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華為云重磅發布盤古大模型3.0

放大字體  縮小字體 發布日期:2023-07-07     來源:中國工業新聞網     瀏覽次數:121
 華為云重磅發布盤古大模型3.0

 

7月7日,華為開發者大會2023(Cloud)在廣東東莞正式揭開帷幕。在下午舉行的大會主題演講中,華為常務董事、華為云CEO張平安重磅發布盤古大模型3.0,將圍繞“行業重塑”“技術扎根”“開放同飛”三大創新方向,持續打造核心競爭力,為行業客戶、伙伴及開發者提供更好的服務。

 

盤古大模型3.0是一個面向行業的大模型系列,包括“5+N+X”三層架構:

L0層包括自然語言、視覺、多模態、預測、科學計算五個基礎大模型,提供滿足行業場景中的多種技能需求。盤古3.0為客戶提供100億參數、380億參數、710參數和1000億參數的系列化基礎大模型,匹配客戶不同場景、不同時延、不同響應速度的行業多樣化需求。同時提供全新能力集,包括NLP大模型的知識問答、文案生成、代碼生成,以及多模態大模型的圖像生成、圖像理解等能力,這些技能都可以供客戶和伙伴企業直接調用。無論多大參數規模的大模型,盤古提供一致的能力集。

L1層是N個行業大模型,華為云既可以提供使用行業公開數據訓練的行業通用大模型,包括政務,金融,制造,礦山,氣象等大模型;也可以基于行業客戶的自有數據,在盤古大模型的L0和L1層上,為客戶訓練自己的專有大模型。

L2層為客戶提供了更多細化場景的模型,更加專注于政務熱線、網點助手、先導藥物篩選、傳送帶異物檢測、臺風路徑預測等具體行業應用或特定業務場景,為客戶提供“開箱即用”的模型服務。

盤古大模型采用完全的分層解耦設計,可以快速適配、快速滿足行業的多變需求。客戶既可以為自己的大模型加載獨立的數據集,也可以單獨升級基礎模型,也可以單獨升級能力集。在L0和L1大模型的基礎上,華為云還為客戶提供了大模型行業開發套件,通過對客戶自有數據的二次訓練,客戶就可以擁有自己的專屬行業大模型。同時,根據客戶不同的數據安全與合規訴求,盤古大模型還提供了公用云、大模型云專區、混合云多樣化的部署形態。

“盤古為行業而生,就要為行業著想,更好地服務千行百業的客戶”,張平安表示。如今,盤古大模型已在金融、金融、制造、醫藥研發、煤礦、鐵路等諸多行業發揮著巨大價值。

 

在政務領域,華為云攜手深圳市福田區政務服務數據管理局,上線了基于盤古政務大模型的福田政務智慧助手小福,能夠精準理解民眾咨詢意圖,改變傳統的一網通辦模式,把老百姓的話語轉化為政府辦事的語言,讓城市更有愛。盤古政務大模型對超過20萬條政務數據進行精調,包括12345熱線、政策文件、政務百科等,掌握了豐富的法律法規、辦事流程等行業知識。基于盤古政務大模型的小福,在一網通辦業務中體現出行業性、專業性、領先性和惠民性。

在煤礦領域,盤古礦山大模型已經在全國8個礦井規模使用,一個大模型可以覆蓋煤礦的采、掘、機、運、通、洗選等業務流程下的1000多個細分場景,讓更多的煤礦工人能夠在地面上作業,不僅能讓煤礦工人的工作環境更加舒適,而且可以極大地減少安全事故。

在鐵路領域,盤古鐵路大模型能精準識別現網運行的67種貨車、430多種故障,無故障圖片篩除率高達95%,成為貨運列檢員身邊有力的數字助手,將列檢員從每日數百萬張的“圖海”檢測中解放出來。

在氣象領域,盤古氣象大模型是首個精度超過傳統數值預報方法的AI預測模型,同時預測速度也有大幅提升。原來預測一個臺風未來10天的路徑,需要在3000臺服務器的高性能計算機集群上花費5小時進行仿真。現在基于預訓練的盤古氣象大模型,通過AI推理的方式,研究者只需單臺服務器上單卡配置,10秒內就可以獲得更精確的預測結果。

在金融領域,盤古金融大模型可以對銀行的各種操作、政策、案例文檔進行預訓練,能根據客戶的問題,為柜臺工作人員自動生成流程和操作指導,將原來需要平均5次的操作降低為1次,辦結時間縮短5分鐘以上。盤古大模型讓數十萬網點柜員都擁有自己的智慧助手。

在制造領域,過去單產線制定器件分配計劃,往往要花費3個小時以上才能做齊1天的生產計劃。盤古制造大模型學習了華為產線上各種器件數據、業務流程及規則以后,能夠對業務需求進行準確的意圖理解,并調用天籌AI求解器插件,1分鐘即可做出未來3天的生產計劃。

在藥物研發領域,原來一款新藥研發平均需要10年時間、花費10億美金。盤古藥物分子大模型助力西安交通大學第一附屬醫院劉冰教授團隊發現全球40年來首個新靶點、新類別的抗生素,并將先導藥物研發周期縮短至1個月、研發成本降低70%。

張平安表示:“盤古大模型要讓每個行業、每個企業、每個人都擁有自己的專家助手,讓工作更高效更輕松。我們始終堅持AI for Industries的戰略,在深耕行業的道路上不斷前行。我堅信大模型將重塑千行百業,而每一個開發者,都將是改變世界的英雄。”(曹雅麗)

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