前言：

從算力上來看，云計(jì)算能夠借助通用服務(wù)器和專屬硬件為大模型提供更優(yōu)化的計(jì)算資源的調(diào)度和管理，以保證良好的運(yùn)力穩(wěn)定性。

縱觀國內(nèi)已經(jīng)入局大模型的大廠，無一不是在云計(jì)算領(lǐng)域有著超前技術(shù)優(yōu)勢的企業(yè)。

盤古大模型是AI落地的重要途徑

由NLP大模型、CV大模型、多模態(tài)大模型、科學(xué)計(jì)算大模型等多個(gè)大模型構(gòu)成，目前已實(shí)現(xiàn)等AI場景落地。

華為盤古大模型本質(zhì)上是L0基礎(chǔ)模型，在過往幾年里也嘗試在不同行業(yè)進(jìn)行了落地應(yīng)用。

華為云盤古大模型的核心定位是為各行各業(yè)進(jìn)行賦能，分為三個(gè)層級。

L0是類似于GPT3這樣的基礎(chǔ)通用大模型；

L1是基礎(chǔ)模型與行業(yè)數(shù)據(jù)結(jié)合進(jìn)行混合訓(xùn)練后的行業(yè)大模型，已經(jīng)發(fā)布了礦山、氣象、藥物、分子、電力、海浪、金融等行業(yè)的大模型；

L2是把L1再具體下游業(yè)務(wù)場景進(jìn)行部署后生成的部署模型，如金融OCR模型、電力巡檢模型等。

華為盤古Chat即將面世

華為盤古Chat將于今年7月7日舉行的華為云開發(fā)者大會上對外發(fā)布以及內(nèi)測，產(chǎn)品主要面向To B/G政企端客戶。

這意味著，在國產(chǎn)大模型軍備競賽中，繼阿里、百度之后，又一重要科技巨頭入局。

對于盤古大模型定位，華為內(nèi)部團(tuán)隊(duì)確立了三項(xiàng)最關(guān)鍵的核心設(shè)計(jì)原則：

①模型要大，可以吸收海量數(shù)據(jù)；

②網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)要強(qiáng)，能夠真正發(fā)揮出模型的性能；

③要具有優(yōu)秀的泛化能力，可以真正落地到各行各業(yè)的工作場景。

[盤古系列AI大模型]整體框架

目前華為[盤古系列AI大模型]基礎(chǔ)層主要包括NLP大模型、CV大模型、以及科學(xué)計(jì)算大模型等，上層則是與合作伙伴開發(fā)的華為行業(yè)大模型。

華為盤古PanGu-Σ大模型參數(shù)最多為1.085萬億，基于華為自研的MindSpore框架開發(fā)。

整體來看，PanGu-Σ大模型在對話方面可能已接近GPT-3.5的水平。

華為具備全棧全場景AI解決方案，為大模型提供軟硬件平臺。

包括 Ascend（昇騰）、CANN、MindSpore、應(yīng)用使能四個(gè)層次。

其中，MindSpore支持了盤古NLP大模型、盤古CV大模型、科學(xué)計(jì)算大模型、多模態(tài)大模型等的開發(fā)訓(xùn)練：

盤古NLP大模型是業(yè)界首個(gè)千億參數(shù)的中文預(yù)訓(xùn)練大模型；

盤古CV大模型業(yè)界最大CV大模型、首次實(shí)現(xiàn)兼顧判別與生成能力、在ImageNet上小樣本學(xué)習(xí)能力上的業(yè)界第一；

盤古氣象大模型提供秒級天氣預(yù)報(bào)；

紫東太初是全球首個(gè)圖、文、音三模態(tài)大模型。

三大自有技術(shù)為盤古支撐基礎(chǔ)設(shè)施

①[鯤鵬+昇騰]，打造盤古算力底座。

鯤鵬：華為自主芯片→鯤鵬芯片→鯤鵬服務(wù)器→歐拉操作系統(tǒng)→高斯數(shù)據(jù)庫→行業(yè)應(yīng)用向外擴(kuò)張，構(gòu)建鯤鵬生態(tài)，提供算力支撐。

昇騰：昇騰AI處理器→CANN異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)→MindSpore AI框架→應(yīng)用使能→行業(yè)應(yīng)用，助力打造華為昇騰全棧AI軟硬件平臺，構(gòu)筑智能世界基石。

②MindSpore高效易開發(fā)，可實(shí)現(xiàn)全場景覆蓋。

CANN：作為華為昇騰AI基礎(chǔ)軟硬件平臺的核心，CANN向上支持多種AI框架，向下服務(wù)AI處理器與編程，助力芯片使能。

MindSpore：是國內(nèi)首個(gè)支持千億參數(shù)大模型訓(xùn)練AI計(jì)算框架，最佳匹配昇騰處理器算力。

③ModelArts強(qiáng)勢賦能開發(fā)者，精度效率雙提升。

為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)提供海量數(shù)據(jù)預(yù)處理及交互式智能標(biāo)注、大規(guī)模分布式訓(xùn)練、自動(dòng)化模型生成，及端-邊-云模型按需部署能力。

華為云大更新，繼續(xù)專注TO B

華為整體業(yè)務(wù)的核心進(jìn)化邏輯，是將數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中積淀的技術(shù)、工具與經(jīng)驗(yàn)，以云服務(wù)的形式開放、輸出、賦能給全行業(yè)。

數(shù)字化既是華為業(yè)務(wù)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)力，也是華為當(dāng)下的戰(zhàn)略前進(jìn)方向。

以云業(yè)務(wù)為例，政企云的個(gè)性化定制需求，決定了它無法大規(guī)模復(fù)制。

華為云是最早意識到，政企云需要的不僅是技術(shù)和資源，更有經(jīng)驗(yàn)服務(wù)背后的超強(qiáng)戰(zhàn)略意志。

對應(yīng)華為云盤古大模型的一系列更新，可以預(yù)想，華為云若是加入這場[百模大戰(zhàn)，依舊是繼續(xù)To B專注行業(yè)市場，做產(chǎn)業(yè)化升級，而不是To C。

華為云沒理由再去無限制地開放盤古大模型給C端市場，既不安全，也很難帶來真正意義上的生產(chǎn)模式顛覆和生產(chǎn)力釋放。

華為云盤古大模型沉淀了大量豐富的行業(yè)應(yīng)用實(shí)踐，覆蓋礦山、氣象、醫(yī)藥、能源、金融等等重點(diǎn)領(lǐng)域，并打造出了諸多垂直類的行業(yè)大模型。

如盤古礦山大模型、盤古氣象大模型、盤古海浪大模型等。

華為云有著龐大的行業(yè)伙伴生態(tài)，走To B的行業(yè)路徑，能高效帶動(dòng)其他生態(tài)伙伴參與到大模型升級中。

結(jié)尾：

盡管盤古大模型在中文語言的處理方面具有很高的準(zhǔn)確度和質(zhì)量，但在語義理解方面仍存在一定的局限性，尤其是在處理復(fù)雜的語言結(jié)構(gòu)和語義推理方面。

同時(shí)，盤古Chat大模型也將面臨著行業(yè)激烈的競爭壓力，需要不斷優(yōu)化和提高模型的性能和質(zhì)量，才能以保持在市場中的領(lǐng)先地位。