據(jù)介紹，源1.0模型參數(shù)規(guī)模為2457億，訓(xùn)練采用的中文數(shù)據(jù)集達5000GB，相比GPT3模型1750億參數(shù)量和570GB訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，源1.0參數(shù)規(guī)模領(lǐng)先40%，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模領(lǐng)先近10倍。

“源1.0”在語言智能方面表現(xiàn)優(yōu)異，獲得中文語言理解評測基準(zhǔn)CLUE榜單的零樣本學(xué)習(xí)和小樣本學(xué)習(xí)兩類總榜冠軍。在零樣本學(xué)習(xí)榜單中，“源1.0”超越業(yè)界最佳成績18.3%，在文獻分類、新聞分類，商品分類、原生中文推理、成語閱讀理解填空、名詞代詞關(guān)系6項任務(wù)中獲得冠軍;在小樣本學(xué)習(xí)的文獻分類、商品分類、文獻摘要識別、名詞代詞關(guān)系等4項任務(wù)獲得冠軍。在成語閱讀理解填空項目中，源1.0的表現(xiàn)已超越人類得分。

在對“源1.0”進行的“圖靈測試”中，將源1.0模型生成的對話、小說續(xù)寫、新聞、詩歌、對聯(lián)與由人類創(chuàng)作的同類作品進行混合并由人群進行分辨，測試結(jié)果表明，人群能夠準(zhǔn)確分辨人與“源1.0”作品差別的成功率已低于50%。

巨量模型的發(fā)展備受關(guān)注。斯坦福大學(xué)李飛飛教授等人工智能領(lǐng)域知名學(xué)者近期在論文中表示，這類巨量模型的意義在于突現(xiàn)和均質(zhì)。突現(xiàn)意味著通過巨大模型的隱含的知識和推納可帶來讓人振奮的科學(xué)創(chuàng)新靈感出現(xiàn);均質(zhì)表示巨量模型可以為諸多應(yīng)用任務(wù)泛化支持提供統(tǒng)一強大的算法支撐。

源1.0中文巨量模型的發(fā)布使得中國學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界可以使用一種通用巨量語言模型的方式，大幅降低針對不同應(yīng)用場景的語言模型適配難度;同時提升在小樣本學(xué)習(xí)和零樣本學(xué)習(xí)場景的模型泛化應(yīng)用能力。

浪潮人工智能研究院表示，“源1.0”將面向?qū)W術(shù)研究單位和產(chǎn)業(yè)實踐用戶進行開源、開放、共享，降低巨量模型研究和應(yīng)用的門檻，有效推進AI產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)AI化的進步，切實為國家在人工智能研究創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展作出貢獻。(戰(zhàn)釗)