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華為盤古大模型:自主創(chuàng)新,不會(huì)開源

在 7 月 7 日舉行的華為開發(fā)者大會(huì) 2023 上,華為云 CEO 張平安宣布, 盤古大模型 3.0 正式發(fā)布


(資料圖片僅供參考)

張平安表示,盤古大模型 3.0 是一個(gè)完全面向行業(yè)的大模型系列, 包括 5+N+X 三層架構(gòu),IT之家匯總?cè)缦拢?

第一層 L0 層是盤古的 5 個(gè)基礎(chǔ)大模型,包括自然語言大模型、視覺大模型、多模態(tài)大模型、預(yù)測大模型、科學(xué)計(jì)算大模型,它們提供滿足行業(yè)場景的多種技能。

盤古 3.0 為客戶提供 100 億參數(shù)、380 億參數(shù)、710 億參數(shù)和 1000 億參數(shù)的系列化基礎(chǔ)大模型,匹配客戶不同場景、不同時(shí)延、不同響應(yīng)速度的行業(yè)多樣化需求。同時(shí)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(tài)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(yè)直接調(diào)用。無論多大參數(shù)規(guī)模的大模型,盤古提供一致的能力集。

第二層 L1 層是 N 個(gè)行業(yè)大模型,既可以提供使用行業(yè)公開數(shù)據(jù)訓(xùn)練的行業(yè)通用大模型,包括政務(wù),金融,制造,礦山,氣象等;也可以基于行業(yè)客戶的自有數(shù)據(jù),在盤古的 L0 和 L1 上, 為客戶訓(xùn)練自己的專有大模型

第三層 L2 層是為客戶提供更多細(xì)化場景的模型,它更加專注于某個(gè)具體的應(yīng)用場景或特定業(yè)務(wù),為客戶提供開箱即用的模型服務(wù)。

盤古大模型采用完全的分層解耦設(shè)計(jì),可以快速適配、快速滿足行業(yè)的多變需求。客戶既可以為自己的大模型加載獨(dú)立的數(shù)據(jù)集,也可以單獨(dú)升級基礎(chǔ)模型,也可以單獨(dú)升級能力集。

在 L0 和 L1 大模型的基礎(chǔ)上,華為云還為客戶提供了大模型行業(yè)開發(fā)套件,通過對客戶自有數(shù)據(jù)的二次訓(xùn)練,客戶就可以擁有自己的專屬行業(yè)大模型。同時(shí),根據(jù)客戶不同的數(shù)據(jù)安全與合規(guī)訴求,盤古大模型還提供了公用云、大模型云專區(qū)、混合云多樣化的部署形態(tài)。

據(jù)介紹, 盤古可以一己之力做到網(wǎng)絡(luò)搜索、請教專家、參考案例、查閱書籍等,讓每個(gè)開發(fā)者都擁有一個(gè)自己的編程助手,甚至還可以實(shí)現(xiàn)一句對話代碼生成、一個(gè)按鍵用例測試、一次點(diǎn)擊自動(dòng)注釋、一條指令智能部署,極大地簡化了開發(fā)的流程。

在氣象領(lǐng)域,盤古氣象大模型號稱是首個(gè)精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法的 AI 預(yù)測模型,同時(shí)預(yù)測速度也有大幅提升。原來預(yù)測一個(gè)臺(tái)風(fēng)未來 10 天的路徑,需要在 3000 臺(tái)服務(wù)器的高性能計(jì)算機(jī)集群上花費(fèi) 5 小時(shí)進(jìn)行仿真。現(xiàn)在基于預(yù)訓(xùn)練的盤古氣象大模型,通過 AI 推理的方式,研究者只需單臺(tái)服務(wù)器上單卡配置,10 秒內(nèi)就可以獲得更精確的預(yù)測結(jié)果。

張平安稱,盤古大模型 3.0 圍繞“行業(yè)重塑,技術(shù)扎根,開放同飛”三大方向,持續(xù)打造自己的核心競爭力。

此外,華為云相關(guān)負(fù)責(zé)人表示,華為云盤古大模型全棧技術(shù)均由華為自主創(chuàng)新的,沒有采用任何開源技術(shù),另外,由于華為云盤古大模型定位于賦能千行百業(yè),這里面必將聚集無數(shù)行業(yè)大數(shù)據(jù)(涉及行業(yè)機(jī)密等),因此未來盤古大模型不會(huì)開源。

在談到目前行業(yè)領(lǐng)先的 ChatGPT 時(shí),華為云 CEO 張平安表示,ChatGPT 主要用來聊天,盤古大模型沒時(shí)間聊天,二者“不在一個(gè)軌道上”。

張平安還批評了目前市面上的 AI 作詩 / 作畫工具:“如果一個(gè)大模型不能解決行業(yè)問題,參數(shù)再多也沒有什么用處,AI 最不應(yīng)該做的就是作詩、作畫,這些工作應(yīng)該人類藝術(shù)家來做。”

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