MiniCPM 3.0 – 面壁智能開源的端側AI模型，4B參數性能超越GPT-3.5

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MiniCPM 3.0是什麼

MiniCPM 3.0是面壁智能推出的一款高性能端側AI模型，具備4B參數，以較小的模型規模實現了超越GPT-3.5的性能表現。MiniCPM 3.0採用LLMxMapReduce技術，支持無限長文本處理，有效擴展了模型的上下文理解能力。在Function Calling方面，MiniCPM 3.0的性能接近GPT-4o，展現了出色的端側執行能力。MiniCPM 3.0還包含RAG三件套，包括檢索、重排序和生成模型，顯著提升了中文檢索和內容生成的質量。MiniCPM 3.0已全面開源，量化後模型僅佔用2GB內存，非常適合端側部署，同時確保了數據處理的安全性和隱私性。

MiniCPM 3.0的主要功能

超越性能：雖然只有4B參數，但性能上超越了GPT-3.5，展現出強大的語言處理能力。
無限長文本處理：採用LLMxMapReduce技術，支持無限長文本輸入，突破了傳統大模型的上下文長度限制。
端側優化：模型量化後僅2GB內存，非常適合在端側設備上運行，如智能手機和平板電腦。
Function Calling：在端側設備上實現了強大的Function Calling功能，能夠理解和執行復雜的用戶指令。
RAG三件套：包括MiniCPM-Embedding（檢索模型）、MiniCPM-Reranker（重排序模型）和LoRA插件（生成模型），提供高效的信息檢索和內容生成。
開源模型：模型代碼和權重已經開源，社區可以自由使用和進一步開發。
安全性和隱私保護：作爲端側模型，MiniCPM 3.0在本地處理數據，更好地保護用戶隱私和數據安全。
多任務性能：在開放域問答、多跳問答、對話系統、事實覈查和信息填充等任務上展現了卓越的性能。

MiniCPM 3.0的技術原理

LLMxMapReduce技術：一種長文本分幀處理技術，支持模型處理超出其原始內存限制的文本。通過將長文本分割成小塊（或“幀”），模型可以逐塊處理整個文本，實現對“無限”長文本的處理。
量化技術：MiniCPM 3.0採用了量化技術，將模型的內存需求降低到2GB，模型能在資源受限的端側設備上運行，不犧牲太多性能。
Function Calling：模型能理解和執行用戶指令的技術，涉及調用外部應用程序或服務。MiniCPM 3.0在這一領域的性能接近GPT-4o，顯示了其在端側設備上執行復雜任務的潛力。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）：一種結合了檢索（Retrieval）和生成（Generation）的技術，模型能從大量數據中檢索相關信息，並將其用於生成更準確、更豐富的回答。MiniCPM 3.0的RAG三件套包括：
- MiniCPM-Embedding：用於檢索任務的模型，能高效地從大規模數據集中找到相關信息。
- MiniCPM-Reranker：在檢索到的候選答案中進行重排序，提升答案的相關性和準確性。
- LoRA插件：面向RAG場景優化的生成模型，能用檢索到的信息生成連貫、準確的文本。
模型微調：MiniCPM 3.0支持在特定任務上進行微調，適應不同的應用場景和需求。涉及在特定數據集上進一步訓練模型，提高其在特定任務上的性能。
高效訓練方法：面壁智能採用了科學化的訓練方法和數據質量控制，提升模型的“知識密度”，即模型能力與其參數量的比值。有助於在保持模型大小不變的情況下提升其性能。