7月4日，可信大模型公司無(wú)限光年（INF）在2024年世界人工智能大會(huì)（WAIC）上發(fā)布可信光語(yǔ)大模型及其技術(shù)報(bào)告。可信光語(yǔ)大模型結(jié)合大語(yǔ)言模型與符號(hào)推理，有效解決幻覺(jué)問(wèn)題，大幅增強(qiáng)模型可信度，賦能金融服務(wù)、醫(yī)療診斷等垂直領(lǐng)域，讓生成式AI真正成為新質(zhì)生產(chǎn)力工具。在金融和醫(yī)療垂直領(lǐng)域評(píng)測(cè)中，可信光語(yǔ)大模型超越OpenAI的萬(wàn)億參數(shù)大模型GPT4-Turbo，同時(shí)作為“精專(zhuān)”的百億規(guī)模大模型，有效提升推理精度，降低服務(wù)成本。通過(guò)解決模型幻覺(jué)問(wèn)題對(duì)企業(yè)級(jí)應(yīng)用的重大挑戰(zhàn)，無(wú)限光年深入金融、醫(yī)療場(chǎng)景，目前已服務(wù)多家頭部公司和機(jī)構(gòu)。

在“人工智能：科研范式變革與產(chǎn)業(yè)發(fā)展”主題論壇上，無(wú)限光年聯(lián)合創(chuàng)始人徐盈輝博士表示，幻覺(jué)問(wèn)題是大模型被用作生產(chǎn)力工具的核心挑戰(zhàn)之一：如果大模型生成的內(nèi)容不可控、難以解釋?zhuān)秃茈y滿(mǎn)足專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域?qū)?zhǔn)確性、可靠性、嚴(yán)謹(jǐn)性的要求。針對(duì)該挑戰(zhàn)，無(wú)限光年致力于研發(fā)神經(jīng)符號(hào)計(jì)算等多種創(chuàng)新技術(shù)，并在此基礎(chǔ)上打造新一代可信大模型。

徐盈輝博士介紹，人工智能在多年發(fā)展長(zhǎng)河中形成了符號(hào)學(xué)派和聯(lián)結(jié)學(xué)派兩種不同的路徑和理念。神經(jīng)符號(hào)技術(shù)將符號(hào)學(xué)派的推理能力與聯(lián)接學(xué)派的學(xué)習(xí)能力有機(jī)結(jié)合，大幅提升生成式AI在行業(yè)應(yīng)用中的可信生成能力，降低錯(cuò)誤率、提高可靠性。正如諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主丹尼爾·卡尼曼提出的“人類(lèi)思維有快與慢兩個(gè)系統(tǒng)”的理論，符號(hào)計(jì)算與大模型的結(jié)合不僅能用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)快速的“黑盒”概率預(yù)測(cè)，更能進(jìn)行慢思考的“白盒“邏輯推理。這兩個(gè)系統(tǒng)的融合代表著通往未來(lái)通用人工智能（AGI）的重要技術(shù)方向，也正是無(wú)限光年獨(dú)特的“灰盒“可信路線。

（無(wú)限光年聯(lián)合創(chuàng)始人徐盈輝博士在2024年WAIC上發(fā)布光語(yǔ)垂直領(lǐng)域大模型）

無(wú)限光年積極發(fā)展“灰盒”大模型，解決垂直領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)問(wèn)題。在金融領(lǐng)域，特許金融分析師（Chartered Financial Analyst，CFA）考試是全球投資業(yè)最嚴(yán)格、含金量最高的資格認(rèn)證，分為三級(jí)考試，包含豐富的金融類(lèi)知識(shí)問(wèn)題和計(jì)算推理問(wèn)題。基于CFA數(shù)據(jù)集，無(wú)限光年金融大模型在一級(jí)和二級(jí)考試中準(zhǔn)確率均超過(guò)GPT4-Turbo和Llama3。在一級(jí)和二級(jí)考試準(zhǔn)確率的表現(xiàn)上，無(wú)限光年金融大模型得分分別為0.7772和0.5518，GPT4-Turbo分別為0.7177和0. 5259，Llama3分別為0.6723和0.4812。同時(shí)，在公開(kāi)數(shù)據(jù)集FinanceIQ和Fin-Eval上，無(wú)限光年金融大模型的表現(xiàn)也均超過(guò)GPT4-Turbo和Llama3。徐盈輝博士同時(shí)宣布，無(wú)限光年將光語(yǔ)金融大模型API試用，助力大模型在金融行業(yè)的發(fā)展和應(yīng)用。

（無(wú)限光年光語(yǔ)大模型在垂直領(lǐng)域測(cè)試超越OPENAI的萬(wàn)億參數(shù)大模型）

此外，光語(yǔ)大模型在4個(gè)公開(kāi)的權(quán)威邏輯推理數(shù)據(jù)集上準(zhǔn)確率都超過(guò)GPT-4 Turbo，在ProofWriter、FOLIO、ProntoQA和MedExam Grading中的得分分別為0.99、0.58、0.99和0.80，而GPT4分別為0.91、0.56、0.94和0.64。在醫(yī)療領(lǐng)域，無(wú)限光年醫(yī)療大模型在權(quán)威醫(yī)療數(shù)據(jù)集MedBench上，API和自測(cè)榜雙榜第一，是首家雙榜超過(guò)90分的醫(yī)療大模型。API榜綜合得分90.4，在復(fù)雜醫(yī)學(xué)推理，醫(yī)學(xué)語(yǔ)言理解，醫(yī)療安全和倫理三個(gè)維度第一。

自成立以來(lái)，基于可信大模型技術(shù)，無(wú)限光年已在大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中取得多方面成果。在金融領(lǐng)域，無(wú)限光年與頭部證券公司合作推出AI投研助手。借助新一代可信技術(shù)，這一投研助手在國(guó)內(nèi)率先實(shí)現(xiàn)了用大模型精準(zhǔn)、高效、深度解讀企業(yè)財(cái)報(bào)，為分析師等專(zhuān)業(yè)人士提供包括信息總結(jié)分析、范式寫(xiě)作和精準(zhǔn)搜索在內(nèi)的一站式功能。到目前為止，該產(chǎn)品已被多家證券公司和資管機(jī)構(gòu)使用。

在醫(yī)療領(lǐng)域，無(wú)限光年與國(guó)內(nèi)頭部三甲醫(yī)院合作，共同基于可信技術(shù)創(chuàng)新打造醫(yī)療行業(yè)大模型，在體檢報(bào)告解讀方面有效協(xié)助醫(yī)生提升報(bào)告效率和準(zhǔn)確度。

徐盈輝博士認(rèn)為，在經(jīng)歷“百模大戰(zhàn)”后，模型的行業(yè)應(yīng)用已成為大模型的發(fā)展重心。但在深入專(zhuān)業(yè)化場(chǎng)景時(shí)，當(dāng)前通用大模型的表現(xiàn)并不理想。無(wú)限光年團(tuán)隊(duì)將持續(xù)探索新一代可信的灰盒大模型技術(shù)，讓垂直領(lǐng)域大模型更精準(zhǔn)、更可信，成為“金融顧問(wèn)” 、“專(zhuān)業(yè)醫(yī)生”和更多領(lǐng)域的專(zhuān)家，讓AI技術(shù)人人可用、行行受益。

據(jù)了解，無(wú)限光年團(tuán)隊(duì)既有來(lái)自阿里巴巴、螞蟻集團(tuán)、字節(jié)跳動(dòng)、微軟的國(guó)際頂尖AI人才，也有來(lái)自摩根大通等金融機(jī)構(gòu)、協(xié)和醫(yī)院等醫(yī)療機(jī)構(gòu)的資深行業(yè)專(zhuān)家。基于對(duì)行業(yè)需求的深入了解，無(wú)限光年開(kāi)發(fā)AI原生產(chǎn)品與解決方案，為行業(yè)提供多元化的專(zhuān)業(yè)服務(wù)，推動(dòng)“灰盒大模型”和生成式AI技術(shù)在行業(yè)場(chǎng)景的持續(xù)落地。此前，無(wú)限光年已完成多輪融資，投資人包括阿里云、啟明創(chuàng)投等頭部投資機(jī)構(gòu)。