jī)器人、AI PC、鍵鼠等智能硬件場(chǎng)景,訊飛還提供了端云協(xié)同大模型應(yīng)用開發(fā)框架SparkChain,讓智能硬件開發(fā)者,無需關(guān)注大模型應(yīng)用開發(fā)過程中,模型選擇,開發(fā)框架,能力組合,硬件適配等各類問題,專注于智能硬件產(chǎn)品創(chuàng)新,星火SparkChain一套全搞定。

03下一個(gè)賽點(diǎn)

共同推動(dòng)AI落地提速

相關(guān)研究報(bào)告顯示,2023年中國(guó)端側(cè)模型市場(chǎng)規(guī)模達(dá)8億元,持樂觀態(tài)度估計(jì),預(yù)計(jì)2024年中國(guó)端側(cè)模型市場(chǎng)將達(dá)到21億元。

面對(duì)廣闊的市場(chǎng),想要推進(jìn)端側(cè)大模型的部署與應(yīng)用,讓AI真正做到無處不在,單一企業(yè)的力量難以覆蓋全部產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié),需要構(gòu)建開放合作的生態(tài)系統(tǒng),探索更多的應(yīng)用場(chǎng)景。

科大訊飛作為人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)軍者,自2017年起承建國(guó)家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái),已開放767項(xiàng)AI能力,匯聚超774.9萬開發(fā)者團(tuán)隊(duì),累覆蓋終端設(shè)備數(shù)超41.2億,鏈接超千萬生態(tài)伙伴。“端側(cè)AI元年”已然到來,訊飛將與生態(tài)伙伴緊密合作,推動(dòng)端側(cè)模型的普及落地,為用戶提供性能更優(yōu)異、體驗(yàn)更好的智能終端設(shè)備。

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原文標(biāo)題:星火端側(cè)模型上線!讓手機(jī)、PC和汽車裝上AGI大腦

文章出處:【微信號(hào):訊飛開放平臺(tái),微信公眾號(hào):訊飛開放平臺(tái)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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