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華為盤古718B模型如何突圍?從數據質量到Agent能力的系統化創新

來源: 責編: 時間:2025-09-30 10:28:16 77觀看
導讀在最新一期的SuperCLUE中文大模型通用基準測評中,華為憑借其7180億參數的MoE架構大模型openPangu-Ultra-MoE-718B躋身前三,與DeepSeek-V3.1、Qwen3-235B等開源模型同臺競技。這一成績的背后,是團隊對模型訓練邏輯的深度

在最新一期的SuperCLUE中文大模型通用基準測評中,華為憑借其7180億參數的MoE架構大模型openPangu-Ultra-MoE-718B躋身前三,與DeepSeek-V3.1、Qwen3-235B等開源模型同臺競技。這一成績的背后,是團隊對模型訓練邏輯的深度重構——通過數據質量優先、三階段預訓練、批判性思維內化等創新策略,突破了傳統“堆數據”的路徑依賴。IjE28資訊網——每日最新資訊28at.com

數據構建環節,團隊摒棄了“以量取勝”的常規做法,轉而建立“質量評估-科學篩選-精準增強”的全流程體系。在指令數據清洗階段,采用規則、模型、人工三重審核機制,確保低質量樣本被徹底過濾;在任務設計上,通過領域與任務類型的雙重維度覆蓋,結合去重算法避免冗余;針對模型易在簡單任務上過擬合的問題,團隊量化推理步驟、概念抽象度等指標,重點強化中高難度任務的訓練比例。這種對數據質量的嚴苛把控,為模型在復雜場景下的推理能力奠定了基礎。IjE28資訊網——每日最新資訊28at.com

預訓練階段,團隊將整個過程拆解為通用、推理、退火三個遞進階段。通用階段通過海量文本與代碼數據,構建模型的世界知識基礎;推理階段大幅增加泛數學、STEM及代碼數據的比重,并引入高難度多步驟推理題庫,配合詳細思維鏈(CoT)引導模型學習邏輯路徑;退火階段則通過階梯式擴展上下文長度至128K,同時增加指令類數據與Agent工具使用數據,使模型逐步掌握外部工具調用能力。這種分階段訓練策略,有效平衡了模型的基礎認知與專項能力。IjE28資訊網——每日最新資訊28at.com

針對大型語言模型普遍存在的幻覺問題,團隊提出“批判內化”機制。與傳統批判微調(CFT)依賴固定人類反饋數據不同,該機制在模型訓練完成后,通過拒絕采樣引入自我批判信號,迫使模型在生成答案時主動審視推理過程。例如,在數學推理任務中,模型需檢查邏輯鏈條是否完整、計算步驟是否準確;在代碼生成任務中,則需驗證語法正確性與功能實現度。實驗數據顯示,這一機制使模型的指令遵從性與輸出可靠性顯著提升。IjE28資訊網——每日最新資訊28at.com

在工具使用能力方面,團隊開發的ToolACE框架通過四項關鍵技術實現突破:領域工具組合技術將關聯工具(如日歷查詢與航班預訂)綁定,提供工具依賴圖;交互式目標軌跡生成采用“計劃-執行”分離策略,先由AI規劃工具調用序列,再通過模擬環境執行;多智能體對話生成引入隨機打斷、反問澄清等復雜交互;多維校驗與錯例迭代則對生成數據進行內容滿足度、狀態變化正確性等多維度評估,低分數據將反哺生成策略優化。經此訓練的模型,在復雜多輪交互中展現出精準的工具調用能力。IjE28資訊網——每日最新資訊28at.com

后訓練階段,團隊采用“漸進動態微調-強化學習-模型融合”三步策略。漸進動態微調(PDFT)通過動態調整訓練權重,避免模型對特定數據過擬合;強化學習環節選用GSPO算法,相比傳統GRPO算法在訓練穩定性上提升30%;模型融合階段則通過黑盒優化算法,自動搜索不同版本模型的最佳組合權重,生成綜合性能更強的最終模型。這一系列優化,使openPangu-718B在數學推理、代碼生成、幻覺控制等六個維度的評估中均表現優異。IjE28資訊網——每日最新資訊28at.com

從數據篩選到訓練策略,從幻覺控制到工具學習,openPangu-718B的突破印證了一個核心邏輯:大模型的競爭力不在于參數規模或數據體量,而在于對技術細節的極致打磨。當行業仍在爭論“規模定律”是否適用時,華為用實踐給出了另一種答案——通過系統性技術創新,同樣能在激烈競爭中開辟新路徑。IjE28資訊網——每日最新資訊28at.com

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