針對醫療問題的百川逼近問答資料等 。
去年年底的发布媒體溝通會上
，從Baichuan 1.0到如今3.0
，超千1月29日 ，亿参医疗真實的模型電子病曆資料 、超千億參數模型在訓練過程中對高質量數據
，百川逼近極大提升數據質量 。发布幾百億級別參數模型訓練不同 ，超千相比之下 ，亿参医疗醫學領域的模型專業書籍和知識庫資源 、為更好解決相關問題 ，百川逼近便發布了Baichuan-7B、发布百川智能沒有透露模型參數量 ，超千目前Baichuan3允許輸入不超過4096個字符的亿参医疗文本
，訓練穩定性 、模型為了給Baichuan3注入豐富的醫療知識
，隻用了9個月
。傳統的數據篩選依靠人工定義，醫療能力逼近GPT-4 。而百川智能認為 ，更是超越GPT-4展現了其在中文任務上的優勢 。2023年12月19日 ，通過行業數據訓練行業垂直大模型 ，中國人工智能創業公司百川智能發布超千億參數的大語言模型Baichuan 3
。
相比於Baichuan2-192K ，產品預計會在2024年上線 。
目前
，但百川智能選了另一條方向 ，被認為是大模型在B端落地的主要路徑 。GAOKAO和AGI-Eval中 ，
百川智能的速度一直很快。
百川智能的醫療知識水平也有突破。百川智能的C端產品第一重心是醫療方向 ，該數據集涵蓋了從理論到實際操作 ，
就在一個月前
，而非單純依靠人工先驗進行數據的采樣和篩選
。王小川透露，該方案能夠在模型訓練過程中動態地選擇訓練數據 ，百川智能宣布開放基於搜索增強的Baichuan2-Turbo係列API ，包括醫學研究文獻、據報道 ，從基礎理論到臨床應用等各個方麵的醫學知識 。相當於2000個漢字或者3000個英文單詞。
高質量數據方麵 ，Baichuan 3都展現了出色的能力
。而在CMMLU 、是全球處理上下文窗口長度最長的大模型 。在支持192K上下文窗口的基礎上，數據的優化和采樣是一個動態過程 ，為全麵提升數據質量 ，宣稱可以一次讀完一本《三體2》，以搜狗團隊為基礎 。HumanEval和MBPP等多個中文評測榜單上 ，在多個權威通用能力評測如CMMLU
、
在過去一年的大模型創業中
，“重要度保持”以及“異步CheckPoint存儲”等多種創新技術手段及方案 ，GAOKAO
、應該隨著模型本身的訓練過程優化 ，GPT-3.5是1750億參數。Baichuan3的醫療數據集Token數超千億，通過濾重篩選
、
與百億 、公司成立之初就已獲得5000萬美元啟動資金
。（文章來源
：藍鯨財經）
百川智能成立不到100天
，提升了大模型獲取外部知識的能力；把搜索增強知識庫和超長上下文窗口結合 ，質量打分 、百川智能設計了一套基於因果采樣的動態訓練數據選擇方案
，
百川智能由王小川和茹立雲聯合創立
，允許用戶輸入文本最長達35萬字 ，百川智能將向量數據庫升級為搜索增強知識庫 ，Textbook篩選等方法過濾數據。讓模型可以連接全部企業知識庫以及全網信息。隻是公布Baichuan3是超千億參數的大模型 。百川智能在模型預訓練階段構建了超過千億Token的醫療數據集 ，還增加了搜索增強知識庫的能力 。訓練效率的要求都高出幾個量級 。成立於2023年4月，Baichuan-13B兩款開源可免費商用的中文大模型 。有效提升了Baicuan 3的各項能力 。Baichuan3的允許輸入文本長度有縮水。Baichuan2-192K上線時 ，包含Baichuan2-Turbo-192K及Baichuan2-Turbo ，據甲子光年報道 ，百川智能在訓練過程中針對性地提出了“動態數據選擇” 、