每經記者(zhe)｜王晶    每經編(bian)輯｜梁梟    

當前，國內大(da)模型(xing)(xing)進(jin)展不斷。7月(yue)7日，在華(hua)(hua)為(wei)開(kai)發(fa)者大(da)會2023（Cloud）上，華(hua)(hua)為(wei)常務董事、華(hua)(hua)為(wei)云CEO張平(ping)安發(fa)布了盤古(gu)大(da)模型(xing)(xing)3.0。據(ju)他介紹(shao)，盤古(gu)大(da)模型(xing)(xing)3.0是一(yi)個面向行業的大(da)模型(xing)(xing)系(xi)列，包(bao)括“5+N+X”三層(ceng)架構(gou)。

傳統的(de)(de)(de)AI開(kai)發(fa)模式下，一(yi)(yi)個場景(jing)(jing)對(dui)應(ying)(ying)一(yi)(yi)個模型，數據質量(liang)差、樣(yang)本少，模型精度(du)(du)差，并且(qie)應(ying)(ying)用(yong)場景(jing)(jing)相(xiang)對(dui)單一(yi)(yi)。不同行業、不同場景(jing)(jing)對(dui)AI的(de)(de)(de)需求既(ji)復雜且(qie)碎片(pian)化(hua)，每個痛點都(dou)需要進行定制化(hua)地開(kai)發(fa)和改造(zao)；另一(yi)(yi)方面，AI算(suan)法從(cong)理(li)論上(shang)能(neng)夠(gou)極大(da)提升產品及服務的(de)(de)(de)價值量(liang)，但由于(yu)開(kai)發(fa)過程(cheng)中存在(zai)大(da)量(liang)的(de)(de)(de)碎片(pian)化(hua)因素，不同的(de)(de)(de)應(ying)(ying)用(yong)場景(jing)(jing)往往需要獨(du)立的(de)(de)(de)架構(gou)設計與(yu)調參，效率相(xiang)對(dui)較低(di)。“小作坊式”的(de)(de)(de)AI開(kai)發(fa)模式在(zai)一(yi)(yi)定程(cheng)度(du)(du)上(shang)限制了(le)生產力。

華為云CEO張平安 圖(tu)(tu)片來(lai)源：官方(fang)供圖(tu)(tu)

從華為盤古大模(mo)型的進(jin)化(hua)路(lu)徑可(ke)以看出，主要分為L0、L1、L2三(san)個階(jie)段。L0指基礎(chu)(chu)大模(mo)型，L1是在(zai)L0基礎(chu)(chu)上導入行(xing)(xing)業(ye)數據進(jin)行(xing)(xing)訓練后(hou)衍生出的行(xing)(xing)業(ye)大模(mo)型，L2是在(zai)L1基礎(chu)(chu)上結合行(xing)(xing)業(ye)細分場景(jing)得到(dao)的推理模(mo)型，上層(ceng)是在(zai)下(xia)層(ceng)的基礎(chu)(chu)上演化(hua)而來，層(ceng)層(ceng)遞(di)進(jin)。國(guo)金證券認為，華為盤古大模(mo)型是一(yi)種工業(ye)化(hua)AI開發的新模(mo)式，可(ke)以解決小模(mo)型的定制化(hua)難題，使一(yi)個模(mo)型應用到(dao)多個場景(jing)中(zhong)。

具體來看，其中，L0層(ceng)包括自然語言(yan)(yan)、視覺、多模態(tai)、預測、科學計算五(wu)個(ge)基礎大模型(xing)，包括NLP（自然語言(yan)(yan)處理）大模型(xing)的(de)知識問(wen)答、文案生(sheng)(sheng)成、代(dai)碼生(sheng)(sheng)成，以及多模態(tai)大模型(xing)的(de)圖像生(sheng)(sheng)成、圖像理解等能力(li)。

L1層是指N個行(xing)業大模(mo)(mo)(mo)型，華為(wei)(wei)云既(ji)可以提供使用(yong)行(xing)業公開數(shu)據訓練(lian)的(de)行(xing)業通用(yong)大模(mo)(mo)(mo)型，包(bao)括政務、金融、制造、礦山、氣象等(deng)大模(mo)(mo)(mo)型；也可以基于行(xing)業客戶(hu)的(de)自(zi)有數(shu)據，在盤古大模(mo)(mo)(mo)型的(de)L0和L1層上，為(wei)(wei)客戶(hu)訓練(lian)自(zi)己的(de)專(zhuan)有大模(mo)(mo)(mo)型。L2層則提供面向各行(xing)業中更細化場景(jing)的(de)模(mo)(mo)(mo)型，如先導藥物(wu)篩選、傳送(song)帶異物(wu)檢測、臺(tai)風路徑(jing)預(yu)測等(deng)具(ju)體行(xing)業應用(yong)或特定業務場景(jing)等(deng)。

公開資(zi)料顯(xian)示，華為(wei)盤古(gu)(gu)(gu)大(da)(da)模(mo)型(xing)于2020年啟動(dong)研發。2021年4月，華為(wei)發布(bu)了NLP大(da)(da)模(mo)型(xing)、視(shi)覺大(da)(da)模(mo)型(xing)和科學計(ji)算大(da)(da)模(mo)型(xing)。此后(hou)，盤古(gu)(gu)(gu)大(da)(da)模(mo)型(xing)在性能(neng)、深度、架構方面(mian)及數據增(zeng)強(qiang)方面(mian)持續升級。當前，盤古(gu)(gu)(gu)大(da)(da)模(mo)型(xing)的核(he)心定位是為(wei)各行各業賦(fu)能(neng)。

會(hui)上，張平安(an)分別介紹了盤古(gu)大模型(xing)在(zai)金融(rong)、金融(rong)、制(zhi)造、醫(yi)藥(yao)研發、煤礦(kuang)、鐵(tie)路等(deng)諸多行業(ye)發揮的價值。

例如，在(zai)(zai)煤礦(kuang)(kuang)領(ling)(ling)域，盤古(gu)礦(kuang)(kuang)山大(da)模型(xing)已(yi)經在(zai)(zai)全國8個礦(kuang)(kuang)井規(gui)模使用，一(yi)個大(da)模型(xing)可(ke)以覆(fu)蓋(gai)煤礦(kuang)(kuang)的(de)(de)采(cai)、掘、機(ji)、運、通、洗選等業務流程(cheng)下(xia)的(de)(de)1000多個細分場景，讓(rang)更多的(de)(de)煤礦(kuang)(kuang)工(gong)人(ren)能夠在(zai)(zai)地面上(shang)(shang)作業，減(jian)少安全事故；在(zai)(zai)氣象領(ling)(ling)域，原來(lai)預測(ce)一(yi)個臺風(feng)未來(lai)10天的(de)(de)路徑，需要在(zai)(zai)3000臺服(fu)務器的(de)(de)高性能計算機(ji)集群上(shang)(shang)花費5小(xiao)時進行仿真(zhen)。現在(zai)(zai)基于預訓練(lian)的(de)(de)盤古(gu)氣象大(da)模型(xing)，10秒內就可(ke)以獲得更精確的(de)(de)預測(ce)結果。

張平安(an)表(biao)示，華為的盤古大模型不會(hui)寫(xie)詩，只(zhi)會(hui)做事。它(ta)(ta)要(yao)幫助各(ge)行各(ge)業，在各(ge)個(ge)領域都要(yao)讓AI來賦予它(ta)(ta)們(men)價值。比如(ru)金融、礦山、政務，有很多工作小組都派下去。“我們(men)一直(zhi)堅(jian)持的方向就是‘AI for Industries’”