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他們帶着大模型,到行業原野中去

2023-07-08 简体 HK SG TW

今天小編分享的科學經驗:他們帶着大模型,到行業原野中去,歡迎閱讀。

每隔一段時間,都會重讀一遍梁啟超先生的《少年中國說》。

在向科技要答案的時代,在技術創新愈發可貴的時代,這篇我們都學過的文章中蘊含着極大的價值。比如,其中說 " 使舉國之少年而果為少年也,則吾中國為未來之國,其進步未可量也 "。每一項技術都是初生的少年,但這些技術創新真的有少年心氣嗎?

我們的技術,是否真正心懷寬廣,願意進行根技術的全棧創新?

我們的技術,是否願意走出家門,步履四方,去了解應用場景,去洞察行業需求?

我們的技術,是否能與大勢相結合,承擔起自己的時代責任?

在大模型掀起的新一輪全球 AI 熱潮中,這些問題的答案變得尤其重要。幾個月以來,中國已經陸續發布了數十款大模型。但總有網友在問這樣一個問題:中國做了這麼多大模型,究竟有什麼不一樣?

我們是該堅持 " 人有我也有 " 的老成穩重,來亦步亦趨做 AI ,還是要積極與這片土地結合,做出 " 人無我有 " 的新智能?

如果你的答案也是後者,那麼盤古大模型 3.0 值得了解一下。

在 7 月 7 日舉辦的華為開發者大會 2023(HDC.Cloud 2023 ) 期間,華為雲發布了盤古大模型 3.0。與其他 AI 大模型不同的是,華為雲選擇去到行業原野裡,寫一篇「少年 AI 說」。

AI 大模型

需要一些少年氣

梁啟超在《少年中國說》裡諷刺了一種暮氣沉沉的現象," 雖轟雷盤旋其頂上,他事非所顧也,非所知也,非所聞也 "。

技術創新中,經常也會陷入類似狀況:一項技術火了,大家就一擁而上,只要能夠做出差不多能夠交差的東西就行。在第三次 AI 崛起已經超過十年的今天,這種暮氣已經顯現出來。比如說,AI 大模型通用性好,泛化性強已經成為產業共識。但大模型的應用,目前還處在比較傳統的軌道上——寫寫詩,答答題,跑跑分,刷刷紀錄。模式上看,這與深度學習十年來的應用邏輯只有量變,缺乏質變。

當大模型遇上如火如荼的數字中國建設,無數企業會問:亭台樓閣中的大模型很好,但我的行業為什麼用不到?

中國大模型想要發展,必須要直面并回答這個問題。

綜合來看,目前產業與大模型結合的門檻依舊很高,集中表現為以下幾個方面:

1.AI 技術本身門檻高,成本高。從算力成本、數據成本、開發成本、人才成本多方面,企業應用 AI 并不容易,這為大模型落地造成了基礎阻礙。

2. 數據安全和基礎設施隐憂。大模型是企業的核心數字化資產,需要得到核心技術、數據應用方面的多維度保障。尤其是 AI 大模型的技術自主化水平,在全球環境中正變得愈發重要。

3. 大模型缺乏與行業結合的必要節點。行業應用大模型,不僅需要模型的通用性與泛化性,還需要模型具備專業知識,具備行業技能。

怎麼克服這些挑戰?答案不在辦公室、實驗室裡,而在廣袤的大地上。我們必須要像少年一樣走出去,走到行業當中,走到原野當中才能看見問題,找到答案。

今天的中國,數實融合成為了產業經濟的大勢所趨。中國經濟的優勢是行業眾多、產業體系全面,各行業的數字化、智能化動力蓬勃強勁,以東數西算為代表的國家級數字化基礎設施快速發展。

大模型必須與這些優勢、需求結合,才能創造革命級的科技生產力,激活千行百業的深層價值。

從 2021 年發布以來,盤古大模型一直在思考客戶運營、產品研發、軟體工程、生產供應、市場營銷等行業客戶真正關注的問題。" 不作詩、只做事 " 的盤古大模型,憑借一股活潑生動的少年氣,走向了行業原野。

到行業原野中去

盤古大模型 3.0 有何不同?

在華為雲 "AI for Industries" 的思路下,結合時下產業界最關注的大模型能力趨勢,盤古大模型 3.0 實現了一系列更新,圍繞 " 行業重塑,技術扎根,開放同飛 " 三大方向,持續打造核心競争力。

HDC.Cloud 2023 當中,全面展示了盤古 CV 大模型、盤古預測大模型、盤古科學計算大模型、盤古 NLP 大模型、盤古多模态大模型五大基礎模型,并且發布了系列行業大模型,其中包括政務、金融、制造、軌道行業大模型。

在技術差異化層面,盤古大模型 3.0 包含一系列新技術特性。

其中最為外界關注的大語言模型與多模态模型領網域,盤古 3.0 可以提供 100 億參數,380 億參數,710 億參數和 1000 億參數的系列化基礎大模型,匹配不同場景、不同時延、不同復雜度的行業需求。而這些模型可以提供一致的能力集,包括大語言模型的知識問答、文案生成、代碼生成、NL2SQL、插件調用等外界十分關注的能力,以及多模态大模型的影像生成,影像理解等能力。

在應用結構層面,盤古大模型 3.0 構築了完全面向行業提供服務,以行業需求為基礎設計的大模型體系,包括 5+N+X 三層架構,即 5 大 L0 層的基礎大模型,能夠提供通用技能,支撐企業的各類應用;N 個 L1 層的行業大模型,能夠基于基礎大模型的多種能力組合,幫助企業通過數據微調打造符合自身需求的大模型產品;X 是海量的 L2 層場景模型,場景模型更加專注于某個具體的應用場景或特定業務,為客戶提供開箱即用的模型服務。

在這三層結構的加持下,盤古大模型 3.0 可以适配企業的各種需求,并通過多樣、靈活的組合排列,形成符合千行百業需求的 " 千面大模型 "。

盤古大模型 3.0,究竟為何能深入行業,立足行業?這個問題,需要我們記住三個關鍵詞。

紅日初升,其道大光

大模型背後的行業沉澱

第一個關鍵詞:行業經驗。

所謂 " 了解行業 ",并不是某種标準化能力,而是無數技術體系、產業體系搭建成的經驗集成。積累行業經驗沒有捷徑,而是必須一個個場景深入進去,一個個案例鑽研下去,去礦山,去碼頭,去實驗室,才能用水磨功夫聚集起行業經驗。

依托華為行業軍團,華為雲沉澱了超過 400 行業解決方案,并和夥伴聯合打造 7 大行業 aPaaS,從而真正沉澱各個行業的核心訴求、核心知識、核心能力。在 AI 方面,華為雲 AI 已經在各行業有超過 1000 個項目的合作經驗,對各個行業的智能化訴求有具體、細致的了解。而在華為雲 AI for Industries 的大方向下,我們可以看到盤古大模型本身即與行業知識深度結合,學習了 10 多個行業公開數據,涵蓋金融、政務、氣象、醫療、健康、互聯網、教育、汽車、零售等,在每個行業板塊中學習了超過 500 億 tokens 的數據量。

行業種類眾多、涉及合作規模龐大、行業數據量巨大的行業經驗,最終造就了盤古大模型在行業原野上的 " 其道大光 "。

以礦山大模型為例,讓煤礦工人在辦公室中進行遠程操作,是煤礦智能化發展發展的重心。但遠程操作會面臨礦井内大量粉塵、水霧遮擋攝像頭,弱化監控效果的問題。面對這個難題,盤古大模型可以将超過 100 路視頻拼接在同一個畫面上,通過透塵算法,異物檢測等視覺大模型技術,實時識别采掘過程中的大塊岩石、大塊煤、煤倉卡堵等異常情況,從而實現地面工作人員不下井,就能在看清看準的情況下實時操控采煤機作業。

目前,基于盤古礦山大模型,華為雲與山東能源集團深度合作,開發了 21 個場景化應用,覆蓋能源行業 7 大業務系統盤古大模型的成功應用,讓煤礦工人工作環境更加舒适安全,極大提升了礦山行業的生產效率與安全水準。

行業沉澱不是朝夕之功,而是經年累月的融合與突破。盤古大模型能夠真正融入行業,是因為它一早就為行業而生,而且在這條路上躬耕良久。

乳虎嘯谷,百獸震惶

自主創新的 AI 時代

第二個關鍵詞:自主創新。

在當前局面下,科技自立自強已經成為國家戰略,行業所需,尤其在涉及國計民生的重點行業,在面對大模型機遇時候對其自主創新水平提出了新的需求,也只有走向全棧自主創新,才能夠滿足這些行業的智能化需求,真正讓 AI 進入行業原野。

為此,華為雲盤古大模型在算力、芯片使能、AI 框架、AI 平台實現全棧自主創新。華為在最底層構建了以鲲鵬和昇騰為基礎的 AI 算力雲平台,以及異構計算架構 CANN、全場景 AI 框架昇思 MindSpore、AI 開發生產線 ModelArts 等,為大模型開發和運行提供分布式并行加速,算子和編譯優化、集群級通信優化等關鍵能力。基于華為的 AI 根技術,大模型訓練效能可以調優到業界主流 GPU 的 1.1 倍。

(華為常務董事、華為雲 CEO 張平安)

同時,華為雲還積極推動大模型事業與東數西算戰略進行結合,會上,華為常務董事、華為雲 CEO 張平安宣布單集群 2000P Flops 算力的昇騰 AI 雲服務在華為雲的烏蘭察布和貴安 AI 算力中心同時上線。昇騰雲服務可以提供更長穩的 AI 算力服務,千卡訓練 30 天,長穩率達到 90%,斷點恢復時長不超過 10 分鍾。

随着 AI 技術的發展,社會經濟的智能化躍升盡在眼前,而自主創新是這個時代不可規避的核心使命,打造世界 AI 另一極,成為了華為雲的責任,也成為了中國科技的機遇。

前途似海,來日方長

以可用性為路标的 AI 雲服務

第三個關鍵詞:真實可用。

大模型的行業落地,需要面對一系列復雜的環境挑戰、人才挑戰、商業挑戰。克服這些難題,不僅需要技術能力的提升,更需要在各個環節提升大模型的易用性,降低產業智能化門檻。對此,我們不能閉門造車,想當然地發展 AI、發展大模型,而是需要走到真實的產業需求、開發者需求當中去。

為此,華為雲以可用性為路标,構築了一系列真實可用的 AI 雲服務。比如我們上面讨論的大模型商業模式,就通過 L0、L1 到 L2 的三層模式,全面打通了大模型的商業模式問題,解決了企業用戶在大模型專屬性、訂制化方面的難題。

除此之外,華為雲應對企業不同的部署需求,提供了包括公有雲、公有雲大模型專區、混合雲等多種部署模式,從而滿足不同類型企業對大模型的部署需求。

在大模型的開發友好度方面,華為雲提供了易用可靠的大模型工具套件、匯聚海量多行業場景 API 的開天 aPaaS,以及包含豐富優質課程和技術認證的大模型專屬社區,希望與開發者及夥伴一起,共同探索盤古大模型與行業結合的創新路徑。

《少年中國說》中提到," 少年智則國智,少年富則國富,少年強則國強,少年獨立則國獨立 "。AI 大模型技術處在國際戰略與產業革命的關鍵賽點上,對于社會經濟的數實融合、智能化更新來說,大模型扮演着 "AI 強則科技強,AI 獨立則科技獨立 " 的角色。

這時候,我們需要勇于承擔責任,敢于探索未知的大模型體系。AI 需要到行業知識中去,到自主創新中去,到開發者身邊,到企業内部,到一間間工廠中去,到一座座礦山中去。走向原野,銳意拼搏,成為少年 AI。

盤古大模型的目标,是要幫助每家企業、每個人都擁有自己的專家助手。最終,每家企業,每個行業的 AI 之力涓滴成海,才能匯聚成年少有為的智能中國。

縱有千古,橫有八荒。前途似海,來日方長。

只有闖出去,做實事,才能讓 AI 技術與天不老,與國無疆。

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