【环球网科技综报道】10月30日消息， 百川智能发布Baichuan2-192K大模型，能够处理约35万个汉字，是目前支持长上下文窗口大模型Claude2（支持100K上下文窗口嘉峪关塑料挤出机，实测约8万字）的 4.4倍，也是 GPT-4（支持32K上下文窗口，实测约 2.5万字）的14倍。

资料显示嘉峪关塑料挤出机，今年9月25日，百川智能已开放了Baichuan2的API接口，正式进军企业级市场，开启商业化进程。此次Baichuan2-192K将以API调用和私有化部署的方式提供给企业用户，目前百川智能已经启动Baichuan2-192K的API内测，开放给法律、媒体、金融等行业的核心作伙伴。

据介绍，上下文窗口长度是大模型的核心技术之一，通过更大的上下文窗口，模型能够结更多上下文内容获得更丰富的语义信息，更好的捕捉上下文的相关、消除歧义，进而更加准确、流畅的生成内容，提升模型能力。

Baichuan2-192K在Dureader、NarrativeQA、LSHT、TriviaQA等10项中英文长文本问答、摘要的评测集上表现优异。LongEval的评测结果显示嘉峪关塑料挤出机，在窗口长度过100K后Baichuan2-192K依然能够保持非常强劲的能。

扩大上下文窗口能有提升大模型能是人工智能行业的共识，但是长上下文窗口意味着更高的算力需求和更大的显存压力。目前，业内有很多提升上下文窗口长度的方式，包括滑动窗口、降采样、小模型等。这些方式虽然能提升上下文窗口长度，但对模型能均有不同程度的损害，换言之都是通过牺牲模型其他方面的能来换取更长的上下文窗口。

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本次竞赛由理论知识考试和实操技能考核两部分组成。其中，理论知识考试主要考核建筑工程无人机巡检涉及的无人机驾驶基础理论、建筑工程巡检业知识、法律法规、标准规范和职业操守等。

而本次百川发布的Baichuan2-192K通过算法和工程的致优化，实现了窗口长度和模型能之间的平衡，做到了窗口长度和模型能的同步提升。

算法方面，百川智能提出了一种针对RoPE和ALiBi动态位置编码的外方案，该方案能够对不同长度的ALiBi位置编码进行不同程度的Attention-mask动态内插，在保证分辨率的同时增强了模型对长序列依赖的建模能力。在长文本困惑度标准评测数据 PG-19上，当窗口长度扩大，Baichuan2-192K的序列建模能力持续增强。

工程方面，在自主开发的分布式训练框架基础上，百川智能整目前市场上所有先进的优化技术，包括张量并行、流水并行、序列并行、重计算以及Offload功能等嘉峪关塑料挤出机，创了一套的4D并行分布式方案。该方案能够根据模型具体的负载情况，自动寻找适的分布式策略，大降低了长窗口训练和理过程中的显存占用。