字节跳动发布的最新款大模型：豆包1.5版本

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豆包大模型1.5指的是什么？

最新发布的豆包大模型1.5版本是由字节跳动开发的大规模语言模型，它利用了大规模稀疏MoE架构设计，在性能上等同于参数量为原7倍的密集型（Dense）模型。该模型在知识、编程代码理解、逻辑推理及中文处理等多个评估标准下表现出色，甚至超越了GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet等顶尖竞品。

此外，豆包大模型1.5还特别推出了两款增强版功能模块：一个用于实时语音对话的高级版本（Doubao-1.5-realtime-voice-pro），以及另一款专注于视觉信息处理与文档分析的优化工具（Doubao-1.5-vision-pro）。这些附加组件使得用户能够享受到低延迟、可以随时中断的人机交互体验，同时在图像理解及文本识别方面拥有更佳的能力。值得注意的是，在训练这一模型时，并未采用任何其他第三方生成的数据集作为来源。

豆包智能模型1.5的核心特性

整体能力明显提升在包括知识测试（例如MMLU_PRO、GPQA）、编程评估（例如McEval、FullStackBench）、逻辑推理（如DROP）以及中文理解（如CMMLU、C-Eval）等多个高标准评测体系中表现出色，其总体评分超越了GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet等顶尖行业模型。
高性能的架构设计及低投入成本利用大型稀疏MoE结构设计，其效能相当于拥有七倍活跃参数量的密集型模型，并显著超越了行业内的普遍效能标准。自主研发的服务集群系统能够兼容低成本的处理器组件，从而大幅度减少了硬件开支。

全方位提升多元模式能力
- 豆包·图像解析引擎（Doubao-1.5-image-enhance）经过全面提升的多模态数据融合、自适应分辨率调整、跨模式同步以及复合式学习技术，在图像分析解读力、文本资料辨识精准度及微观细节洞察方面实现了质的飞跃。
- 豆包·即时语音方案（Doubao-1.5-live-audio-version）运用了Speech2Speech的全方位一体化架构，实现了无缝的语音交流体验，并拥有极低延迟及即时中断响应等功能特点，此功能现已全面部署于豆包App中。
深入的思维能力以豆包1.5基础模型为起点，结合强化学习算法的创新及工程技术的改进，我们成功开发了高级智能模型Doubao-1.5-Pro-AS1-Preview，并在包括AIME在内的多项评估测试中展现了卓越性能。
数据自主性在训练该模型时，并未采用由其它模型产生的数据，而是建立了完整的自给数据生成系统，以保障数据源头的自主与可信性。

豆包智能模型1.5的核心技术机制

大型稀疏专家混合模型结构豆包大模型1.5 利用了大型稀疏MoE（专家混合）结构，在预训练过程中使用了较低的激活参数量，实现了相当于其七倍激活参数密集型模型的表现效果，这一提升显著超越了行业通常能达到的三倍效能比率。
多种形态数据整合技术该模型在处理多种数据类型的能力上有了重大提升，能够接受并生成包括文字、图片及声音在内的各种形式的内容。
高效的數據處理和訓練過程豆包大模型1.5 的训练完全依赖于其自主研发的数据生产和处理系统，这一过程不仅包括了专业标注团队的工作，还采用了模型自我博弈的技术手段，从而保证数据的独立性和高质量。此外，通过自主设计的服务器集群及优化措施，该模型大幅减少了硬件投入的成本。
增强学习及优化架构豆包大模型的团队开发出了名为HybridFlow的架构，这是一种兼具灵活性与高效性的强化学习培训系统。该架构巧妙融合了单一控制单元及多重控制单元的优点，大幅提高了训练过程中的数据处理能力。
模型改进及推断提速豆包大模型1.5 利用精细量化和PD分离等多种技术手段，提升了其推理性能的效率。