在最新一期的SuperCLUE中文大模型通用基準測評中，華為憑借其7180億參數的MoE架構大模型openPangu-Ultra-MoE-718B躋身前三，與DeepSeek-V3.1、Qwen3-235B等開源模型同臺競技。這一成績的背后，是團隊對模型訓練邏輯的深度重構——通過數據質量優先、三階段預訓練、批判性思維內化等創新策略，突破了傳統“堆數據”的路徑依賴。e1328資訊網——每日最新資訊28at.com

數據構建環節，團隊摒棄了“以量取勝”的常規做法，轉而建立“質量評估-科學篩選-精準增強”的全流程體系。在指令數據清洗階段，采用規則、模型、人工三重審核機制，確保低質量樣本被徹底過濾；在任務設計上，通過領域與任務類型的雙重維度覆蓋，結合去重算法避免冗余；針對模型易在簡單任務上過擬合的問題，團隊量化推理步驟、概念抽象度等指標，重點強化中高難度任務的訓練比例。這種對數據質量的嚴苛把控，為模型在復雜場景下的推理能力奠定了基礎。e1328資訊網——每日最新資訊28at.com

預訓練階段，團隊將整個過程拆解為通用、推理、退火三個遞進階段。通用階段通過海量文本與代碼數據，構建模型的世界知識基礎；推理階段大幅增加泛數學、STEM及代碼數據的比重，并引入高難度多步驟推理題庫，配合詳細思維鏈（CoT）引導模型學習邏輯路徑；退火階段則通過階梯式擴展上下文長度至128K，同時增加指令類數據與Agent工具使用數據，使模型逐步掌握外部工具調用能力。這種分階段訓練策略，有效平衡了模型的基礎認知與專項能力。e1328資訊網——每日最新資訊28at.com

針對大型語言模型普遍存在的幻覺問題，團隊提出“批判內化”機制。與傳統批判微調（CFT）依賴固定人類反饋數據不同，該機制在模型訓練完成后，通過拒絕采樣引入自我批判信號，迫使模型在生成答案時主動審視推理過程。例如，在數學推理任務中，模型需檢查邏輯鏈條是否完整、計算步驟是否準確；在代碼生成任務中，則需驗證語法正確性與功能實現度。實驗數據顯示，這一機制使模型的指令遵從性與輸出可靠性顯著提升。e1328資訊網——每日最新資訊28at.com

在工具使用能力方面，團隊開發的ToolACE框架通過四項關鍵技術實現突破：領域工具組合技術將關聯工具（如日歷查詢與航班預訂）綁定，提供工具依賴圖；交互式目標軌跡生成采用“計劃-執行”分離策略，先由AI規劃工具調用序列，再通過模擬環境執行；多智能體對話生成引入隨機打斷、反問澄清等復雜交互；多維校驗與錯例迭代則對生成數據進行內容滿足度、狀態變化正確性等多維度評估，低分數據將反哺生成策略優化。經此訓練的模型，在復雜多輪交互中展現出精準的工具調用能力。e1328資訊網——每日最新資訊28at.com

后訓練階段，團隊采用“漸進動態微調-強化學習-模型融合”三步策略。漸進動態微調（PDFT）通過動態調整訓練權重，避免模型對特定數據過擬合；強化學習環節選用GSPO算法，相比傳統GRPO算法在訓練穩定性上提升30%；模型融合階段則通過黑盒優化算法，自動搜索不同版本模型的最佳組合權重，生成綜合性能更強的最終模型。這一系列優化，使openPangu-718B在數學推理、代碼生成、幻覺控制等六個維度的評估中均表現優異。e1328資訊網——每日最新資訊28at.com

從數據篩選到訓練策略，從幻覺控制到工具學習，openPangu-718B的突破印證了一個核心邏輯：大模型的競爭力不在于參數規模或數據體量，而在于對技術細節的極致打磨。當行業仍在爭論“規模定律”是否適用時，華為用實踐給出了另一種答案——通過系統性技術創新，同樣能在激烈競爭中開辟新路徑。e1328資訊網——每日最新資訊28at.com

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