传神语联的“数推分离”大模型：一条不同寻常的商业化路径

大模型技术正加速走向商业应用，然而落地企业场景过程中挑战重重。主流大模型多采用数据与推理一体化模式，难以持续实时学习企业业务知识，成为商业化的核心痛点。企业数据安全及自行训练大模型的高昂成本是主要难题。

OpenAI正探索“数据与推理分离”的新策略，中国企业也在积极寻找解决方案。传神语联推出的“数推分离”大模型，采用“双网络架构”，如同“两个协同联动的大脑”：一个负责学习客户数据，动态管理和迭代训练；另一个作为预训练的推理网络，专注于高效推理和泛化能力。

该技术路线不同于主流大参数、海量数据的模式，通过算法和架构优化，以更低成本实现更高效的大模型能力。

技术优势:

• 双网络架构: 将预训练网络与用户数据网络分离，提高效率，避免基础网络退化，快速适应企业知识更新。
• 高效的智慧转化能力: 相同数据量，能提炼更高密度的知识和逻辑，避免冗余数据堆积。
• 全栈自主研发: 从底层算法库到框架完全自主研发，灵活响应企业需求，提供定制化解决方案。

技术路线选择:

传神语联选择“数推分离”路线，并非单纯追求技术前沿，而是出于资源和商业化考虑。不同于OpenAI等科研机构的“暴力美学”，传神语联注重效率和可行性，追求更低成本实现相同智能效果。

市场竞争:

在美国，已有企业探索类似的基于非标准Transformer架构的小参数模型，如微软的Phi-3和Mamba等。算法架构优化是行业发展趋势，未来大模型技术创新将不断深入。

团队实力:

传神语联核心技术团队专注于重构和优化大模型算法基础架构，拥有丰富的AI技术经验，曾参与中国第一代指纹识别算法开发。

商业模式与市场前景:

传神语联主要通过大客户私有云部署模式，为企业提供知识管理解决方案。其目标市场与服务器市场类似，专注于企业私有化部署领域，市场潜力巨大。

对“赢家通吃”观点的回应:

传神语联认为，大模型市场不会一家独大，而是多种模型共存，服务于不同场景和需求。

2024年计划:

传神语联2024年重点是将“数推分离”架构的产品化和商业化，并持续挖掘模型“智慧”，提升持续实时学习客户数据的能力，赋能企业大模型落地应用。