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[AI 大模型] 百度文心一言

news 来源：原创 2024/9/18 17:48:46

文章目录

- [AI 大模型] 百度文心一言
- - 简介
  - 模型架构
  - 发展
  - 新技术和优势
  - API 代码示例

[AI 大模型] 百度文心一言

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简介

**百度文心一言（ERNIE Bot）**是百度推出的全新一代知识增强大语言模型，旨在通过与人对话互动、回答问题和协助创作，帮助用户高效便捷地获取信息、知识和灵感。

文心一言融合了数万亿数据和数千亿知识，具备强大的知识增强、检索增强和对话增强能力。

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模型架构

文心一言基于百度的飞桨深度学习平台和文心知识增强大模型，采用了增强的 Transformer 架构。

其核心技术包括：

知识增强：通过融合大规模知识图谱，提升模型的知识理解和推理能力。
检索增强：结合实时检索技术，确保生成内容的准确性和时效性。
对话增强：优化对话生成和理解能力，使模型能够更自然地与用户互动。

此外，文心一言还采用了有监督精调、人类反馈强化学习（RLHF）和提示技术，进一步提升了模型的性能和安全性。

发展

文心一言 的发展历程可以追溯到 2019 年 3 月，百度发布了首个知识增强大模型 ERNIE 1.0。此后，百度不断迭代升级，推出了 ERNIE 2.0、ERNIE 3.0 和 ERNIE 3.5 等版本。
2023 年 3 月，百度正式发布了文心一言，并在 2023 年 8 月全面向公众开放。
截至 2024 年 4 月，文心一言的用户数已超过 2 亿，API 日均调用量突破 2 亿。

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新技术和优势

多模态能力：文心一言能够处理文本、图像、音频等多种数据类型，提供高质量的多模态输出。
高效架构：采用增强的 Transformer 和知识图谱技术，使得文心一言在训练和推理过程中更加高效。
长上下文理解：文心一言支持长达 30,000 个 token 的上下文窗口，显著提升了模型在长文本处理中的表现。
灵活性：文心一言提供了多种尺寸和配置，能够在从数据中心到边缘设备的各种环境中高效运行。
广泛应用：文心一言已经被多个行业的企业采用，用于构建自定义生成式 AI 模型，提升了企业的创新能力和竞争优势。

API 代码示例

以下是如何使用文心一言 API 进行开发的示例：

示例 1：文本生成

import requests
import json# 获取 access_token
def get_access_token(api_key, secret_key):url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"params = {"grant_type": "client_credentials","client_id": api_key,"client_secret": secret_key}response = requests.post(url, params=params)return response.json().get("access_token")# 文本生成请求
def generate_text(prompt, max_tokens, api_key, secret_key):access_token = get_access_token(api_key, secret_key)url = f"https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions?access_token={access_token}"payload = json.dumps({"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],"max_tokens": max_tokens})headers = {'Content-Type': 'application/json'}response = requests.post(url, headers=headers, data=payload)return response.json()# 示例调用
api_key = "YOUR_API_KEY"
secret_key = "YOUR_SECRET_KEY"
prompt = "写一篇关于人工智能未来发展的文章。"
response = generate_text(prompt, 150, api_key, secret_key)
print(response['result'])

示例 2：对话生成

import requests
import json# 获取 access_token
def get_access_token(api_key, secret_key):url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"params = {"grant_type": "client_credentials","client_id": api_key,"client_secret": secret_key}response = requests.post(url, params=params)return response.json().get("access_token")# 对话生成请求
def generate_conversation(messages, api_key, secret_key):access_token = get_access_token(api_key, secret_key)url = f"https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions?access_token={access_token}"payload = json.dumps({"messages": messages})headers = {'Content-Type': 'application/json'}response = requests.post(url, headers=headers, data=payload)return response.json()# 示例调用
api_key = "YOUR_API_KEY"
secret_key = "YOUR_SECRET_KEY"
messages = [{"role": "system", "content": "你是一个乐于助人的助手。"},{"role": "user", "content": "你好！"}
]
response = generate_conversation(messages, api_key, secret_key)
print(response['result'])

示例 3：情感分析

import requests
import json# 获取 access_token
def get_access_token(api_key, secret_key):url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token"params = {"grant_type": "client_credentials","client_id": api_key,"client_secret": secret_key}response = requests.post(url, params=params)return response.json().get("access_token")# 情感分析请求
def analyze_sentiment(text, api_key, secret_key):access_token = get_access_token(api_key, secret_key)url = f"https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions?access_token={access_token}"payload = json.dumps({"messages": [{"role": "user", "content": text}]})headers = {'Content-Type': 'application/json'}response = requests.post(url, headers=headers, data=payload)return response.json()# 示例调用
api_key = "YOUR_API_KEY"
secret_key = "YOUR_SECRET_KEY"
text = "我今天感觉非常开心！"
response = analyze_sentiment(text, api_key, secret_key)
print(response['result'])