平台总经理忻舟介绍，一是目前千帆大模型平台已经全面接入LLaMA2全系列、ChatGLM2、RWKV、MPT等33个大模型。接入的模型经过千帆平台二次性能增强，模型推理成本可降低50%。二是千帆平台上线了国内较全的预置Prompt模板，模板数量多达103个，覆盖对话、

　　当前，开源大模型生态发展迅速，大量优质模型涌现，在不同任务场景、参数量级与算力环境下体现出了差异化优势。如何选择适合的大模型、如何应用大模型能力提升市场竞争力，成为越来越多企业迫切探索的方向。

　　今年3月，智能云推出“千帆大模型平台”，作为一站式的企业级大模型平台，千帆大模型平台不但提供大模型服务，还提供大模型开发和应用的整套工具链，能够帮助企业解决大模型从训练到开发过程中的问题。

　　为了满足企业对大模型多样的需求，百度智能云宣布，除了之前已经接入的文心一言、BloomZ之外，本次升级后，千帆大模型平台全面接入LLaMA2全系列、ChatGLM2等33个大模型。企业用户可将不同大模型搭配使用，以满足不同细分场景的业务需求。企业和开发者可以登陆千帆大模型平台操作台，在“模型仓库”中直接调用、部署。

　　忻舟介绍，千帆平台接入的大模型均经过严格优选，主要考核三大指标：模型效果、模型安全性、可商用。为给企业客户带来更好的模型产品，千帆对这33个大模型进行了性能+安全的双重增强。

　　一方面，千帆对每一个大模型进行了二次性能增强。通过优化模型吞吐、降低模型尺寸，实现模型推理速度的大幅提升。据测算，调优后模型体积可压缩至25%-50%，推理成本可降低50%。这意味着，企业在千帆上调用这些模型可极大地节约成本，提升效果。

　　另一方面，千帆对第三方大模型做了二次安全增强，更好管控模型输出的安全性。客户在千帆上调用第三方模型，也享有平台的安全保障。

　　值得一提的是，为方便开发者和企业做模型调优，千帆还提供多种低门槛调优工具，包括SFT（全量参数微调、Prompt Tuning、LoRA）及强化学习（奖励模型学习、强化学习训练）等，同一模型还可通过多种方式持续调优。

　　Prompt是指通过自然语言向大模型提出问题，问题的好坏将直接影响大模型的内容输出质量。实际应用时，大模型往往因为Prompt缺乏针对性、描述不清晰等原因影响到内容准确性。

　　为帮助客户提高Prompt提问质量、提升模型输出满意度，本轮升级后，百度智能云千帆大模型平台上线了海量预置Prompt模板库，模板数量多达103个，包含对话、编程、电商、医疗、、翻译、演讲等十余个场景。用户可以根据需求选择合适的模板，直接输出给大模型, 即可提高模型内容的针对性和准确度。

　　插件是大模型能力的延伸，可以让大模型的认知能力与外部信息、资源融合打通，极大扩展大模型的功能边界。据了解，今年6月，千帆平台就上线了插件功能，是国内首家提供插件服务的大模型平台。

　　为实现客户更加个性化的需求，千帆大模型平台又发布了一系列优质插件功能。例如，刚刚上线的“Chatfile插件”，用户可在大模型对话中一键上传PDF/Doc格式文档，大模型即可基于文档内容实现知识点检索，长文本摘要等功能。

　　忻舟表示，大量客户调研显示，企业对插件功能的需求非常迫切，千帆第一时间上线该功能，是希望为客户提供更加个性化的服务，提升千帆平台的用户体验和满意度。“未来，千帆平台将发布更多优质的插件功能，让客户能够更好地应用大模型。同时，我们欢迎所有开发者基于千帆平台共同打造丰富的插件功能，提升大模型的能力。”忻舟说。