5小时到10秒，速度提升10000倍—AI大模型掀起重大变革！

作者：YINTL咨询发布时间：2023-07-12

AI大模型华为

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华为云盘古气象大模型是精度超过传统数值预报方法的AI模型，突破了 AI 预报天气精度不及传统数值预报的世界性难题。

是首个精度超过传统数值预报方法的 AI 预测模型，对比传统方法预测速度提升 10000 倍，可秒级完成对全球气象的预测。

UNSW的托比教授—“让我担心的，不是聪明的AI，而是愚蠢的AI。”

7月7日，2023 华为开发者大会（HDC 2023）,华为常务董事、华为云CEO张平安宣布华为云盘古大模型（以下简称“盘古大模型”）迎来重大升级。

旨在做出能让企业和用户买单的产品和服务，为行业赋能创造价值。

华为开发者大会HDC 2023后，万达、中软国际、金域医学、竹间智能等企业宣布与华为盘古大模型签订战略合作协议。

什么是AI大模型

AI大模型是一种机器学习模型，它可以学习和处理更多的信息，比如图像、文字、声音等，也可以通过训练，完成各种复杂的任务。比如智能语音助手、图像识别软件都会用到AI大模型。

AI“大数据+大算力+强算法”结合的产物，凝聚了大数据内在精华的“隐式知识库”。

包含了“预训练”和“大模型”两层含义，即模型在大规模数据集上完成了预训练后无需微调，或仅需要少量数据的微调，就能直接支撑各类应用。

“小模型”：针对特定应用场景需求进行训练，能完成特定任务，但是换到另外一个应用场景中可能并不适用，需要重新训练（我们现在用的大多数模型都是这样）。

这些模型训练基本是“手工作坊式”，并且模型训练需要大规模的标注数据，如果某些应用场景的数据量少，训练出的模型精度就会不理想。

人工神经网络作为AI模型的内核，在近几年来重新受到了关注，人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN），是20世纪80年代以来人工能领域兴起的研究热点。

类似模拟人神经系统中神经元相互计算传递的过程，从而实现对复杂模式学习与分类，由输入层、输出层、隐藏层组成。

它从信息处理的角度对人脑神经元网络进行抽象建模，按不同的连接方式组成不同的网络，在工程与学术界也常简称为神经网络或类神经网络。

盘古大模型 3.0 是一个面向行业的大模型系列，包括「5+N+X」三层架构：

「5」代表 L0 层的五个基础大模型，包括 NLP、视觉、多模态、预测、科学计算五个基础模型，提供满足行业场景中的多种技能需求。盘古 3.0 提供了 100 亿、380 亿、710 亿和 1000 亿参数等基础大模型，以匹配不同场景、时延、响应速度的行业多样化需求。
「N」代表 L1 层的 N 个行业大模型，华为云既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；也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，为客户训练自有的专用大模型。
「X」则代表 L2 层为客户提供了更多细化场景的模型，L2 层提供了更多细化场景的模型，更专注于政务热线、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。