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MiniCPM 3.0

MiniCPM 3.0是一款由面壁智能推出的高效端側AI模型，擁有4B參數，以小巧的體積超越了GPT-3.5的性能。它采用了LLMxMapReduce技術，能夠處理無限長度的文本，有效提升了上下文理解能力。此外，MiniCPM 3.0在Function Calling方面的表現接近于GPT-4o，展現了卓越的端側執行能力。該模型還集成了RAG三件套，顯著提高了中文內容檢索和生成的質量，已全面開源，量化后僅占用2GB內存，特別適合在端側設備上使用，確保數據處理的安全與隱私保護。

MiniCPM 3.0是什么

MiniCPM 3.0是面壁智能開發的一款高性能端側AI模型，包含4B參數，憑借其緊湊的模型結構，展示出超越GPT-3.5的強大性能。采用LLMxMapReduce技術，這款模型支持無限長文本的輸入，突破了傳統大模型在上下文長度上的限制。同時，MiniCPM 3.0的Function Calling能力接近GPT-4o，顯示了其在端側設備上的強大執行能力。MiniCPM 3.0配備了RAG三件套，包括檢索、重排序和生成模型，極大提升了中文檢索與內容生成的質量。該模型已全面開源，經過量化后僅需占用2GB內存，非常適合端側部署，同時保障數據處理的安全性和隱私性。

MiniCPM 3.0

MiniCPM 3.0的主要功能

卓越性能：盡管僅有4B參數，MiniCPM 3.0的性能已超越GPT-3.5，展現出強大的語言處理能力。
無限長度文本處理：通過LLMxMapReduce技術，支持處理無限長度的文本，突破了傳統模型的上下文限制。
端側優化：量化后的模型僅需2GB內存，完美適合在智能手機和平板電腦等端側設備上運行。
Function Calling：具備強大的Function Calling功能，能夠理解并執行復雜的用戶指令，提升用戶體驗。
RAG三件套：包含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：模型的代碼和權重已開源，社區用戶可使用及進一步開發。
安全與隱私保護：作為端側模型，MiniCPM 3.0在本地處理數據，確保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、事實核查和信息填充等多種任務上表現出色。

MiniCPM 3.0的技術原理

LLMxMapReduce技術：一種處理長文本的分幀技術，使模型能夠處理超出原始內存限制的文本，通過將長文本分割成小塊進行處理。
量化技術：MiniCPM 3.0采用量化技術，將內存需求降低到2GB，使其能夠在資源有限的端側設備上運行，同時保持優良性能。
Function Calling：該技術使模型能夠理解并執行用戶指令，涉及調用外部應用程序或服務，MiniCPM 3.0在此方面接近GPT-4o。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）：結合檢索與生成的技術，能夠從大量數據中快速找到相關信息，并用于生成更準確的回答。MiniCPM 3.0的RAG三件套包括：
- MiniCPM-Embedding：用于檢索任務的模型，高效從海量數據中找到相關信息。
- MiniCPM-Reranker：對檢索到的候選答案進行重排序，以提升答案的相關性和準確性。
- LoRA插件：為RAG場景優化的生成模型，能夠利用檢索到的信息生成連貫且準確的文本。
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，提升其在特定任務上的表現。
高效訓練方法：面壁智能采用科學化的訓練方法和數據質量控制，提升模型的“知識密度”，即模型能力與參數量的比值，從而在不增加模型大小的情況下提升性能。