华为开源7B大模型实现自由切换 思维链减少近50%

华为开源的openPangu-Embedded-7B-v1.1模型在大模型领域实现了创新突破，该模型通过渐进式微调和双阶段训练方法，成功实现了快慢思考模式的自由切换，同时保持了高精度。

### 模型特点：
1. **渐进式微调**：采用分阶段优化策略，逐步提升模型性能。
2. **双阶段训练**：
– 第一阶段：显式切换，通过外部指令实现快速调整。
– 第二阶段：隐式切换，模型自主学习最优路径。

3. **效率提升**：在处理简单任务时，思维链缩短约50%，响应速度翻倍。

4. **精准度保持**：复杂任务准确率与传统慢思考模式持平，确保了性能不打折。

### 边缘部署优化：
– 推出轻量级openPangu-Embedded-1B模型，专为边缘计算设计。
– 小体积大效能，参数规模虽小但表现媲美更大模型。

### 性能亮点：
– 在权威评测中成绩优异，尤其在数学难题和代码任务上表现出色。
– 软硬件协同优化，提升推理效率和资源利用率。

### 项目开源：
– 项目地址：[https://gitcode.com/ascend-tribe/openpangu-embedded-7b-v1.1](https://gitcode.com/ascend-tribe/openpangu-embedded-7b-v1.1)

华为的这一创新为国产大模型在资源受限场景下的应用探索提供了新方向，展现了显著的技术潜力和实际应用价值。