TAPOCN 0003-2024 社交媒体AI大模型平台建设规范

ICS35.020CCSL70APOCN武汉光谷光电中小企业产业协会团体标准T/APOCN0003—2024社交媒体AI大模型平台建设规范2024-11-06发布 2024-11-13实施武汉光谷光电中小企业产业协会  发布T/APOCN0003T/APOCN0003—2024PAGE\*ROMANPAGE\*ROMANII前 言本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。本文件由武汉光谷光电中小企业产业协会归口。本文件主要起草人：刘星宇、彭刘玮钦、余家豪、马骏、胡玄宇、黄念念、王柯程、王澜、周长安。编 制 说 明（一）编制背景随着人工智能技术的迅速发展，悟能AI大模型平台在社交媒体领域的应用日益广泛。为了规范悟能AI大模型平台的建设，提高其性能、可靠性和安全性，满足用户的需求，特制定本团体标准。（二）编制目的本标准的制定旨在为悟能AI（三）编制依据AI大模型平台的特点和实际应用需求进行编制。（四）主要内容本标准主要包括以下内容：平台的基础架构要求，包括采用的模型（如MoE模型、Qwen2、GPT4o、LLama3、ChatQA等）以及多模态扩展（如微软PhiOpenAIBLIP）。20TB垂直优化要求，包括面向消费级GPU进行性能优化、多路召回重算抑制幻觉、实现20万汉字/30万单词的上下文关联等。悟能AI（（（（衍变发布内容、合适时间拟人发布贴文、前后1年贴文记忆、智能判断是否转私域、能够输出全球23种不同的语言（。AI客服要求，包括理解语义、严格根据资料内容灵活回复，并能扩展到其他领域。（五）适用范围本标准适用于悟能AI大模型平台的建设、运营和维护。（六）实施建议T/APOCN0003T/APOCN0003—2024PAGEPAGE1社交媒体AI大模型平台建设规范范围本标准规定了悟能AI规范性引用文件（包括所有的修改单适用于本文件。术语和定义下列术语和定义适用于本文件。AI大模型是面向社交媒体应用的自研多语言多模态大模型，以Meta、微软、阿里等公司的模型架构为基础，进行社交媒体专精的再训练。虚拟人设由模型生成的具有特定背景、经历、职业和爱好的虚拟人物。技术要求模型基础悟能AI1760核心技术团队、胡XX（武汉大学博士，中国计算机学会、国际电子工程师会员）、谭X（清华大学博士，OpenAI研发成员）、张XX（卡耐基梅隆大学博士，GoogleAI研发团队成员）、骆XX（广岛大学博士，日本交通厅AI数据分析顾问某GF院校博士等。知识产权成果拥有AI方向顶级会议/期刊论文6篇、申请发明专利3项、实用新型8项。基础架构采用MoE模型（8x22B），辅助训练包括Qwen2、GPT-4o、LLama3、ChatQA等，多模态扩展结合微软Phi+OpenAIBLIP，实现文生图、图生文。模型在多个人工智能行业头部模型基础上训练，结合多种模型的优点生成内容，实时激活参数约1410亿。数据采集与训练数据训练采集20TB社媒数据进行专精训练，包括垂直优化，如20万汉字/30万单词上下文及上下文关联，面向消费级GPU进行性能优化（4080S和4090D），多路召回重算抑制幻觉，多层数据增强，实时专业知识学习（每日学习新闻新知识），以及评论私信专属模型。垂直优化上下文优化：具备20/30GPU（4080S实时知识学习：具备每日学习新闻新知识的能力，确保发布内容具备实时性。数据安全生成虚拟人设要求生成流程用户选择国家/地区、年龄、带货方向，并且给定人设数量，点击生成人设；然后选择列举出的人人设特点生成专业带货文及日常帖文要求带货文日常帖文支持各国语言日常帖文，如“WQL2L2024-07-0819:05:21日常”。帖文特点种草自然贴文中毫无违和的种草，如在相关帖文中自然提及商品。图文匹配fufu真人出镜能够生成真人出镜更真实的帖文。紧跟热点实时追踪全球动态，智能生成热点内容，自动配图提升视觉。例如，能够生成如“在北京时间7月10日结束的美洲杯首场半决赛中,卫冕冠军阿根廷2-0击败加拿大,近5届美洲杯4次跻身决赛。本场比赛,阿根廷队长梅西在下半场捡漏破门,锁定胜局。梅西也实现了6届美洲杯破门的壮举。”这样的热点新闻帖文。关联度高上下贴文关联度高，能够形成连贯的内容。长短随机长中短文随机生成，满足不同的表达需求。干货长文能够撰写专业干货长文，涵盖行业分析、技术解读、知识科普等各个领域，展现高度的专业性和深度。视频处理能力具备换头换脸换声音换语言、文生视频、智能剪辑等功能。自动回复私信和评论帖文要求自动回复私信自动评论帖