TeleChat3

TeleChat3 – 中国电信推出的千亿参数MoE语义大模型

TeleChat3：国产自研千亿参数MoE大模型，赋能智能未来

在中国电信人工智能研究院（TeleAI）的匠心打造下，TeleChat3——一款集千亿参数、细粒度MoE架构于一身的语义大模型，正以前所未有的姿态，引领人工智能的新浪潮。这款模型不仅在技术上实现了全链路的国产化，更在算力、训练效率和应用落地方面取得了卓越成就，为各行各业的智能化转型注入了强大动力。

TeleChat3的核心亮点在于其精妙的MoE（Mixture-of-Experts）架构。以TeleChat3-105B-A4.7B-Thinking为例，它巧妙地融合了1个共享专家与192个路由专家，确保在每一次的推理过程中，都能精准地调用最适合的专家知识，从而在处理复杂任务时展现出惊人的效率与准确性。即便模型拥有高达1050亿的参数总量，实际激活的参数量仅为47亿，这一设计极大地优化了模型的运行效率，使其在性能表现与资源消耗之间达到了绝佳的平衡。

TeleChat3：多才多艺的智能助手

TeleChat3的功能覆盖广泛，能够满足用户在多个维度的需求：

精湛的代码生成与优化：TeleChat3能够深入理解用户的代码需求，将复杂的任务拆解得井井有条，并整合多项代码能力，一次付可运行的完整代码。无论是代码补全、代码修改，还是直接生成功能齐全的网站和网页游戏，它都能游刃有余，显著减少人工调试的时间，确保运行的流畅与结果的精确。
深邃的知识问答与逻辑推理：在知识的海洋中，TeleChat3展现出强大的探索能力。它能够更深刻地理解用户提出的问题，提供精准的知识信息，并能进行严谨的逻辑推理，给出富有洞察力的答案。
灵动的文本创作与语义理解：TeleChat3在文本创作方面拥有卓越的才华，能够生成高质量、富有创意的文本内容。同时，其在语义理解方面的深度优化，使其能够更准确地把握用户输入的细微之处，实现更自然的交互。
沉浸式的角色扮演与多轮对话：TeleChat3支持高度灵活的角色扮演功能，用户可以根据设定的角色和场景，与模型进行生动有趣的对话。其强大的多轮对话能力，能够智能地处理对话历史信息，确保对话的连贯性与一致性，带来流畅的交流体验。
创新的“Thinking模式”：TeleChat3引入了性的“Thinking模式”。通过在对话模板中嵌入特定的引导符号，模型能够自动生成中间的推理步骤，使AI的思考过程变得透明且可追溯。这极大地提升了模型在处理复杂任务时的逻辑严谨性和结果的准确性。

TeleChat3：驱动未来的核心技术

TeleChat3的卓越表现，离不开其背后强大的技术支撑：

精细化的MoE模型架构：TeleChat3采用了细粒度的Mixture-of-Experts（MoE）架构，例如TeleChat3-105B-A4.7B-Thinking模型，其结构包含一个共享专家和192个路由专家，每次推理激活4个专家，实现了高效的知识调用。
优化的推理机制：为了应对长文本的挑战，TeleChat3采用了NTK-aware外推和attention scaling等先进方法，使得在较短文本长度上微调的模型，在推理时也能有效处理更长的文本序列。
全链路国产化训练与优化：TeleChat3的整个训练过程均基于国产算力（如上海临港国产万卡算力池）完成，累计处理了高达15万亿tokens的基础数据。模型与昇腾Atlas 800T A2训练服务器及昇思MindSpore框架进行了深度适配，确保了训练的高效与稳定。
AI思考的透明化：TeleChat3全系支持Thinking思考模式，通过在chat template中加入特定的引导符号，模型能够生成清晰的推理过程，从而增强复杂任务的逻辑性和准确性。
先进的位置编码与注意力机制：模型采用了旋转位置编码（Rotary Embedding）为token注入位置信息，通过对查询（Q）和键（K）的旋转操作，有效捕捉序列的顺序依赖关系。同时，其支持的因果自注意力机制，确保了每个位置的预测仅依赖于其之前的token。
强大的非线性表达能力：模型内置了多层感知机（MLP）模块，用于对注意力层的输出进行非线性变换，显著增强了模型的表达能力和学习能力。