计算机行业专题报告：华为盘古大模型解析——盘古启航，AI应用落地

简介：
本报告深入剖析华为盘古大模型的发展与技术特色，探讨其在推动人工智能实际应用中的作用和前景，助力企业把握AI产业机遇。 传统AI模型在商业化落地过程中面临诸多挑战，主要原因是应用场景复杂且多样，并采用“作坊式”的开发模式。在这种模式下，每个场景都需要独立构建一个模型，这导致数据质量差、样本量小以及精度不高的问题出现。此外，不同行业和应用领域对AI的需求各异且碎片化严重，需要进行定制化的开发与改造。 理论上讲，AI算法能够显著提升产品和服务的价值。然而，在实际开发过程中由于存在大量复杂因素，不同的应用场景往往需要独立的架构设计及调参工作，导致效率低下。“小作坊式”的AI研发模式在一定程度上限制了生产力的发展。 为了克服这些挑战，“盘古大模型”提出了一个包含L0-L1-L2三个阶段的进化路径。其中： - L0基础层包括五个核心的大模型：首个千亿级生成与理解中文NLP（自然语言处理）的大模型，拥有30亿参数以上的CV（计算机视觉）大模型、具备跨模态理解和生成能力的多模态大模型，专注于解决各种科学问题的计算科学大模型以及基于图网络融合技术构建的Graph(图论)大模型。 - L1阶段是在L0基础上导入特定行业数据进行训练后形成的专业化行业大模型； - 最终在L2阶段则进一步结合具体应用场景开发出最终的应用推理模型。 这种分层进化路径旨在通过基础通用能力与垂直领域定制相结合的方式，提高AI技术的实际应用效率和效果。