华为盘古大模型

华为盘古大模型是一款面向行业的智能AI大模型，包含L0中5类基础大模型、L1行业大模型及L2场景模型三层架构，通过深度学习算法和自然语言处理技术，用户可以使用软件体验各种强大的功能。同时还能够提供各种专业的功能，如气象、医学、政务等等，喜欢的用户不妨来1333玩手游网来下载体验！

华为盘古大模型特色

【资源】

使用流媒体的接口设计，第一帧响应最快可以达到毫秒级。

【架构】

凭借高效的算法和架构，在很短时间内处理大量用户请求。

【智能】

基于自然语言处理技术的人工智能机器人，可以智能对话。

【数据】

它利用了大量的文本数据，并通过深度学习模型进行训练。

华为盘古大模型优点

【盘古NLP大模型】

业界首个超千亿参数的中文预训练大模型

【盘古CV大模型】

基于海量图像、视频数据和盘古独特技术构筑的视觉基础模型

【盘古多模态大模型】

融合语言和视觉跨模态信息，实现图像生成、理解、视频生成等

【盘古预测大模型】

面向结构化数据，通过模型推荐、模型融合技术构建预测能力

【盘古科学计算大模型】

面向气象、医药、水务、机械等领域构建科学计算能力

华为盘古大模型功能

【数据工程套件】

· 构建自动化数据清洗模型，持续提升数据质量

· 多渠道数据获取

· 自动化数据清洗

· Prompt撰写及Rank标注工具

· 可视化数据管理平台

【模型开发套件】

· 一站式开发套件，覆盖模型训练、部署、评测到上线全流程

· 自监督学习/有监督微调/人类反馈强化学习

· 在线部署/边缘部署

· 模型自动化评测

· 模型管理，持续迭代

【应用开发套件】

· 打通大模型行业应用的“最后一公里”

· LLM驱动，应用自动编排

· 大模型提示词工程平台

· 灵活的应用开发SDK

华为盘古大模型「5+N+X」三层架构

「5」代表 L0 层的五个基础大模型：包括自然语言、视觉、多模态、预测、科学计算大模型，提供满足行业场景中的多种技能需求。

盘古 3.0 为客户提供 100 亿参数、380 亿参数、710 参数和 1000 亿参数的系列化基础大模型，匹配客户不同场景、不同时延、不同响应速度的行业多样化需求。同时提供全新能力集，包括 NLP 大模型的知识问答、文案生成、代码生成，以及多模态大模型的图像生成、图像理解等能力，这些技能都可以供客户和伙伴企业直接调用。无论多大参数规模的大模型，盘古提供一致的能力集。

「5+N+X」三层架构中的「N」，代表 L1 层的 N 个行业大模型。

行业大模型的提供方式有两种：一方面，华为云可以提供使用行业公开数据训练的行业通用大模型，包括政务，金融，制造，矿山，气象等大模型;另一方面，可以基于行业客户的自有数据，在盘古大模型的 L0 和 L1 层上，为客户训练自己的专有大模型。

张平安表示：「盘古一出生就是为行业服务，提供了多种大模型的部署、开发和推理形态，可以像华为生成盘古大模型一样，生成自己的行业大模型，只需要输入自己的私有数据。」并且，训练数据也和大模型解耦。

「5+N+X」中的 X，则代表 L2 层为客户提供了更多细化场景的模型。

更加专注于政务热线、网点助手、先导药物筛选、传送带异物检测、台风路径预测等具体行业应用或特定业务场景，为客户提供「开箱即用」的模型服务。

通过「5+N+X」的这三层大模型，华为云构建了自己的大模型底座。

在世界人工智能大会上，华为轮值董事长胡厚崑形象地阐述道：「最基层对标的是通用大模型，我们叫做基础大模型。这层我们形象的叫做读万卷书，就是要做好海量的基础知识的学习。这一层之上还打造了行业模型和场景模型，叫做行万里路。从读万卷书到行万里路还有很多的挑战要克服，很关键的一点就是要把各行各业的知识与大模型进行充分的匹配和融合，华为正在和各个行业的伙伴一起进行努力。」

华为盘古大模型推荐指数：（5分）

软件推荐评分：5

软件实用性：3.4

软件功能性：3.8

软件设计性：2.4

用户好用评：4.2