華為盤古系列AI大模型即將上線 包括NLP大模型、CV大模型等

　　根據(jù)華為云官網(wǎng)消息，華為旗下的盤古系列AI大模型即將上線，該系列AI大模型中的NLP大模型、CV大模型、科學計算大模型(氣象大模型)已經(jīng)標記為即將上線狀態(tài)。

　　據(jù)悉，盤古大模型采用了深度學習和自然語言處理技術(shù)，并使用了大量的中文語料庫進行訓練。該模型擁有超過1千億個參數(shù)，可以支持多種自然語言處理任務(wù)，包括文本生成、文本分類、問答系統(tǒng)等等。

　　其中，盤古NLP大模型是被認為最接近人類中文理解能力的AI大模型。其首次使用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(yīng)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。

　　盤古CV大模型首次兼顧了圖像判別與生成能力，能同時滿足底層圖像處理與高層語義的理解需求。基于模型大小和運行速度需求，自適應(yīng)抽取不同規(guī)模模型，AI應(yīng)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。

　　盤古氣象大模型，氣象預報精度首次超過傳統(tǒng)數(shù)值方法，速度提升1000倍

　　盤古氣象大模型提供秒級天氣預報，例如重力勢、濕度、風速、溫度，氣壓等變量的1小時-7天預測。借助創(chuàng)新的3DEST網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及分層時間聚合算法，盤古氣象大模型在氣象預報的關(guān)鍵要素(例如，重力勢、濕度、風速、溫度等)和常用時間范圍上(從一個小時到一周)精度均超過當前最先進的預報方法，同時速度相比傳統(tǒng)方法提升1000倍以上。