華為云官網(wǎng)顯示,華為旗下的盤古系列 AI 大模型即將正式上線。目前,AI 大模型中的 NLP 大模型、CV 大模型以及科學計算大模型(氣象大模型)均已被標記為即將上線狀態(tài)。
從華為云官網(wǎng)獲悉,盤古大模型由 NLP 大模型、CV 大模型、多模態(tài)大模型、科學計算大模型等多個大模型構(gòu)成,通過模型泛化,解決傳統(tǒng) AI 作坊式開發(fā)模式下不能解決的 AI 規(guī);、產(chǎn)業(yè)化難題,可以支持多種自然語言處理任務,包括文本生成、文本分類、問答系統(tǒng)等等。
具體來看,盤古 NLP 大模型首次使用 Encoder-Decoder 架構(gòu),兼顧 NLP 大模型的理解能力和生成能力,保證了模型在不同系統(tǒng)中的嵌入靈活性。下游應用中,僅需少量樣本和可學習參數(shù)即可完成千億規(guī)模大模型的快速微調(diào)和下游適配,這一模型在智能輿論以及智能營銷方面都有不錯的表現(xiàn)。
盤古 CV 大模型是首次實現(xiàn)模型按需抽取的業(yè)界最大 CV 大模型,首次實現(xiàn)兼顧判別與生成能力,基于模型大小和運行速度需求,自適應抽取不同規(guī)模模型,AI 應用開發(fā)快速落地。使用層次化語義對齊和語義調(diào)整算法,在淺層特征上獲得了更好的可分離性,使小樣本學習的能力獲得了顯著提升,達到業(yè)界第一,這一模型在智能巡檢以及智慧物流方面有不錯的表現(xiàn)。
盤古氣象大模型提供秒級天氣預報,借助創(chuàng)新的 3DEST 網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)以及分層時間聚合算法,在氣象預報的關(guān)鍵要素和常用時間范圍上精度均超過當前最先進的預報方法,速度相比傳統(tǒng)方法提升 1000 倍以上。同時,盤古氣象大模型支持廣泛的下游預報方案,如在臺風路徑預測任務上,相比傳統(tǒng)數(shù)值氣象預報方法,盤古氣象大模型可以降低 20% 以上的位置誤差。
盤古氣象大模型