在人工智能领域，伦理与技术的结合日益成为关注的焦点。法国AI初创公司Pleias在这一背景下，凭借其秉承伦理训练的AI技术，成功吸引了业界的广泛关注。近日，Pleias宣布推出两款专为检索增强生成（RAG）优化的新型小型推理模型，这两款模型内置引用功能，为AI技术的可信度与透明度树立了新的标杆。
一、Pleias的伦理训练理念
Pleias自成立之初，便致力于开发基于伦理训练的AI模型。其理念在于，AI模型不仅应具备卓越的技术性能，还应符合道德伦理标准，确保在使用过程中不会对人类社会造成负面影响。为此，Pleias在训练模型时，严格遵循数据隐私与知识产权保护原则，仅使用公开领域、开源或未受版权保护的数据进行训练。
二、新型小型推理模型的发布
此次Pleias发布的新型小型推理模型包括Pleias-RAG-350M和Pleias-RAG-1B两款。这两款模型均基于Pleias 1.0家族开发，经过优化后，能够更高效地处理RAG任务，实现引用合成与结构化多语言输出。同时，它们还支持CPU优化格式的GGUF，为部署提供了更多选择。
三、RAG技术的优势与应用
RAG技术是一种将大型语言模型与外部知识库相结合的方法，旨在提高AI模型的准确性与效率。通过RAG技术，AI模型可以引用企业文档、云存储等外部知识库中的信息，为聊天机器人、智能客服等应用提供更加丰富、准确的回答。Pleias的新型小型推理模型正是基于这一技术，为中小企业及个人开发者提供了成本效益更高的AI解决方案。
四、内置引用功能提升可信度
Pleias的新型小型推理模型内置了引用功能，能够直接生成符合Wikipedia引用格式的引用语句。这一功能不仅提高了AI输出的可信度，还为审计与监管提供了便利。在医疗健康、法律、金融等需要严格文档与追溯的行业中，这一功能尤为重要。
五、模型性能与多语言支持
在性能测试中，Pleias-RAG-350M和Pleias-RAG-1B表现出色，超越了多款参数在4亿以下的开源模型。同时，这两款模型还支持多语言处理，包括法语、德语、西班牙语和意大利语等，展现了强大的跨语言处理能力。
六、未来展望
Pleias表示，未来将继续优化其小型推理模型，提高处理长文本、紧密搜索集成以及个性化呈现等方面的能力。同时，公司还将探索强化学习在引用准确性等方面的应用，并与合作伙伴如Wikimedia Foundation等共同推动AI技术的创新与发展。
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