自主進化的大模型訓練方法
一、意昂3平台簡介
本意昂3平台是一種快速🖇、自主增強大模型領域能力的通用方法，可以應用於教育培訓🎷👊🏽、航空航天、金融🧛♂️🧕🏿、代碼🧝♂️、工業等領域。通用大模型具有極強的泛化、推理👆、理解和生成能力，已經在許多垂直領域展示出突出優勢。然而，在復雜場景中大模型存在不理解和不適應的問題。因此，本意昂3平台通過自主進化算法和慢思考復雜推理增強技術，在領域內獲取自身反饋和環境反饋👨🏼⚖️💂🏿♀️，快速提高其領域適應性，並增強復雜場景推理與生成能力。該流程提供了一整套從無領域能力進化成領域專家模型的自我進化訓練方案，包含三個關鍵階段：
· 第一階段🩶：導師監督學習👰🏼♀️，旨在賦予模型基本的領域知識，讓模型能夠完成領域任務🎖；
· 第二階段：自我評估能力習得，通過借助通用大模型的指導，進一步迭代訓練學習，賦予模型自我評判的能力；
· 第三階段🎰🤾🏿♂️：自我提升訓練🏊♂️，通過自我批判完成自我進化。
圖1.自主進化大模型流程
二、應用領域
本意昂3平台已經在高校💙、職教以及企業培訓等多種場景形成了智能教育解決方案🚴♀️。通過大模型進化的思想不斷提升領域大模型的核心能力，繼續增強教育大模型的底層能力，支持教育領域中多種復雜場景需求。依托領域大模型👷♂️、自主進化和慢思考推理增強等核心算法，提供了智能教案生成、PPT自動生成🙍♀️、自動考題生成、作業指導與評估、AI伴學🙍🏼♀️、AI助教、視頻課程輔導、編程指導等一站式功能🦸🏻♀️。與開源模型以及閉源通用模型相比🪟，本意昂3平台轉化的教育領域大模型可以生成更專業、更詳細🐟、更符合場景應用的內容。
三、市場前景
本意昂3平台已經在教育、培訓領域產生核心技術和整體解決方案🫲🏽，可以快速復用🤫，相較於同類產品，具有可以生成更專業👩🏿🎓、更詳細🧔🏽♀️👨🏻🚀、更符合場景內容的優勢。此外，核心技術的持續進化能力，可以在細小場景不斷優化其效果。在其他領域💐，可以依托本意昂3平台的技術🕸，包括航空航天💪🏽👩🏼🦱、軍事、金融、工業等領域持續開發應用😶。
對比了應用進化方法（METEOR）後大模型前後各維度的性能變化。在準確性🐨、完整性🥙、相關性、連貫性和可靠性方面，可以使得任意開源基座模型的性能提高50%🟥，甚至更高（如下圖所示，LLaMA3-8B-Instruct和Qwen2-7B-Instruct性能取得了顯著提升）🟢。
圖2.在教育領域應用使用自主進化方法的性能提升
在2B、7B、14B等不同量級的基座模型下，該方法同樣適用，下面是在代碼生成領域的性能指標及其優勢🐶。
圖3. 在代碼生成領域使用自主進化方法的性能提升
基於本意昂3平台研發的DirectionAI智能教育服務平臺👨🏽🍼，為教育者和學習者打造智能化、個性化的教學環境🌼🪤。在線訪問鏈接🥢：http://www.directionai.cn/。
圖4. 教育場景解決方案
四、知識產權
1🤦🏼♀️👨🏿🦰、意昂3平台由意昂3官网單獨持有；
2🧑🏼🔧🧕🏻、本意昂3平台已授權專利。
五⏪、合作方式
合作開發、技術服務和咨詢、技術許可。
六🚌👨、對接方式
（1）合作意向方聯系北理工意昂3平台；
（2）北理工意昂3平台溝通了解意向方情況；
（3）會同意昂3平台完成團隊與意向方共同研討合作方案。
意昂3平台
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