盤古大模型

盤古ai大模型官网入口,由華為1100亿密集参數,40TB海量資料精細訓练而成

简介

盤古NLP大模型是一项基于多任務、大模型和少样本技術的AI共建方案的創新性成果。作為業内首个擁有千亿参數的中文大模型，盤古大模型具有1100亿密集参數，透過對40TB海量資料的精細訓练而成。其同时透過采用多任務prompt等技術，衍生出10亿参數、性能更卓越的落地版本，顯著提升了AI在商業应用中的效率和泛化能力。

華為盤古大模型官网: https://pangu.huaweicloud.com/

主要ai大模型

NLP大模型

對话問答文案生成代碼生成插件调用NL2SQL搜索增强多任務多模型多插件

功能介绍

智慧教育助手
單輪問答：歷史、地理、科学、技術、文化等通用常識問答

多輪對话：根据用户提供的上下文信息进行邏輯推理和判斷，自然流畅對话

角色扮演：以職位、著名IP、客服等口吻回答用户問题

數学能力：具備基礎的運算能力

行業内容生成
文案生成：根据行業需求完成營销文案、公關稿件、公文、股評等創作型任務

要点生成：根据行業属性自动搜索和分析相關内容，生成要点

表格生成：根据行業需求將字段以圖表的形式返回呈现

行業知識理解
開卷問答：针對标准發文内容进行阅讀理解和問答

文本摘要：针對快讯、财經資訊、会議内容等生成简明摘要

信息抽取：针對时间、地点、人物等通用實体及工單要素等信息抽取

智能协同办公
代碼生成：根据用户描述或示例，自动生成相应代碼

代碼修改：根据用户描述或示例，自动修改相应的代碼，并對代碼进行检查和優化

代碼理解：根据用户给定代碼，输出代碼的用途和實现方案

插件应用集成
通用插件開發模型，与预置插件相匹配使用，提高应用程式的靈活性

行業資料分析
對行業結构化資料进行多维度分析，透過資料清洗、資料轉换、資料构建进行數理邏輯推算，输出結果，深度挖掘資料規律和背后趋势，更好實现智能决策

 

CV大模型

目标检测圖像分类语義分割高效适配高效标注盤古CV大模型
AI for Industries 大模型重塑千行百業

基于海量圖像、影片資料和盤古独特技術构筑的視觉基礎模型，賦能行業客户利用少量場景資料對模型微调即可實现特定場景任務。

多模態大模型

以文生圖以圖生圖3D生成圖像编輯语義理解更准确細節更可控

功能介绍
基礎模型
支持圖像分类、物体检测、姿態估计等近10种微调任務，覆蓋大部分視觉感知場景。

万物检测
可根据提示對圖片中的目标进行检测，解决場景碎片化問题，無需提供訓练資料。

万物分割
可根据提示對圖片中的目标进行分割，常在辅助标注、AIGC等場景应用。

功能優势
小样本
結合資料检索及資料增广技術，相對传統訓练方式，資料需求減少80%以上

高精度
受益于更好的语義對齊效果，在小样本学習上表现優異，顯著超越對比方法

高效率
利用行業模型高效表征及資料筛選能力，資料處理效率提升5倍以上

 

盤古多模態大模型

Al for Industries 大模型重塑千行百業
融合语言和視觉跨模態信息，實现圖像生成、圖像理解、3D生成和影片生成等应用，面向產業智能化轉型提供跨模態能力底座。

功能優势
原生支持中文
亿級中文圖文，百万中文關键词，更佳中文理解能力。

精准语義理解
精准圖文描述，對齊语義理解，智能语境辨識。

更具自然美感
多模態多尺度訓练，逼近自然美感生成内容。

更强泛化性
强大泛化能力，适应各种复雜的应用場景和用户需求。

全棧自主可控
全棧自主可控，基于昇騰云服務，技術完全自主可控。

支持二次訓练
支持行業客户二次訓练專属模型，打造大模型体验。

 

预测大模型

回歸预测分类预测異常检测时序预测
盤古预测大模型
Al for Industries 大模型賦能千行百業
盤古预测大模型是面向結构化資料，基于神經網路Transformer架构，透過任務理解、模型推荐、模型融合技術，构建通用的预测能力

產品功能
回歸预测
用于連續值预测，可自动进行任務理解，分析選择最适合的回歸模型集合，并融合多个模型来提升回歸预测精度

分类预测
用于离散值的预测，如：不同类别或标簽；基于任務理解和模型選择推荐能力，可自动選择多个分类模型并基于动態圖算法进行融合，来提升预测性能

时间序列预测
利用过去資料预测未来趋势；可基于时间维度进行自动任務理解和辅助特征工程，来提升时间序列类任務的精度

異常检测
用于预测資料集中的異常資料点；可透過学習正常資料的特征分布規律来建立基准模型，可融合多个基准模型提升预测精度并減少誤報和漏報的情况

 

科学计算大模型

盤古科学计算大模型
Al for Industries 大模型賦能千行百業
科学计算大模型是面向氣象、医药、水務、机械、航天航空等领域，融合AI資料建模和AI方程求解的方法；从海量的資料中提取出數理規律，使用神經網路编碼微分方程；使用AI模型更快更准的解决科学计算問题氣象预测药物分子

產品功能
盤古氣象大模型
首个精度超过传統數值预報方法的AI方法，1小时-7天预测精度均高于传統數值方法（欧洲氣象中心的operational IFS）。预测包括位势、湿度、風速、温度等；水平空间分辨率达到0.25°X0.25°，时间分辨率為1小时，覆蓋13層垂直高度，可以精准地预测細粒度氣象特征。

盤古药物分子大模型
華為云盤古药物分子大模型，賦能药物研發的全链条任務，旨在帮助医药企業机构顯著提升药物研發的效率。囊括了大規模药物虚擬筛選、分子动力学模擬等传統CADD药物研發軟體，基于AIDD的蛋白质結构预测、分子属性预测等服務。助力新靶标药物的發现，让医药公司搭乘AI辅助药物研發的“快車”。

盤古ai大模型怎么样?

盤古大模型的算法是由循環智能主導，并得到清華大学和華為算法團队的共同攻關成果。在预訓练阶段，引入了基于Prompt的任務等多项創新方案，成功克服了大模型微调所面臨的难题。这一算法創新為盤古大模型賦予了更强大的语言理解和處理能力，使其在各个领域都能表现出色。

盤古大模型的卓越之處在于其對多任務学習和大規模資料訓练的高度适应性。透過整合多种任務的学習，模型能够更全面、深入地理解语言的多層次結构，提高了對复雜语境的理解和處理水平。大模型的設计使其能够處理更為庞大的資料集，有效提升了模型的泛化能力和推理能力。

此外，盤古大模型的少样本技術应用使得模型在面對資料稀缺的情况下仍能保持卓越表现。这為在實際应用中遇到的样本不足問题提供了有效的解决方案，使盤古大模型更具實用性和可操作性。

盤古NLP大模型基于多任務、大模型和少样本技術的AI共建方案是一项引领行業的創新成果，為中文语言處理领域注入了新的活力和潛力。其强大的性能和广泛的应用前景使其成為推动人工智能發展的重要引擎之一。

優势

AI一直是華為云的核心竞争力之一。长期以来，華為云一直致力于在AI领域进行持續的研發，堅持以”AI for Industries”為方向。当前，華為云已經在各行業推出超过1000个AI專案，其中30%已經成功集成到核心生產系統中，平均為客户帶来18%的盈利提升。在工業B端领域，其努力取得了顯著的成果。

**盤古大模型的主要应用领域**

華為云的盤古大模型定位于為各行業提供AI賦能，分為三个層級：L0、L1、L2。不同的層級對应着人工智能在行業中不同深度的渗透。未来，AI必將為垂直行業帶来新的變革。盤古大模型的核心目标是解决传統AI開發中的一系列难题，包括作坊式開發、样本标注困难、成本高昂、模型难以维護、泛化能力不足以及行業專業人才短缺等問题。据資料顯示，

截至2022年，華為云盤古大模型主要致力于AI for Industries，例如視觉大模型已經在工業质检、缺陷检测、電力巡检等100多个場景中得到验證。

在这个定位和趋势下，結合即將召開的2023華為開發者大会，華為云很可能在这場AI浪潮中發挥重要作用。不同于目前市面上类ChatGPT的To C產品，基于華為云的To B基因，其AIGC產品更注重于面向千行百業場景的數字化轉型升級。

**即將上线的“盤古系列 AI 大模型”**

即將上线的“盤古系列 AI 大模型”包括NLP（自然语言處理）大模型、CV（机器視觉）大模型、科学计算大模型。这些大模型已經标注為即將上线状態。

在即將舉行的論坛上，華為云总裁田奇重点提到了AI for Industries和AI for Science。

對于前者，他表示，展望未来，AI for Industries 將成為人工智能的新爆發点，而大模型则是連接技術生態和商業生態的橋梁，是未来AI生態的核心。華為云的盤古大模型將推动人工智能開發从“作坊式”升級到“工業化”。