華為云發(fā)布盤(pán)古系列超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型,包括30億參數(shù)的全球最大視覺(jué)(CV)預(yù)訓(xùn)練模型,以及與循環(huán)智能、鵬城實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合開(kāi)發(fā)的千億參數(shù)、40TB訓(xùn)練數(shù)據(jù)的全球最大中文語(yǔ)言(NLP)預(yù)訓(xùn)練模型。后續(xù),華為云還將陸續(xù)發(fā)布多模態(tài)、科學(xué)計(jì)算等超大預(yù)訓(xùn)練模型。
盤(pán)古系列超大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型加持
華為云人工智能領(lǐng)域首席科學(xué)家、IEEE Fellow田奇表示:“預(yù)訓(xùn)練大模型是解決AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)定制化和碎片化的重要方法。華為云盤(pán)古大模型可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)AI大模型在眾多場(chǎng)景通用、泛化和規(guī)?;瘡?fù)制,減少對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注的依賴(lài),并使用ModelArts平臺(tái),讓AI開(kāi)發(fā)由作坊式轉(zhuǎn)變?yōu)楣I(yè)化開(kāi)發(fā)的新模式。”
(華為云人工智能領(lǐng)域首席科學(xué)家、IEEE Fellow田奇)
盤(pán)古NLP大模型是全球最大的千億參數(shù)中文語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練模型,由華為云、循環(huán)智能和鵬城實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合開(kāi)發(fā),預(yù)訓(xùn)練階段學(xué)習(xí)了40TB中文文本數(shù)據(jù),并通過(guò)行業(yè)數(shù)據(jù)的樣本調(diào)優(yōu)提升模型在場(chǎng)景中的應(yīng)用性能。
此外,盤(pán)古CV大模型也是目前業(yè)界最大的視覺(jué)預(yù)訓(xùn)練模型,包含超過(guò)30億參數(shù)。盤(pán)古CV大模型首次兼顧了圖像判別與生成能力,從而能夠同時(shí)滿足底層圖像處理與高層語(yǔ)義理解需求,同時(shí)能夠方便融合行業(yè)知識(shí)微調(diào),快速適配各種下游任務(wù)。盤(pán)古CV大模型性能表現(xiàn)優(yōu)異,在ImageNet 1%、10%數(shù)據(jù)集上的小樣本分類(lèi)精度上均達(dá)到目前業(yè)界最高水平(SOTA)。
盤(pán)古CV大模型致力于解決AI工程難以泛化和復(fù)制的問(wèn)題,開(kāi)創(chuàng)AI開(kāi)發(fā)工業(yè)化新模式,大大節(jié)約研發(fā)成本。此外,盤(pán)古CV大模型提供模型預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、部署和迭代的功能,形成了AI開(kāi)發(fā)完整閉環(huán),極大提升AI開(kāi)發(fā)效率。目前,盤(pán)古CV大模型已經(jīng)在醫(yī)學(xué)影像、金融、工業(yè)質(zhì)檢等100余項(xiàng)實(shí)際任務(wù)中得到了驗(yàn)證,不僅大幅提升了業(yè)務(wù)測(cè)試精度,還能平均節(jié)約90%以上的研發(fā)成本。
盤(pán)古CV大模型助力無(wú)人機(jī)電力智能巡檢
國(guó)網(wǎng)重慶永川供電公司是國(guó)內(nèi)早期應(yīng)用無(wú)人機(jī)電力智能巡檢技術(shù)的電網(wǎng)企業(yè)。傳統(tǒng)的無(wú)人機(jī)智能巡檢AI模型開(kāi)發(fā)主要面臨兩大挑戰(zhàn):一是如何對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行高效標(biāo)注;二是缺陷種類(lèi)多達(dá)上百種,需要數(shù)十個(gè)AI識(shí)別模型,開(kāi)發(fā)成本高。
華為云與國(guó)網(wǎng)重慶永川供電公司合作,在無(wú)人機(jī)智能巡檢AI模型開(kāi)發(fā)上,華為云盤(pán)古CV大模型相對(duì)于傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)模式,展現(xiàn)了其強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)。
在數(shù)據(jù)標(biāo)注方面,盤(pán)古CV大模型利用海量無(wú)標(biāo)注電力數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,并結(jié)合少量標(biāo)注樣本微調(diào)的高效開(kāi)發(fā)模式,獨(dú)創(chuàng)性地提出了針對(duì)電力行業(yè)的預(yù)訓(xùn)練模型,使得樣本篩選效率提升約30倍,篩選質(zhì)量提升約5倍,以永川每天采集5萬(wàn)張高清圖片為例,可節(jié)省人工標(biāo)注時(shí)間170人天。
在模型通用性方面,結(jié)合盤(pán)古搭載的自動(dòng)數(shù)據(jù)增廣以及類(lèi)別自適應(yīng)損失函數(shù)優(yōu)化策略,可以做到一個(gè)模型適配上百種缺陷,替代原有20多個(gè)小模型,極大地減少了模型維護(hù)成本,平均精度提升18.4%,模型開(kāi)發(fā)成本降低90%。
截至目前,華為云已經(jīng)在全國(guó)10多個(gè)行業(yè)超過(guò)600個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行了人工智能落地和實(shí)踐,幫助城市、交通、醫(yī)療、鋼鐵、紡織、能源、金融等行業(yè)智能升級(jí)。未來(lái),華為云將持續(xù)通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新,驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能升級(jí)。
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