混元者，元气未分，混沌为一，元气之始也！混元无所不包，无所不有，意思就是形容内容丰富，应有尽有，从名称来看，腾讯对于混元大模型是寄予厚望的。想必大家对大模型并不陌生，自从去年 OpenAI 发布 ChatGPT 以来，我们对于大模型的智能感到震撼，国内大模型的数量也在急剧上升，大模型的百团大战已经悄然开始。我体验过不少大模型，像文心一言、讯飞星火、通义千问等等，我也一直特别期待腾讯的大模型，在 9 月 7 号这一天，鹅厂的通用大模型终于来了。

腾讯混元大模型的介绍

腾讯混元大模型是腾讯公司推出的一款基于Transformer架构的预训练语言模型，拥有超千亿参数规模，预训练语料超 2 万亿 tokens。具有强大的自然语言处理能力。它能够理解和生成人类语言文本，同时支持多语言，为开发者提供了丰富的 API 接口和工具，方便集成到各类应用中。发布会介绍说，目前腾讯云、腾讯广告、腾讯游戏、腾讯金融科技、腾讯会议、腾讯文档、微信搜一搜、QQ 浏览器等超过 50 个腾讯业务和产品，均已经接入腾讯混元大模型测试，并取得初步效果。

另外，在发布会上，蒋杰还用中国信通院《大规模预训练模型技术和应用的评估方法》的标准符合性测试结果，来印证混元大模型的能力。在这项评测中，混元大模型共测评 66 个能力项，在“模型开发”和“模型能力”两个重要领域的综合评价均获得了当前的最高分。在主流的评测集 MMLU、CEval 和 AGI-eval 上，混元大模型均有优异的表现。据实测，在指令理解、会中问答、会议摘要、会议待办项等多个方面，混元大模型均获得较高的用户采纳率，相较于 GPT3.5 有明显的优势。接下来，我们体验一下混元助手的能力，是不是也能眼前一亮。😎

目前，小程序处于邀请测试状态，可以在小程序中搜索“腾讯混元助手”，然后点击申请内测，等待排队就行，申请成功后方可使用。

产品体验过程

文生图能力

10 月 26 号，腾讯混元大模型迎来全新升级，并正式对外开放“文生图”功能。混元文生图模型是一个中文原生的文生图模型，无论用户输入的中文诗句还是成语，都可以直接要求其创作画作。好了，准备上手体验

1、迷惑菜品名：蚂蚁上树和鱼香肉丝

2、古诗作画大赏

在科技与文化的交汇点上，混元大模型以其卓越的技术能力，将千年的古诗呈现为绚丽多彩的图画，为人们提供了一种全新的欣赏古诗的方式。

我们选取一句非常有意境的古诗：人间四月芳菲尽，山寺桃花始盛开来测试，看混元大模型能否生成极具画面感的图。

初夏四月作者来到大林寺，此时山下芳菲已尽，而不期在山寺中遇上了一片刚刚盛开的桃花，从混元的生成结果来看，基本有诗句的味道了，大模型提取出了山寺庙、桃花、林间小道等意象进行有机组合，让人看到之后仿佛置身诗句场景之中。

古诗，是中华民族的文化瑰宝，蕴含着深厚的历史底蕴和丰富的艺术内涵。然而，随着时代的发展，人们对古诗的欣赏方式也在不断变化。混元大模型的古诗成图，不仅仅是简单的文字转化图像的过程，更是一种艺术的再创作。它通过对古诗的深入理解和分析，将诗歌中的意境、情感、景象等元素提取出来，再运用先进的图像生成技术，将这些元素转化为可视化的图像。这样一来，原本只存在于文字中的诗意，便以图画的形式呈现在人们眼前，让人们能够更加直观地感受到古诗的魅力。

3、混元大模型的“照骗”能力

这次使用的 Prompt 是：生成高冷女生，25 岁-28 岁，穿着汉服，长发飘飘，室外，站在向日葵丛中，高度详细，摄影风格，人像照片

如果我不说这是 Ai 生成的，大家肯定会认为这是真人吧，哈哈，在我看来，Prompt 中提到的细节拉满。有了混元谁还跑去拍写真？妥妥的省钱利器，哈哈

混元文生图在提升画面质感方面采用了多模型融合的方法。经过优化模型算法，人像模型的细节效果，如发丝、皱纹等，提升了 30%，而场景模型的细节效果，如草木、波纹等，提升了 25%。这种改进使得混元文生图在生成图像时具有更高的质感质量。

4、动漫创作不是梦

使用的 Prompt 是：生成 3D，动漫风格，女孩，金色头发，长发，城市背景

混元大模型在动漫制作方面的能力，得益于其深度学习和生成对抗网络（GAN）技术的充分运用。通过大量动漫图片的学习和分析，混元大模型掌握了动漫风格的核心特征，并能够生成高质量的动漫图片。这使得动漫制作的过程更加高效、简洁，且结果更加精美动人。

对于动漫产业而言，混元大模型的动漫制作图片能力无疑是一次革命性的创新。它大大提高了动漫制作的效率和质量，降低了制作成本，为动漫产业的快速发展奠定了坚实基础。同时，这一技术也为动漫创作者提供了更广阔的创作空间，激发了他们的创作灵感和热情。

👉 我对混元的期待：

文生图的功能我是特别喜欢的功能，用久了会显得单调，以下是我的一些想法：

• 个人写真

我希望混元可以根据我之前拍的照片，帮助我生成个人写真照片

• 文生视频

我不知道混元后续会不会做“文生视频”的功能，我想文生图有了，文生视频应该会有吧，说实话，体验了文生图的功能后，我已经不在满足于图片了，哈哈，是不是有点贪心😎，当我用一段古诗生成一段视频后，是不是比图片更加震憾？此刻，我已经在幻想了：一段古诗生成视频，里面还有李白在吟诗喝酒，当他转身的一刹那，大家看到的是我的脸，不知道作何感想！

• 视频生视频

其实我自己也是这样的需求，当我拍了一段视频之后，也不太会剪辑，我希望混元可以把我的视频变得更好看，就像电影里的剧情一样。

• 文字改图

在体验文生图遇到的一个问题，我要求生成一张向日葵的图片，图片生成后没问题，但是我要求把黄色向日葵颜色改成红色向日葵，混元提示修改完成就没反应了，很奇怪

编码能力

除了文生图的能力，混元大模型还可以帮助我们开发者编写代码，下面我利用混元编写了一个飞机大战的小游戏，它默认是用 python 语言的，当然也可以要求它使用什么语言，这都是可以的

代码执行过程：

我将代码直接拷贝到 vscode 编辑器，直接点击执行即可执行代码，从运行结果来看，游戏大部分功能已经实现了，还有敌机以及击败特效没有出来，生成的游戏也没有图片，观赏效果也不是那么好，但是我认为已经很好了，在很大程度上帮助我们减少了很多工作量，从而让我们更专注于技术逻辑。在这个 AI 火爆的信息时代，“混元大模型” 担当着重要的角色，无论是业余爱好者，还是经验丰富的专业开发者，也无论你在编程旅程的哪个阶段，都会发现 “混元” 是我们编程之路的小伙伴。

👉我对混元的期待：

我在想一个问题，混元已经有生成图片的能力了，也有编码的能力，能不能我在编码的时候，遇到需要图片的地方，帮我自动生成。就拿飞机大战游戏来说，我需要的是不仅这个游戏可以实现，我还要效果更美观，而不是一个白色方块，我相信在未来的某一天，我可以直接用混元实现一个应用。

另外，我希望混元可以在 IDE 里面做个插件，这样写代码也比较方便

聊天模式

📢提问混元：你好，我要去西藏旅行，请帮我定制为期一周的旅行计划

第一次，我让定制为期一周西藏旅行计划，这个没问题，但是我换个城市后就有问题了，我是定制在上海玩的旅行计划，为什么会出现南京和苏州？百思不得其解，留下难过的泪水，这理解能力还有待加强啊😂

逻辑推理

📢提问混元：树上有 10 只鸟，猎人开枪打死一只，请问还剩几只鸟？

这回答真的惊艳到我了，没想到混元从两个方面出发进行分析，完美避坑

数学能力

📢提问混元：1 个苹果=2 个梨，3 个梨=4 个橙子，6 个橙子=7 个香蕉，56 个香蕉等于多少个苹果？

一道中难度的数学题，混元给了我惊喜，同样的问题，我问了文心一言、科大讯飞、通义千问全部翻车😅，科大讯飞直接给我画了一个苹果，无奈啊

核心技术细节

文生图背后的技术

不知道大家有没有想过，当我们输入几个关键词后，大模型是如何返回我们想要的图片？中间经历哪些过程呢？

文生图难点就是对提示词的语义理解、生成内容的合理性以及生成图片的效果。接下来，我会展开说说这三个难点

• 提示词的语义理解

提示词在文生图中起到的作用至关重要，它不仅是用户与模型交互的桥梁，更是模型生成图像的灵魂。一个简短的提示词往往包含了丰富的语义信息，指导模型生成特定主题、风格或内容的图像。然而，由于自然语言的复杂性和多样性，准确理解提示词的语义并不容易。

腾讯混元在语义理解方面采用了中英文双语细粒度的模型，这种技术的主要特点是能够同时建模中英文，实现双语理解。它并不是简单地通过翻译来实现中英文之间的互通，而是直接在中英文两种语言之间进行建模和理解。这样的好处是能够避免翻译过程中可能出现的信息损失和语义歧义，提高理解的准确性和效率。

此外，这种细粒度的模型技术还通过优化算法提升了模型对细节的感知能力与生成效果。优化算法可以改进模型的结构和参数，使其对输入的文本具有更强的感知能力，能够更准确地捕捉到文本中的细节信息。同时，优化算法还可以提高模型的生成效果，使其生成的文本更加自然、流畅，并且符合语境。

另外，这种技术还能有效避免多文化差异下的理解错误。由于不同的语言和文化之间存在差异，简单的翻译往往难以准确传达语义信息。而通过这种双语细粒度模型技术，腾讯混元可以更好地处理跨语言、跨文化的理解任务，减少因文化差异引起的理解错误。

• 内容的合理性

先给大家看张图片吧

这是我之前用文心一格生成的图片，我们可以清晰的看到人物的面部和手部都变形了，我在使用混元的时候，完全没有出现过这种情况，所以非常好奇混元是如何做的呢？

我了解到混元在内容合理性方面运用了增强算法模型的图像二维空间位置感知能力的技术。具体来说，这项技术通过改进算法模型，提升了模型对图像中二维空间位置的感知能力。这种感知能力有助于模型更好地理解和分析图像中的结构信息，为生成合理的内容提供基础。除此之外，腾讯混元还引入了人体骨架和人手结构等先验信息。这些信息作为指导，确保生成的图像在结构和位置上更加合理。例如，在生成人体图像时，模型会参考人体骨架的结构，确保生成的人体姿势自然、不扭曲。在生成手部图像时，模型会考虑人手的结构和比例，使生成的手部图像更加逼真。

总的来说，通过这些技术的运用，腾讯混元在内容合理性方面取得了显著的提升，生成的图像更加符合实际的结构和比例，减少了错误和不合理的生成结果。这些技术不仅提高了生成内容的质量，也使得腾讯混元在图像生成领域具有更强的竞争力。

• 画面的质感

混元大模型在画面质感方面使用了基于多模型融合的技术。这项技术的基本思路是结合多个模型的优势，共同提升生成图像的质感。通过多模型融合，可以综合不同模型在图像处理上的特长，使得最终的生成图像在细节、色彩、光影等方面都达到更高的质量。在提升画面质感方面，混元采用了多种技术的融合，如深度学习、神经网络渲染等。这些技术有助于更精细地处理图像中的各个元素，如发丝、皱纹、草木、波纹等，从而提升细节的展现效果。此外，为了进一步提升画面质感，混元还借鉴了传统图像处理中的一些成熟技术，如色调映射、对比度增强、锐化算法等。这些技术的引入有助于使图像在色彩、对比度和清晰度等方面更加出色。

降低幻觉

使用过大模型的小伙伴们都应该知道，这些模型时常会遇到“一本正经胡说八道”的难题。这种现象被称为“幻觉”。对于构建大语言模型的每一个公司来说，“幻觉”都是一个必须正视的问题。当前行业内的普遍解决方法是采用外部插件，也就是为大规模模型“外挂”一个知识库。这种插件可以使模型在推理过程中进行知识检索，并基于检索结果来生成输出，从而有效提高输出的正确率。

面对大模型中的“幻觉”问题，腾讯自研了一种基于“探真”的方法。这种方法的核心思想是在预训练阶段优化大模型的目标函数，以降低模型出现幻觉的比率。通过采用这种方法，腾讯成功地将大模型出现幻觉的比率降低了 30%~50%。不仅如此，还通过强化学习的方法，让大模型自主识别陷阱问题。

深度学习技术

• 深度学习

人工智能是新一轮的科技革命。在探索人工智能的过程中，研究人员受到人脑神经网络工作方式的启发，设计出了人工神经网络。这种网络包含多层相互关联的节点，每层节点的输入来自前一层或多层节点的输出，形成了深度神经网络。这种深度神经网络可以从海量数据中学习更复杂、更丰富的规律和知识，甚至能发现人类还未察觉的知识。因此，它可以轻松识别各种物体，发现物体间的关系，并完成复杂的计算。基于深度神经网络，从大规模数据中学习的过程就是深度学习。

• 深度学习在混元大模型中的应用

混元大模型充分利用了深度学习的基本原理，实现了强大的功能和性能。以下是深度学习在混元大模型中的应用：

1、模型结构的构建

混元大模型利用深度学习的神经网络结构，构建了深层次的模型。这种结构的设计使得模型能够从海量数据中提取抽象特征，并学习到数据的高级表示。通过增加神经网络的层数，混元大模型能够增强对数据的理解和表达能力。

2、大规模数据处理与分析

深度学习技术使得混元大模型能够处理和分析大规模的数据。通过在大规模语料库上进行训练，混元大模型能够学习到更多的语言知识和模式，进而提高其对自然语言处理任务的性能。这种基于深度学习的数据处理方式，为混元大模型提供了更高效、更准确的学习和优化手段。

3、任务的适应性和泛化能力

由于深度学习模型具有强大的学习能力和泛化能力，混元大模型能够适应各种复杂的任务场景。无论是文本生成、情感分析还是问答系统等，混元大模型都能通过深度学习的技术，实现对这些任务的良好适应和性能表现。这种适应性和泛化能力，使得混元大模型在实际应用中具有更广泛的使用价值。

Transformer 架构

• Transformer 架构的基本原理和优势

其实 Transformer 更像是人与人之间的交流，比如说同事问你：“你吃饭了吗？”，然后你听到后会分析这句话，提取关键词（你，吃，了，吗），然后你会做出回应：“我吃了”。Transformer 是一个深度学习模型，它主要依赖一个特别酷的机制，叫做“自注意力机制”。你可以想象这个机制就像一个手电筒，它可以照亮输入数据中的不同部分，并决定哪些部分对当前的处理更重要。

Transformer 架构还有一个特点，就是它分为编码器和解码器两部分。编码器负责理解输入的数据，解码器负责根据编码器的理解来生成最终的输出。这两部分都用到了自注意力机制和其他的神经网络层。

那么，Transformer 架构有哪些优势呢？

1、并行计算能力：与我们之前提到的一些模型相比，Transformer 的计算可以更高效地并行进行。这意味着它能用更少的计算时间，来处理更多的数据。这真的是个超赞的优势！

2、处理长序列的能力：有些深度学习模型在处理长句子或序列时，可能会遇到困难。但 Transformer 的自注意力机制让它能够轻松地处理这些长序列，而且效果还很好哦！

3、灵活性：这个架构还很灵活，我们可以根据需要调整模型的大小和深度。这就像我们搭积木一样，可以根据需要添加或减少积木块。

4、可扩展性：因为 Transformer 能够高效计算并处理大量的数据，所以它可以很容易地应对大规模的数据集。这也意味着，数据越多，Transformer 可能表现得越好。

• 分析其在混元大模型中的作用

混元大模型是一个超级强大的 AI 模型，它能处理各种各样的任务，比如语言理解、图像识别等等。但是，要让这个模型能够理解和处理各种复杂的输入，就需要一个强力的工具来帮助它，这个工具就是 Transformer 架构。

在混元大模型中，Transformer 架构的作用就像是一个“超级翻译官”。它能够把输入的复杂数据，比如一长串的文字或者一堆图像像素，转化成混元大模型能够理解的高级特征。这个过程叫做特征提取。

Transformer 架构通过它的自注意力机制，可以在输入数据中找出最重要的部分，并且把这些部分转化成对混元大模型最有用的特征。这就像是一个高级的数据分析师，能够一眼看出数据中的关键点，并把这些数据整理成一份清晰的报告。

然后，这些由 Transformer 提取出来的特征会被送到混元大模型的其他部分去，供它们完成更复杂的任务，比如生成文本、做决策等等。

所以说，Transformer 架构在混元大模型中起着至关重要的作用。它就像是一个高效的桥梁，连接着原始数据和混元大模型的核心部分。没有它，混元大模型可能就没法那么准确地理解和处理各种复杂的输入啦。

大规模预训练技术

• 预训练在深度学习中的重要性

首先，大家要知道深度学习是怎么工作的？深度学习模型通常需要通过学习大量的数据来掌握一些任务。但是，从头开始训练一个深度学习模型是非常耗费时间和计算资源的。就像你要成为一个优秀的画家，不仅需要天赋，还需要长时间的练习。同样的，深度学习模型也需要“练习”，这个“练习”就是训练。

那么，预训练是什么呢？预训练就像是给你一个已经经过大量练习的“半成品”模型，你可以在这个基础上继续训练，让它适应你的特定任务。这就像是你学习画画时，老师给你提供了一个已经画好轮廓的画布，你只需要在这个基础上上色、细化。这样，你就不用从零开始画起，节省了很多时间。

在深度学习中，预训练模型通常是在大规模数据集上训练得到的，它们已经掌握了一些通用的特征表示。当我们面对一个新的任务时，我们可以利用这些预训练的模型作为基础，进行微调，以适应新的任务。这样，我们不仅节省了训练时间，还能让模型性能更好。

另外，预训练模型还能帮助我们解决一些小数据集的问题。有时候，我们手头的数据并不多，如果从头开始训练模型，很容易过拟合。但是如果我们用预训练模型，它已经从大数据中学到了很多知识，在小数据集上也能表现得很好。

所以说，预训练在深度学习中真的非常重要。它不仅能帮我们节省时间和计算资源，还能提高模型的性能。

• 介绍混元大模型采用的预训练方法

在大会上我了解到，混元大模型是从第一个 token 开始，一点点学习起来的，它从大量的数据中学习，逐渐成长为了一个聪明的大模型。如何保证它学得又对又快呢？这时腾讯自研的预训练的“探真”技术就派上用场了。这种技术可以帮助模型在训练过程中，更好地捕捉到数据的真实特征和规律，不被一些噪音和干扰误导。

腾讯还提出一个动态锯齿注意力机制，我搜了一圈没有找到这个机制的技术文档，动态锯齿注意力机制会根据当前任务的需求和输入序列的特点，自适应地调整注意力的集中程度和分布范围。这样，模型可以在需要关注局部细节时，将注意力集中在少数几个元素上；而在需要关注全局信息时，将注意力分散到更多的元素上。这种动态的调整能力使得模型能够更灵活地捕捉输入序列中的关键信息，并提升了模型的性能。

除此之外，为了让模型更好地理解序列信息，位置编码优化也是混元大模型的一个杀手锏。大家都知道，序列数据里的位置信息是很重要的，这个技术可以优化模型对位置信息的处理，让模型更精准地把握数据的结构和含义。

最后还有一个技术叫原创思维链策略，该策略的核心是让模型在解决问题时，能够像人一样，形成一连串的思维链条，逐步进行推理和决策。通过模仿人类的思维过程，这种策略可以使模型更加灵活地应对各种复杂的实际场景，提高其解决问题的准确性。

应用场景探索

混元大模型其实在内部有很多应用了，腾讯会议基于混元大模型打造的 AI 小助手，只需要简单的自然语言指令，就能完成会议信息提取、内容分析等复杂任务，会后还能生成智能总结纪要。另外，还有广告，混元大模型支持广告素材创作，能够适应行业与地域特色，满足各种需求，实现文字、图片的自然融合。

还有零售行业，在零售行业中，混元大模型可以帮助商家更好地理解消费者的购物行为和喜好。通过分析大量的用户数据，模型可以预测消费者的购买趋势，从而帮助商家进行精准的商品推荐和库存管理。这样，商家就能更好地满足消费者需求，提升销售效果。

还有教育行业，混元大模型在教育行业也能发挥重要作用。通过分析学生的学习数据和行为习惯，模型可以为学生提供个性化的学习建议和资源推荐。同时，混元大模型还可以辅助教师进行教学辅助和评估，提升教学效果和效率。

医疗行业也可以从混元大模型中受益。模型可以帮助医疗机构进行疾病预测、辅助诊断和治疗方案推荐等。通过分析医疗数据和病历信息，混元大模型能提供更加精准和个性化的医疗服务，提高治疗效果和患者的生活质量。

这只是其中的几个例子，实际上，混元大模型还可以应用于更多行业，如传媒、交通、政务等。它就像一个智能化的助手，帮助各个行业实现自动化、智能化升级，提升工作效率和用户体验。所以，混元大模型的应用前景是非常广阔的哦！

结语

通过今天的学习，我们了解到了混元大模型这个强大的 AI 工具。它在各个行业中都能发挥巨大的作用，帮助企业和机构更好地理解和应对各种挑战。混元大模型的智能和适应性，让我们看到了人工智能技术在未来的巨大潜力。

作为新手，我们可能对混元大模型的理解还不够深入，但这并不妨碍我们对它的赞叹和期待。相信随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，混元大模型将会给我们的生活带来更多惊喜和改变。未来之路，与君共勉！