通古大模型是什么?一文让你看懂通古大模型的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

通古大模型概述简介

通古大模型是华南理工大学深度学习与视觉计算实验室(SCUT-DLVCLab)推出的专注于古籍文言文处理的人工智能语言大模型。基于百川2-7B-Base进行增量预训练,使用24.1亿古籍语料进行无监督训练,结合400万古籍对话数据进行指令微调。模型采用冗余度感知微调(RAT)技术,有效提升了古籍任务的性能。帮助用户更便捷地理解和翻译古籍文献。通过检索增强生成(CCU-RAG)技术,减少知识密集型任务中的幻觉问题,提高生成内容的准确性和可靠性。

通古大模型的功能特色

古文句读:通古大模型能自动为古文添加标点符号,解决古籍中常见的断句问题,帮助用户更好地理解古文内容。

文白翻译:模型支持文言文与白话文之间的双向翻译,将晦涩的古文翻译为现代文,同时也可将现代文转换为文言文,方便用户进行古籍阅读和研究。

诗词创作:通古大模型可以生成符合古诗词格律和风格的诗歌,用户可以根据需求提供主题或关键词,模型生成相应的诗词作品。

古籍赏析:模型能对古籍中的经典篇章进行赏析,解读其文学价值、历史背景和文化内涵,辅助用户深入学习古籍。

古籍检索与问答:结合检索增强技术,通古大模型可以快速检索古籍内容,根据用户的问题提供准确的答案,帮助用户高效获取古籍信息。

辅助古籍整理:模型能识别古籍中的文字错误、缺漏等问题,提供修复建议,辅助古籍整理和数字化工作。

通古大模型的技术原理

基础模型架构:通古大模型基于百川2-7B-Base进行增量预训练。百川2-7B-Base是强大的预训练语言大模型,为通古大模型提供了基础的语言理解和生成能力。

无监督增量预训练:模型在24.1亿古籍语料上进行无监督增量预训练。使模型学习古籍的语言风格和结构,为后续的古籍处理任务奠定基础。

多阶段指令微调:通古大模型采用了多阶段指令微调技术,提出了冗余度感知微调(RAT)方法。在提升下游任务性能的同时,保留了基座模型的能力。通过指令微调,模型能更好地适应古籍处理的具体任务,如古文翻译、句读等。

检索增强生成(RAG)技术:通古大模型结合了检索增强生成(RAG)技术,减少知识密集型任务中的幻觉问题。核心是将信息检索与文本生成相结合,通过从外部知识库中检索相关信息,作为上下文输入给语言大模型,生成更准确、更符合上下文的答案。

通古大模型项目介绍

Github仓库:https://github.com/SCUT-DLVCLab/TongGu-LLM

HuggingFace模型库:https://huggingface.co/SCUT-DLVCLab/TongGu-7B-Instruct

通古大模型能做什么?

古籍处理与数字化:通古大模型能高效处理古籍文献,支持文白翻译、句读标点和古籍检索等功能。辅助古籍整理工作,通过智能识别和修复古籍中的文字错误,提升古籍数字化的效率。

教育支持:教师可以用来生成教案、教学PPT,设计课堂互动环节。对于学生,模型能提供文言文翻译、成语解释和诗词创作等功能,帮助他们更好地理解古文。

文化传承与普及:通古大模型通过降低古籍阅读难度,让更多人接触和理解中华传统文化。

学术研究:通古大模型为古籍研究提供了强大的技术支持,能帮助学者快速检索和分析古籍内容。

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