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機器之心報道

編輯：澤南

張平安：「大模型將重塑千行百業(yè)，每個開發(fā)者都將是改變世界的英雄?！?/p>

千呼萬喚始出來，華為的多模態(tài)千億級大模型「盤古」3.0 版來了。

自去年底以來，ChatGPT 的技術(shù)突破引爆了 AI 軍備競賽，國內(nèi)外科技公司和機構(gòu)接連發(fā)布了上百個大語言模型。

而在其中，有個玩家「沒有出手」，卻一直備受期待。7 月 7 日，華為開發(fā)者大會 HDC Cloud 在東莞召開，在剛剛進行的 Keynote 上，華為終于公布了盤古大模型的最新消息。

「自 2017 年 transformer 架構(gòu)提出以后，在一些領(lǐng)域，新的架構(gòu)已經(jīng)開始解決通用性問題，AI 進入了大模型時代。國內(nèi)上半年陸續(xù)發(fā)布了 80 余個 AI 大模型，」華為常務(wù)董事、華為云 CEO 張平安表示?！肝覀冏⒁獾搅怂鼈兌加泻芎玫膶υ捘芰?。但我要說，盤古大模型不寫詩，只做事。盤古大模型的目標是利用 AI 技術(shù)給各行業(yè)帶來價值?！?/span>

在這次大會上，盤古大模型再次明確定位「為行業(yè)而生」，華為也首次對外公布了盤古基礎(chǔ)大模型的全棧創(chuàng)新和行業(yè)大模型的技術(shù)細節(jié)。

揭秘盤古 3.0

盤古大模型的目標是要重塑千行百業(yè)。

具體來說，3.0 版的盤古大模型是一個面向行業(yè)的大模型系列，具有「5+N+X」三層架構(gòu)：從 AI 能力的基礎(chǔ)層，到行業(yè)的第二層，再到應(yīng)用層面向場景的各個接口，華為圍繞深耕行業(yè)面向開發(fā)者持續(xù)打造了新的競爭力。

其中：

L0 層包括 NLP、視覺、多模態(tài)、預(yù)測、科學(xué)計算五個基礎(chǔ)模型，提供滿足行業(yè)場景中的多種技能需求。盤古 3.0 提供了 100 億、380 億、710 億和 1000 億參數(shù)等基礎(chǔ)大模型，以匹配不同場景、時延、響應(yīng)速度的行業(yè)多樣化需求。同時提供全新能力集，包括 NLP 大模型的知識問答、文案生成、代碼生成，以及多模態(tài)大模型的圖像生成、圖像理解等能力，這些技能都可以供客戶和伙伴企業(yè)直接調(diào)用。無論多大參數(shù)規(guī)模的大模型，盤古提供一致的能力集。
L1 層是多個行業(yè)大模型，華為云既可以提供使用行業(yè)公開數(shù)據(jù)訓(xùn)練的行業(yè)通用大模型，包括政務(wù)，金融，制造，礦山，氣象等大模型；也可以基于行業(yè)客戶的自有數(shù)據(jù)，在盤古大模型的 L0 和 L1 層上，為客戶訓(xùn)練自有的專用大模型。
L2 層提供了更多細化場景的模型，更專注于政務(wù)熱線、網(wǎng)點助手、先導(dǎo)藥物篩選、傳送帶異物檢測、臺風(fēng)路徑預(yù)測等具體行業(yè)應(yīng)用或特定業(yè)務(wù)場景，為客戶提供「開箱即用」的模型服務(wù)。

針對千億級參數(shù)大模型的訓(xùn)練，華為提出了多種高效訓(xùn)練新技術(shù)。

最后這個訓(xùn)練優(yōu)化器，還入圍了 7 月即將舉行的 AI 頂會 ACL 的杰出論文獎。

盤古大模型采用完全分層解耦設(shè)計，可以快速適配、快速滿足行業(yè)需求?？蛻艏瓤梢詾樽约旱拇竽Ｐ图虞d獨立的數(shù)據(jù)集，也可以單獨升級基礎(chǔ)模型，也可以單獨升級能力集。

在 L0 和 L1 大模型的基礎(chǔ)上，華為云還為客戶提供了大模型行業(yè)開發(fā)套件，通過對自有數(shù)據(jù)二次訓(xùn)練，客戶就可以擁有自己的專屬行業(yè)大模型。同時，根據(jù)客戶不同的數(shù)據(jù)安全與合規(guī)訴求，盤古大模型還提供了公用云、大模型云專區(qū)、混合云多樣化的部署形態(tài)。

在盤古大模型體系下，AI 是如何實現(xiàn)專業(yè)化落地的？華為表示，在 AI 管道上存在數(shù)十個不同的模型，匹配了多行業(yè)的不同訴求?；诖?，文案生成，對話語音、代碼生成，以及圖像生成、編輯等能力都可以供人們快速調(diào)用上線。

華為表示，盤古大模型易落地的優(yōu)勢，在于提供了解耦設(shè)計。

「我們所有的大模型都共用了能力集，訓(xùn)練數(shù)據(jù)也進行了解耦。不管你希望使用 310 億大模型，還是 1000 億參數(shù)的大模型，都可以快速進行轉(zhuǎn)換，」張平安表示。

在底層算力上，華為提供了基于昇騰的硬件，構(gòu)建了昇騰芯片使能能力 CANN，在這其上則是 MindSpore AI 框架和 ModelArts 機器學(xué)習(xí)平臺。基于這樣的全棧能力，華為提升了大模型構(gòu)建、訓(xùn)練和部署的效率。

由于眾所周知的原因，華為使用自有算力設(shè)備，在昇騰云上，我們發(fā)現(xiàn)大模型的訓(xùn)練效率達到了業(yè)界主流 GPU 的 1.1 倍。

硬件能力

這樣的算力也可以為外界所用。此次華為云還宣布在烏蘭察布和貴安上線昇騰 AI 云服務(wù)，可提供每秒 200 億億次浮點運算能力?，F(xiàn)在缺乏 GPU 的科技公司有了新的選擇。據(jù)介紹，美團利用昇騰 AI 云服務(wù)，AI 算子的工作效率提升了 30%。

昇騰云服務(wù)除支持華為自家的 AI 框架 MindSpore 外，還支持 PyTorch、TensorFlow 等主流 AI 框架，框架中的 90% 算子都可以通過華為的遷移工具從 GPU 平滑遷移到昇騰。

為行業(yè)而生

昨天在 WAIC 大會上，華為輪值董事長胡厚崑表示，ChatGPT 的出現(xiàn)把 AI 推向了新的風(fēng)口，人工智能將幫助改寫身邊的一切。華為現(xiàn)在的核心目標是在下個階段，全力推進人工智能走深向?qū)崱?/span>

華為盤古系列基礎(chǔ)大模型于 2021 發(fā)布，包括 NLP、CV 和科學(xué)計算大模型，后續(xù)發(fā)布了礦山、藥物分子、氣象、海浪等行業(yè)大模型。

其中，盤古 NLP 大模型首次使用了 Encoder-Decoder 架構(gòu)，兼顧 NLP 大模型的理解能力和生成能力，保證了模型在不同系統(tǒng)中的嵌入靈活性。而在下游應(yīng)用中，盤古大模型僅需少量樣本和可學(xué)習(xí)參數(shù)即可完成千億規(guī)模大模型的快速微調(diào)和下游適配。

而盤古 CV 大模型則是首次實現(xiàn)模型按需抽取的業(yè)界最大 CV 大模型，兼顧判別與生成能力，能夠基于模型大小和運行速度需求，自適應(yīng)抽取不同規(guī)模模型，AI 應(yīng)用開發(fā)快速落地。

據(jù)華為介紹，盤古大模型已經(jīng)深耕超過十個行業(yè)，服務(wù) 400 余個業(yè)務(wù)場景。

就在昨天，華為云盤古大模型研發(fā)團隊獨立研究并撰寫的一篇論文《Pangu-Weather: A 3D High-Resolution Model for Fast and Accurate Global Weather Forecast》登上了《自然》雜志。

作為工程領(lǐng)域的 AI 技術(shù)，登陸 Nature 正刊是一件罕見的事。該論文詳細介紹了基于深度學(xué)習(xí)開發(fā)的精準精確全球 AI 氣象預(yù)報系統(tǒng) —— 華為云盤古氣象大模型，這是首個精度超過傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報方法的 AI 預(yù)測模型，突破了 AI 預(yù)報天氣精度不及傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報的世界性難題，對比傳統(tǒng)方法預(yù)測速度提升 10000 倍，可秒級完成對全球氣象的預(yù)測

《自然》審稿人對該成果給予高度評價：「盤古氣象大模型讓人們重新審視氣象預(yù)報模型的未來，模型的開放將推動該領(lǐng)域的發(fā)展。」因為盤古氣象系統(tǒng)的準確表現(xiàn)，歐洲氣象局已經(jīng)將該系統(tǒng)列入了模型對比作為參考。

這是盤古大模型應(yīng)用的「一小步」。在下午的發(fā)布會上，華為介紹了一系列大模型在其他領(lǐng)域的落地進展。

在政務(wù)領(lǐng)域，華為云攜手深圳市福田區(qū)政務(wù)服務(wù)數(shù)據(jù)管理局上線了政務(wù)智慧助手小福，其能夠精準理解民眾咨詢意圖，改變了傳統(tǒng)的一網(wǎng)通辦模式。

在基于盤古大模型的政務(wù)助手上，AI 可以實現(xiàn)對話理解，畫面內(nèi)容的分割和理解，并正確對于政務(wù)規(guī)則進行解釋并提出建議?，F(xiàn)在攝像頭從看得明白升級到了看得懂，對開放世界有了進一步的發(fā)現(xiàn)理解，構(gòu)建了感知、認知到?jīng)Q策處置的全流程能力。

在金融行業(yè)，人們面臨巨量的數(shù)據(jù)，對于數(shù)據(jù)應(yīng)用和分析的門檻很高。工行在全國有 4 萬余個網(wǎng)店和 20 萬余員工，利用盤古大模型，工行與華為構(gòu)建了金融大模型（網(wǎng)店助手），新的模型把生成能力和檢索能力進行了結(jié)合，可以為柜臺流程形成規(guī)范的操作指導(dǎo)，降低了單詞業(yè)務(wù)辦理的操作次數(shù)，每次辦結(jié)時間縮短了 5 分鐘以上。未來，人們還希望在此基礎(chǔ)上構(gòu)建信貸系統(tǒng)、金融風(fēng)控等組件。

在制造業(yè)，生產(chǎn)供應(yīng)和交付存在大量決策優(yōu)化問題，傳統(tǒng)的求解是一個復(fù)雜過程，需要業(yè)務(wù)專家、編程專家甚至數(shù)學(xué)專家進行合作。在華為供應(yīng)鏈中，盤古制造大模型提前學(xué)習(xí)了業(yè)務(wù)流程、制造規(guī)則，現(xiàn)在發(fā)給制造員的訂單信息和郵件可以被大模型準確理解，轉(zhuǎn)化為調(diào)度指令交由「盤古天籌求解器」，成為了未來三天的全局統(tǒng)籌最有規(guī)劃。

當其他大模型還在聊天寫段子的時候，盤古大模型正在下礦井，做氣象預(yù)測，開發(fā)新藥。華為表示，這就是盤古大模型的理念。

最后當然還有 AI 自動編程能力，華為盤古的代碼生成工具名叫 CodeArts。

「盤古訓(xùn)練了 760 億行精選代碼，8500 萬開源代碼倉，1300 余萬篇技術(shù)文檔。它內(nèi)建了盤古大模型智能開發(fā)助手 CodeArts Snap，目標是一句話生成代碼，一個案件生成測試用例，依次點擊自動注釋。我們的目標是讓它稱為每個開發(fā)者的 AI 助手，」張平安表示。

它有三大核心能力：智能生成代碼，智能問答和智能協(xié)同。

在現(xiàn)場，華為展示了用 CodeArts Snap 開發(fā)一個未完成的應(yīng)用。首先，我們用對話方式提出需求，把需求復(fù)制到代碼注釋位置，就可以命令 Snap 直接完成目標任務(wù)的開發(fā)。

我們可以讓 Snap 解釋代碼的意義，生成測試用例，隨后直接一句話就可以讓它自動提交代碼，進行流水線應(yīng)用部署，AI 還自動生成了 Commit 提交信息。過去這些功能可能需要在不同軟件上進行切換，現(xiàn)在在一個對話框里，這些任務(wù)就可以快速完成了。

在活動中，華為還介紹了數(shù)字內(nèi)容生產(chǎn)工具 MetaStudio 的能力，拍攝一段 5 分鐘的視頻上傳到華為云，一個小時后就可以構(gòu)建出一個屬于自己的數(shù)字人。

總結(jié)一下，盤古希望讓每個開發(fā)者和企業(yè)都有自己的 AI 版專家助手。

看起來，這樣的目標已經(jīng)一定程度上實現(xiàn)了，未來我們將看到更多基于盤古大模型的應(yīng)用。

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