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实时学习，是大模型进化的关键一环

文|数据猿

假设你是某大型银行的智能客服主管，银行引入了基于大模型的AI客服系统，目标是提升效率、减轻人工客服压力。最初，AI客服能迅速处理账户查询、转账等常规问题，工作顺利。然而，随着客户问题的复杂化，尤其是涉及新金融政策、定制化贷款和理财产品的咨询时，AI客服开始力不从心。

银行每周都会更新贷款利率、推出新产品或调整信用卡政策，但AI客服只能依赖静态训练数据，无法实时获取这些变化。当客户询问最新的贷款政策时，如果AI客服无法提供准确答案，甚至误导客户，就会出现严重问题。

这一问题暴露了大模型的重要短板：缺乏对银行实时业务的敏感性和适应能力。尽管它在通用知识上表现强大，但在面对企业不断变化的需求时，却显得无力。没有实时学习的能力，这成为当前大模型在商业应用中的核心挑战。

如何突破这一瓶颈，如何让大模型真正理解并适应企业的实时变化？这些问题已迫在眉睫，亟待技术创新的解决。

大模型创新活跃，但有一个难题始终没有得到解决

不了解来时的路，就不清楚前进的方向。为了更深入的分析这个问题，我们先来简单回顾一下大模型的发展历程。

大模型的崛起，是深度学习领域一系列关键突破的结果。自2010年起，深度学习在视觉和语音识别中的应用为大模型奠定基础，2012年AlexNet在ImageNet竞赛中的胜利，标志着深度神经网络成为图像识别的核心技术。

2017年，Transformer架构引发革命，解决了长距离依赖和处理速度问题，成就了大模型的高效训练。2019年，OpenAI发布GPT-2，展现了强大的文本生成能力，2020年GPT-3将参数量提升至1750亿，成为最强语言模型，GPT-4的发布进一步推动了技术的飞跃。

2024年，大模型进入“全模态”和“强智能”新阶段。多模态融合成为核心，GPT系列支持文本、语音、图像及实时搜索，谷歌Gemini Ultra 2.0在多模态推理测试中超越人类专家。长上下文处理成为竞争焦点，Claude 3.5和谷歌突破500万token，使法律和科研场景应用成为可能。

在效率优化方面，Meta和Mistral-Next通过混合专家架构（MoE）降低算力消耗。与此同时，AI安全和伦理技术不断进步，OpenAI推出CriticGPT检测生成内容的真实性，Anthropic通过“宪法式对齐”减少模型偏见。

随着这些技术的快速发展，大模型的商用化也进入了加速期。金融、医疗、零售等行业迅速应用大模型技术，推动了智能客服、个性化推荐、内容生成等领域的变革。

然而，尽管大模型在多个领域展现出了强大的潜力，但它们在企业实际应用中暴露出了两个关键短板：缺乏对企业特定业务的深度理解，和无法进行实时学习与更新。

大模型的训练过程通常是离线的，需要消耗大量的计算资源和时间。每次更新都需要重新训练，这对于快速变化的企业环境来说显然是不适用的。例如，银行的AI客服系统如果无法实时学习新产品的细节或新政策的变化，它就无法为客户提供准确的答案。企业的内部动态变化——如新产品发布、价格调整、市场策略变化等，往往是瞬时发生的，而大模型却无法在短时间内“吸收”这些新信息，导致其响应变得滞后。

这种无法进行实时学习的局限，让大模型在企业场景中遇到了一道无法逾越的“墙”。它们虽然在一些标准化的、变化较小的任务上表现得相当出色，但在需要快速适应变化和具备企业特定知识的领域中，则显得力不从心。未来，要让大模型真正成为企业的智能助手，突破这一瓶颈，提升其实时学习和动态适应能力，成为了技术发展的关键所在。

大模型+RAG，只是一个“权宜之计”？

为了解决大模型在获取外部信息和实时性方面的短板，尽快推动大模型的应用落地，业界进行了多方的探索。其中，目前应用比较多的就是大模型+RAG路线。

大模型的强大来自于庞大的数据和计算能力，但其静态性却是短板。在快速变化的世界中，单靠训练时的数据库，它无法适应实时的需求。RAG（Retrieval-Augmented Generation）的提出，正是为了填补这一空白。

RAG的核心在于：通过与外部数据源的结合，模型可以实时检索并获取最新信息，解决了大模型的“信息滞后”问题。举个例子，假如一个客户向银行咨询最新的贷款政策，RAG可以让模型通过互联网实时获取最准确的信息。这让大模型的应用不再局限于静态知识，而是能迅速响应市场和需求的变化。

RAG的优势显而易见，它使大模型能够摆脱知识库更新的“死循环”，快速适应企业的动态变化。在医疗、金融等行业，时效性和准确性是决定服务质量的关键，RAG能够为这些行业提供更为高效的解决方案。

国内的大模型公司，无论是互联网巨头推出的文心一言、通义千问、元宝、豆包，还是创业选手推出的Kimi、智谱清言等，大多采用了大模型+RAG的技术路线。事实上，他们的产品形态很类似：每当用户在对话框中输入一个问题，对应的产品都会先搜索几十个网页，然后从这些网页中总结出一个答案。

比如，当笔者问了kimi、豆包、元宝、智谱清言同样的问题：“2024年，大模型技术有哪些最新进展？”。

下面是kimi的结果。

下面是豆包的结果。

下面是元宝的结果。

下面是智谱清言的结果。

然而，RAG并非完美。虽然它能够通过检索外部信息弥补实时性不足，但它依然面临数据准确性和深度理解的问题。

RAG虽然提高了实时性，但它依然无法解决深度业务理解的缺失。虽然模型可以通过检索实时数据来应对变化，但它依然无法真正理解和处理企业特定的业务流程和复杂的行业知识。比如，在金融服务中，贷款审批不仅仅依赖政策数据，还需要根据企业的客户行为、风险评估模型等多个因素进行决策，RAG难以涵盖这些复杂因素的全面理解。

这就好像一个人可以很快从图书馆找到相关书籍并总结出答案，但这与完整地读完整座图书馆的书是完全不同的。RAG类似于前者，它通过检索找到相关信息，生成答案；而一个完整理解所有书籍内容的人，则能更深刻地掌握知识背后的含义。

笔者认为，大模型+RAG，很可能类似智能电动汽车领域的“增程电动车”，是一个合乎时宜的过渡路线，并不是终极解决方案。要让大模型具备真正的实时学习能力，还需要继续探索其他可能性。

为了突破实时学习“屏障”，人们孜孜以求

除了上面提到的大模型+RAG方案外，业界还进行了哪些探索呢？

据我们观察，增量学习、长文本处理与记忆增强、以及数推分离等，是值得深入探索的可能方案。

● 增量学习与持续学习

增量学习的核心思路是：让模型能够根据新增的数据实时调整，而不是每次都重新训练。这种方式的最大优势在于可以大大降低计算成本和时间，让大模型可以在快速变化的环境中保持灵活性。想象一下，一个金融系统每天接收到成千上万的交易数据，增量学习允许模型在这些数据流入时，快速更新并做出精准的决策，而不需要每次都进行完全重新训练。

然而，增量学习的一个重大挑战是“灾难性遗忘”。当新数据加入时，模型可能会忘记以前学到的知识，这就像是我们在积累新知识的同时，不小心抛弃了旧有的智慧。因此，如何平衡新知识和旧知识的存储，使得模型在不断更新的同时，不丢失对过去的有效理解，是增量学习需要解决的关键问题。

● 长文本处理与记忆增强

大模型的另一个重要突破方向，是长文本处理与记忆增强。随着应用场景的多样化，尤其是在法律、医学等领域，模型需要处理的信息量和信息复杂度大幅增加。长文本处理技术让模型能够更有效地理解和处理大量复杂数据，能够帮助它们从大规模的信息中提取有用的知识。

与此同时，记忆增强技术让大模型能够积累和整合历史信息，使其能够长期优化学习成果。比方说，在医疗领域，AI可以通过记忆患者的历史病例和诊疗数据，不仅帮助医生做出诊断，还能根据以往的治疗效果进行优化。

然而，这也带来了新的挑战：如何高效管理海量的历史数据，避免信息过载？就像一个图书馆员，如果没有良好的管理系统，所有书籍都会堆积成山，无法高效检索。模型需要在动态更新的同时，保证信息的准确性和有效性。

● 数推分离

近期，数据猿了解到一个新颖的技术方向——传神语联公司基于数推分离来实现大模型的实时学习。

传统的大模型通常将数据学习与推理紧密结合，这会导致实时数据更新时，模型的推理能力可能遭到削弱。数推分离的核心思路是将数据处理和推理过程分开，利用双网络架构的设计，数据网络负责实时学习和更新新数据，而推理网络则根据已固定的知识库进行决策推理。这种结构的最大优势在于，实时学习不会影响推理网络的稳定性和精度，从而避免了传统大模型训练时可能出现的“灾难性遗忘”问题。

同时，这种方式还解决了大模型应用的一些关键“堵点”：数据不会泄露，确保了客户数据的安全；这种创新不仅提升了模型的实时学习能力，还大大降低了训练成本和算力要求，使得大模型技术的落地变得更加可行。

当然，数推分离作为一个创新产物，还需要经历实践的检验。

展望未来，大模型不仅是工具，更是自我进化的智慧体。它们将成为各行各业的“引擎”，驱动我们在复杂多变的市场中迅速做出精确决策，创造更加灵活与高效的业务模式。这些模型的潜力远超当前的应用，它们将成为企业的“智能大脑”，不仅支持决策，更能够主动适应变化、预测趋势，实时调整策略。这是对传统决策方式的颠覆，让“决策”不再是人工设定的结论，而是一个持续学习、动态调整的过程。

正如爱因斯坦所言：“知识是有限的，而想象力是无限的。”未来的大模型将不再受限于过去的知识，而是凭借实时学习与自我进化，推动我们不断超越现有的认知与限制。