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采用基于知識(shí)對(duì)照信息嵌入的多語言預(yù)訓(xùn)練方法，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模多語言非對(duì)齊未標(biāo)注數(shù)據(jù)、雙語對(duì)齊句對(duì)和跨語言知識(shí)數(shù)據(jù)的多輪雙向驅(qū)動(dòng)和融合，訓(xùn)練出支持113種語言的多語言預(yù)訓(xùn)練大模型，模型涵蓋從輕量級(jí)到百億級(jí)多種參數(shù)尺度，創(chuàng)新性的將多語言、多任務(wù)、多場景整合到可插拔、靈活擴(kuò)展的統(tǒng)一下游任務(wù)框架中。

針對(duì)文本、圖像、音頻和視頻四模態(tài)對(duì)齊語料匱乏、四模態(tài)單一模型架構(gòu)能力受限等問題，突破多模態(tài)思維鏈的內(nèi)容理解與可控生成技術(shù)，以任意模態(tài)輸入輸出可控生成大模型為技術(shù)底座，支持全模態(tài)人機(jī)交互對(duì)話、多模態(tài)個(gè)性化內(nèi)容生成和內(nèi)容智能編輯等能力，為客戶提供深度、專業(yè)、全面、定制化的內(nèi)容創(chuàng)作。

采用基于新型混合專家（MoE）的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練方法，創(chuàng)新提出星環(huán)狀注意力的MoE，突破模型容量與多語言制約，實(shí)現(xiàn)單一模型下的多語言機(jī)器翻譯，達(dá)到千億級(jí)參數(shù)的超大規(guī)模，從根本上提升低資源多語種機(jī)器翻譯的基礎(chǔ)性能。