智源悟道大模型是由北京智源人工智能研究院发布的一系列大模型。其中，悟道3.0大模型系列包含悟道·天鹰（Aquila）语言大模型系列、“天秤（FlagEval）”大语言评测体系及开放平台以及悟道·视界视觉大模型系列。悟道3.0大模型具有多种优点和特性。首先，它规模大、涌现性强，并具有通用性，可以更好地解决各种复杂问题，提高AI技术的应用价值。其次，悟道3.0大模型可以处理多维度数据，提供更全面的数据分析定制化方案，提高用户体验和使用便捷性。此外，WuDaoCorpora的数据来源丰富，包括新闻咨询、评论、百科、论坛、博客、学术论文等，使得该数据集能够适用于不同种类的自然语言处理任务，训练出的模型泛化性更强。悟道3.0大模型还将为各个行业领域带来创新性的应用和商业价值。例如，在智慧交通领域，它可以解决路况识别、智能车道分析、交通事故分析等问题，为城市化发展提供新思路和科技支持。在医疗领域，悟道3.0大模型也可以实现进行大规模生物数据分析、深度学习诊断模型构建等功能，为医疗健康领域提供更准确、更安全、更高效的数据处理和分析支持。其中，Aquila语言大模型是在中英文高质量语料基础上从0开始训练的，通过数据质量的控制、多种训练的优化方法，实现在更小的数据集、更短的训练时间，获得比其它开源模型更优的性能。AquilaChat-7B是在Aquila-7B模型的基础上，进行SFT微调后的支持中英双语的对话式语言模型。
主要功能特点：
- 模型规模与性能：悟道大模型系列通常具有庞大的模型规模，如悟道3.0中的Aquila-7B等，其庞大的模型规模使其能够处理复杂的任务，并在多个自然语言处理任务上展现出卓越的性能。
- 通用性与泛化能力：悟道大模型具有很强的通用性，可以应用于多种不同的场景和任务。同时，由于其在训练过程中使用了大量多样化的数据，因此具有强大的泛化能力，能够很好地适应新的、未见过的数据。
- 多模态处理能力：悟道大模型不仅仅局限于文本处理，还可以处理图像、视频等多模态数据。例如，悟道·视界视觉大模型系列就能够处理图像相关的任务，为AI技术在计算机视觉领域的应用提供支持。
- 高效的数据处理能力：悟道大模型能够高效地处理大量数据，并提供快速、准确的分析结果。这得益于其强大的计算能力和优化的算法设计。
- 支持定制化需求：悟道大模型可以根据用户的特定需求进行定制，以满足不同行业、不同场景下的应用需求。例如，在智慧交通、医疗等领域，悟道大模型可以根据实际需求进行定制和优化。
- 良好的可扩展性：悟道大模型具有良好的可扩展性，可以方便地扩展模型规模、增加新功能或集成新的技术。这使得悟道大模型能够持续适应人工智能技术的快速发展和变化。
- 开放与共享：智源研究院致力于将悟道大模型及其相关技术和资源开放给社区共享。例如，通过开放平台提供大语言评测体系等，促进AI技术的创新和发展。
应用场景：
- 新闻领域：智源研究院将悟道大模型应用于新闻智能化转型，能够处理新闻下游任务，如新闻内容处理、图文生成、传播优化等。同时，它具备接近人类的图文创意能力，可以进行问答、创意写作等。
- 服装设计：悟道大模型在服装设计领域也有所应用，可能涉及设计方案的生成、优化和评估等方面，帮助设计师更快速、高效地创作出符合市场需求的服装设计作品。
- 艺术领域：在艺术领域，悟道大模型可能用于生成艺术作品、辅助艺术创作等，为艺术家提供新的创作工具和灵感来源。
- 金融领域：悟道大模型为金融机构提供一站式另类数据解决方案，通过其SAAS数据平台帮助客户做出更好的投资决策。
- 医疗健康：在医疗健康领域，大模型在医疗数据格式化、病历自动解读与分析、自动问诊系统等方面都可以发挥巨大效用，提高医疗服务的效率和质量。
- 电商行业：悟道大模型可以应用在电商行业自动撰写商品文案等场景，通过智能生成技术帮助商家提高商品的描述准确性和吸引力。
- 冬奥会服务：智源悟道大模型为北京冬奥会提供新场景下的人工智能服务应用，展现了其在大型赛事中的实用价值。
- 手机AI语音技术：悟道大模型正在通过大模型开启手机AI语音技术新路径，赋能智能终端新一轮AI体验革新，提升用户体验和便捷性。
如何使用？
- 环境要求：确保你的计算环境满足大模型的运行要求。通常，这需要较大的显存和内存，如显存大于18G，内存大于30G（但最好有一些余量）。
确保你的系统安装了必要的依赖项和库。 - 安装必要的包：使用pip命令安装模型相关的包。例如，对于AqualiaChat-7B，可能需要安装特定的库或框架。
- 下载模型：运行特定的代码或脚本，以自动下载所需的模型文件。这通常涉及到从指定的存储库或网站获取文件。
- 加载模型：使用适当的库或框架加载下载的模型文件。这通常涉及将模型文件加载到计算环境中，并准备好进行推理或训练。
- 运行推理或训练：根据你的需求，使用加载的模型进行推理（例如，文本生成、问答等）或训练（如果需要进一步微调模型）。
- 处理结果：对模型生成的结果进行处理和解析，以满足你的应用需求。
- 错误排查和优化：如果在运行过程中遇到问题或错误，查阅相关的文档、社区支持或GitHub上的issue来寻求帮助。根据需要进行性能优化，以提高模型的运行效率和准确性。