電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）據(jù)報(bào)道，西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院劉冰教授團(tuán)隊(duì)利用華為盤古大模型成功研發(fā)出一種新的“超級(jí)抗菌藥”，它有望成為全球近40年來(lái)首個(gè)新靶點(diǎn)、新類別的抗生素。借助大模型，先導(dǎo)藥的研發(fā)周期從數(shù)年縮短至1個(gè)月，研發(fā)成本降低70%。

近段時(shí)間，以ChatGPT為代表的大模型掀起新一輪人工智能熱潮，除了在娛樂、問(wèn)答聊天、寫程序的應(yīng)用之外，大模型產(chǎn)業(yè)化的應(yīng)用也備受關(guān)注。

2021年4月，華為云盤古大模型正式發(fā)布。華為云官網(wǎng)顯示，華為云盤古大模型由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，通過(guò)模型泛化，解決傳統(tǒng)AI作坊式開發(fā)模式下不能解決的AI規(guī)?；a(chǎn)業(yè)化難題。

具體來(lái)看，NLP大模型對(duì)應(yīng)內(nèi)容生產(chǎn)和內(nèi)容理解；CV大模型為分類、分割和檢測(cè)；多模態(tài)大模型具備跨模態(tài)檢索、跨模態(tài)生成、看圖說(shuō)話四種能力；科學(xué)計(jì)算大模型則分為分子大模型、金融大模型和氣象大模型。

NLP大模型：首次使用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。下游應(yīng)用中，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。

CV大模型：首次實(shí)現(xiàn)模型按需抽取的業(yè)界最大CV大模型（30億參數(shù)，10億級(jí)圖像），首次實(shí)現(xiàn)兼顧判別與生成能力。基于模型大小和運(yùn)行速度需求，自適應(yīng)抽取不同規(guī)模模型。使用層次化語(yǔ)義對(duì)齊和語(yǔ)義調(diào)整算法，在淺層特征上獲得了更好的可分離性，使小樣本學(xué)習(xí)的能力獲得了顯著提升。

科學(xué)計(jì)算大模型：盤古氣象大模型提供秒級(jí)天氣預(yù)報(bào)，例如重力勢(shì)、濕度、風(fēng)速、溫度，氣壓等變量的1小時(shí)-7天預(yù)測(cè)。借助創(chuàng)新的3DEST網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及分層時(shí)間聚合算法，盤古氣象大模型在氣象預(yù)報(bào)的關(guān)鍵要素和常用時(shí)間范圍上精度均超過(guò)當(dāng)前最先進(jìn)的預(yù)報(bào)方法，同時(shí)速度相比傳統(tǒng)方法提升1000倍以上。

另外，盤古氣象大模型支持廣泛的下游預(yù)報(bào)方案，如在臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)測(cè)任務(wù)上，相比傳統(tǒng)數(shù)值氣象預(yù)報(bào)方法，盤古氣象大模型可以降低20%以上的位置誤差。

近些年，在供需兩側(cè)的共同推動(dòng)下，技術(shù)創(chuàng)新成果開始大規(guī)模地從實(shí)驗(yàn)室研究走向產(chǎn)業(yè)實(shí)踐，人工智能產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程加快。在眾多人工智能賦能產(chǎn)業(yè)進(jìn)步的案例中，華為云旗下的盤古大模型正是其中之一。

目前盤古預(yù)訓(xùn)練大模型能力已經(jīng)在能源、零售、金融、工業(yè)等領(lǐng)域得到驗(yàn)證。比如在電力領(lǐng)域，盤古預(yù)訓(xùn)練大模型可做到一個(gè)模型適配上百種缺陷，一個(gè)模型就可以替代廠商原先的20多個(gè)小模型，極大減少了模型維護(hù)成本，平均精度提升18.4%，模型開發(fā)成本降低90%。

在金融領(lǐng)域，盤古預(yù)訓(xùn)練大模型與廣發(fā)證券合作了企業(yè)財(cái)務(wù)智能預(yù)警項(xiàng)目，該項(xiàng)目顯示，2019年有496家企業(yè)被監(jiān)管處罰、問(wèn)詢或被ST處理，利用盤古大模型預(yù)測(cè)出其中439家，覆蓋率近90%，其中被監(jiān)管處罰企業(yè)111家，盤古大模型全部命中，無(wú)一家遺漏。

此外，為了解決AI在煤礦行業(yè)落地難、門檻高等問(wèn)題，華為云打造了全棧性能領(lǐng)先的盤古礦山大模型。只需導(dǎo)入海量無(wú)標(biāo)注的礦山場(chǎng)景數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，盤古礦山大模型即可進(jìn)行無(wú)監(jiān)督自主學(xué)習(xí)，僅一個(gè)大模型就能覆蓋煤礦的采、掘、機(jī)、運(yùn)、通等業(yè)務(wù)流程下的1000多個(gè)細(xì)分場(chǎng)景，讓AI應(yīng)用在煤礦普及更容易。

在主運(yùn)場(chǎng)景中，基于盤古礦山大模型的AI主運(yùn)智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)識(shí)別大塊煤、錨桿等異常情況，異物識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)98%。此外，相較于人工巡檢，盤古礦山大模型實(shí)現(xiàn)了全時(shí)段巡檢，幫助工作人員及時(shí)地發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，避免因漏檢造成的安全事故，縮短停機(jī)時(shí)間，同時(shí)提升井下巡檢人員的工作效率。

當(dāng)前除了華為，國(guó)內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)公司都已經(jīng)推出或者計(jì)劃推出相關(guān)大模型產(chǎn)品，以應(yīng)對(duì)ChatGPT熱潮引發(fā)的市場(chǎng)需求。其中近來(lái)最為引人注目的是前不久百度發(fā)布的文心一言。當(dāng)前國(guó)內(nèi)各企業(yè)在大模型技術(shù)的發(fā)展上都具備一定的條件，比如說(shuō)資金、算力、人才、數(shù)據(jù)等，各有長(zhǎng)處，也各有不足。整體而言，大模型的持續(xù)發(fā)展給各產(chǎn)業(yè)帶來(lái)的升級(jí)值得期待。