孟子 GPT 大语言模型
孟子 GPT 大模型是基于团队自研技术研发的大规模语言模型，可处理多语言、多模态数据，同时支持多种文本理解和文本生成任务，能快速满足不同领域、不同应用场景的需求。孟子是国内著名的大模型品牌，多次在中文大模型基准评测，例如 C-EVAL、SUPERCLUE 等取得优胜成绩。孟子大模型已于 2023 年底通过网信办生成式人工智能备案，并已正式面向公众开放服务。
通过问答的方式帮助用户直接获取所需要的信息，无需再做搜索和筛选
能够按照用户的要求撰写多种类型、题材的文章，并通过自然语言对话来控制内容创作的效果
在对话中实现多语言的翻译，相比传统翻译效果更加流畅自然
针对金融场景的特殊任务进行模型优化，帮助行业工作者能够更高效的完成工作
在给定文档中查找答案，并回答用户关于文档内容的问题
技术方案
支持多种模型架构
- 自回归模型：如 GPT
- 自编码模型：如 BERT
- Encoder-Decoder 模型：T5
轻量模型性能强化
- 多预训练任务融合
- SMART 对抗训练
- 知识蒸馏
基于知识图谱增强
- 基于实体抽取的增强
- 知识图谱增强（isa 关系）
- 知识图谱转文字
基于语言学知识增强
- 成分句法融合增强的 Mask 机制
- 语义角色 Embedding 融合增强
- 依存关系的注意力权重约束剪枝
小样本/零样本学习
- Prompts 模板构造
- 多任务学习技术
- 覆盖常见信息抽取场景，开箱即用
基于检索增强
- 知识解耦
- 可解释性强
- 外部知识组件实时更新
技术优势
在金融知识图谱搭建、研报脱水、公告抽取等多个任务上获得了超过常规模型的表现
支持 BERT、GPT、T5 等架构，能够覆盖文本理解、文本生成等不同场景
支持图文双模态输入，能够更好地处理图文相关任务
支持对垂直领域进行快速定向优化，支持从 10M 到 1B 不同规模
能力资质
C-Eval 排行榜
*排名截止2023年8月
| # | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 |
|---|---|---|---|---|---|
| 模型名称 | Mengzi | ChatGLM2 | InternLM-123B | GPT-4* | AiLMe-100B v2 |
| 发布机构 | 澜舟科技 | Tsinghua & Zhipi.AI | Shanghai AI Lab & Sense Time | OpenAI | APUS |
| 提交时间 | 2023/8/25 | 2023/6/25 | 2023/8/22 | 2023/5/15 | 2023/7/25 |
| 平均 | 71.5 | 71.1 | 68.8 | 68.7 | 67.7 |
| 平均(Hard) | 48.8 | 50 | 50 | 54.9 | 55.3 |
| STEM | 62.3 | 64.4 | 63.5 | 67.1 | 65.4 |
| 社科文学 | 87.2 | 81.6 | 81.4 | 77.6 | 72.3 |
| 人文科学 | 76.8 | 73.7 | 72.7 | 64.5 | 71.2 |
| 其他 | 68.6 | 71.3 | 63 | 67.8 | 64 |
| # | 模型名称 | 发布机构 | 提交时间 | 平均 | 平均(Hard) | STEM | 社科文学 | 人文科学 | 其他 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | Mengzi | 澜舟科技 | 2023/8/25 | 71.5 | 48.8 | 62.3 | 87.2 | 76.8 | 68.6 |
| 1 | ChatGLM2 | Tsinghua & Zhipi.AI | 2023/6/25 | 71.1 | 50 | 64.4 | 81.6 | 73.7 | 71.3 |
| 2 | InternLM-123B | Shanghai AI Lab & Sense Time | 2023/8/22 | 68.8 | 50 | 63.5 | 81.4 | 72.7 | 63 |
| 3 | GPT-4* | OpenAI | 2023/5/15 | 68.7 | 54.9 | 67.1 | 77.6 | 64.5 | 67.8 |
| 4 | AiLMe-100B v2 | APUS | 2023/7/25 | 67.7 | 55.3 | 65.4 | 72.3 | 71.2 | 64 |
CLUE 排行榜
*排名截至2021年7月30日
| 排名 | 1 | 2 | 3 | |
|---|---|---|---|---|
| 模型 | 孟子 | Motian | BETRTSG | 人类水平 |
| 规模 | 十亿 | 十亿 | 百亿 | |
| 总分 | 82.90 | 82.15 | 81.80 | 86.68 |
| AFQMC | 79.82 | 78.30 | 79.85 | 81.00 |
| TNEWS | 64.68 | 57.42 | 57.42 | 71.00 |
| IFLYTEK | 65.08 | 65.46 | 64.54 | 80.30 |
| OCNLI | 81.87 | 84.97 | 85.93 | 90.30 |
| WSC2020 | 96.55 | 94.83 | 95.17 | 98.00 |
| CSL | 89.87 | 90.17 | 89.00 | 84.00 |
| CMRC2018 | 82.25 | 85.30 | 83.80 | 92.40 |
| CHID | 96.00 | 94.43 | 93.06 | 87.10 |
| C3 | 89.98 | 88.49 | 87.44 | 96.00 |
| 排名 | 模型 | 规模 | 总分 | AFQMC | TNEWS | IFLYTEK | OCNLI | WSC2020 | CSL | CMRC2018 | CHID | C3 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 孟子 | 十亿 | 82.90 | 79.82 | 64.68 | 65.08 | 81.87 | 96.55 | 89.87 | 82.25 | 96.00 | 89.98 |
| 2 | Motian | 十亿 | 82.15 | 78.30 | 57.42 | 65.46 | 84.97 | 94.83 | 90.17 | 85.30 | 94.43 | 88.49 |
| 3 | BETRTSG | 百亿 | 81.80 | 79.85 | 57.42 | 64.54 | 85.93 | 95.17 | 89.00 | 83.80 | 93.06 | 87.44 |
| 人类水平 | 86.68 | 81.00 | 71.00 | 80.30 | 90.30 | 98.00 | 84.00 | 92.40 | 87.10 | 96.00 |
备案情况
| 大模型备案号 | Beijing-MengZiGPT-20231205 |
| 网信算备 | 110108396388101240013号 |
| 网信算备 | 110108396388101240021号 |
落地场景
公告抽取
模型可以从大量的文本中提取出公告信息，方便快速获取重要信息。
小说生成
模型可以根据用户提供的信息，自动生成小说内容。
情感分类
模型可以对文本进行情感分析，区分出文本中的正面、负面或中性情感。
研报分类
模型可以对研究报告进行分类，按照不同的主题进行归类。
新闻摘要
模型可以自动生成新闻摘要，快速提供新闻要点信息。
知识图谱搭建
模型可以根据已有的知识，构建知识图谱，方便快速查询。
问答系统
模型可以通过语义分析，提供问题的答案。
图文互检
模型可以对文本和图片进行匹配，检查是否相符。
商务合作邮箱
公司地址
北京市海淀区北四环西路（街）52 号方正国际大厦 16 层 1603
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