华为盘古大模型专题报告(精选八篇)

栏目:成人教育  时间:2023-08-03
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  原标题:华为盘古大模型专题报告(精选八篇)

  2021年4月25日,在华为开发者大会(Cloud)上,华为云发布了盘古系列超大规模预训练模型。盘古大模型由NLP大模型、CV大模型、多模态大模型、科学计算大模型等多个大模型构成。2019年,盘古大模型在权威的中文语言理解评测基准CLUE榜单中,盘古NLP大模型在总排行榜及分类、阅读理解单项均排名第一,刷新三项榜单世界历史纪录;总排行榜得分83.046。

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  AI121:华为盘古大模型专题报告(精选八篇)

  报告一、华为云盘古大模型AI工业化开发新模式

  导读:

  工业作为传统行业,AI 开发面临着诸多挑战。华为云盘古大模型已在工业生产、研发设计、生产经营与计划方面进行了大量探索和实践。通过与伙伴携手打造矿山行业首个「人工智能训练中心」, 利用 AIGC 多模态训练数据生成,解决场景小样本问题,实现 AI 应用「工业化」开发。目前,盘古大模型在煤矿综采、煤矿掘进、智慧配煤等多个场景得到验证。

  来源:华为云

  报告二、华为盘古大模型相关梳理

  导读:

  今年以来,以GPT为代表的预训练大模型引发技术和商业的热潮。展望国内大模型,我们认为华为在该领域积累深厚,有望快速实现商业化。复盘华为盘古大模型发展,其基础大模型、行业大模型、细分场景模型已经在不同领域率先取得成功,并带动产业链相关公司。我们认为,华为是国内在芯片算力、模型算法、应用场景等多个环节具有完整布局的头部公司,具备优秀的大模型研发与应用能力,推荐重点关注其盘古大模型的研发、应用进展及相关产业链的投资机遇。

  来源:中信建投证券

  报告三、华为盘古大模型产业链梳理

  导读:

  华为盘古大模型基于昇腾计算产业生态,产业链和昇腾生态产业链重合,主要分为应用软件伙伴、IHV硬件伙伴、整机硬件伙伴、一体机解决方案伙伴、辅助运营伙伴。

  作者:东吴证券

  报告四、华为盘古大模型研究

  导读:

  传统的AI开发模式下,一个场景对应一个模型,数据质量差、样本少,模型精度差,并且应用场景相对单一。不同行业、不同场景对AI的需求既复杂且碎片化,每个痛点都需要进行定制化地开发和改造;另一方面,AI算法从理论上能够极大提升产品及服务的价值量,但由于开发过程中存在大量的碎片化因素,不同的应用场景往往需要独立的架构设计与调参,效率相对较低。“小作坊式”的AI开发模式在一定程度上限制了生产力。

  来源:国金证券

  报告五、华为昇腾服务器研究框架

  导读:

  站在当前科技重大转折点——ChatGPT时刻,科技企业的竞争日益聚焦于AIGC领域,大模型成为核心竞争力的重要体现。华为作为国内科技龙头,2021年发布的盘古大模型有望在AIGC时代中引领潮流。其中,昇腾全栈AI软硬件平台构筑智能世界的基石,昇腾计算产业生态不断发展完善,为盘古大模型提供了底层算力支撑。

  来源:浙商证券

  报告六、华为盘古大模型3.0发布,Al 应用迈向B端

  导读:

  7月7日,华为技术有限公司在华为开发者大会 2023 上正式发布人工智能 (AI) 大模型华为云盘古大模型 3.0。华为常务董事、华为云 CEO 张平安说:“盘古大模型是一个面向行业的大模型系列。要让每个行业、每个企业、每个人都拥有自己的专家助手,让工作更高效更轻松。” 目前,华为云盘古大模型 3.0已在煤矿、铁路、气象、金融、代码开发、数字内容生成等领域发挥作用,提升生产效率、降低研发成本。国际顶级学术期刊《Nature》正刊北京时间 7月6日发表了华为云盘古大模型研发团队独立研究成果一-《三维神经网络用于精准中期全球天气预报》。

  来源:安信证券

  报告七、盘古大模型“开天辟地”,ChatGPT 插件打开应用前景

  导读:

  在2023华为春季旗舰新品发布会上,华为带来全新智慧搜图功能。该功能基于多模态大模型技术,在手机端侧对模型进行小型化处理,实现了首创的、精准的自然语言手机图库搜索体验。除了手机,未来智能音箱、手表等IOT设备有望也能搭载端侧处理功能,从而实现大模型在各个智能终端上的轻量化应用。

  来源:西南证券

  报告八、盘古大模型“开天辟地”,ChatGPT 插件打开应用前景

  导读:

  在鹏城云脑Ⅱ上训练了全球首个拥有全开源2000亿参数的自回归中文预训练语言大模型——鹏程·盘古。鹏程·盘古模型基于1.1TB高质量中文训练数据,采用全场景人工智能计算框架MindSpore自动并行技术实现了五维并行训练策略,从而可将训练任务高效扩展到4096个处理器上。对比实验表明,在少样本或零样本情况下,鹏程·盘古模型在多个中文自然语言理解或生成任务上都具有较优的性能。在此基础上,鹏程·盘古模型在大模型压缩、提示微调学习、多任务学习以及持续学习等方面也取得了很好的应用效果。

  来源:鹏城实验室等

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