盘古AI大模型官网

盘古大模型以 “AI for insdustries”为核心理念，包含NLP大模型、CV大模型、多模态大模型、预测大模型、科学计算大模型5类大模型，使能行业AI升级。

盘古首页：https://pangu.huaweicloud.com/
盘古NLP大模型
盘古NLP大模型，是业界首个超千亿参数的中文预训练大模型，它利用大数据预训练、对多源丰富知识相结合，并通过持续学习吸收海量文本数据，不断提升模型的效果。在实现行业知识检索回答、文案生成、阅读理解等基础功能的同时，具备代码生成、插件调用、模型调用等高阶特性，在智能客服、创意营销、会议助手、代码助手、企业信息搜索等多个典型场景，提供AI技术支撑。
盘古CV大模型
基于海量图像、视频数据和盘古独特技术构筑的视觉基础模型，赋能行业客户利用少量场景数据对模型微调即可实现特定场景任务。
盘古多模态大模型
融合语言和视觉跨模态信息，实现图像生成、图像理解、3D生成和视频生成等应用，面向产业智能化转型提供跨模态能力底座。
盘古预测大模型
盘古预测大模型是面向结构化数据，基于神经网络Transformer架构，通过任务理解、模型推荐、模型融合技术，构建通用的预测能力
盘古科学计算大模型
科学计算大模型是面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域，融合AI数据建模和AI方程求解的方法；从海量的数据中提取出数理规律，使用神经网络编码微分方程；使用AI模型更快更准的解决科学计算问题

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盘古大模型是由华为云、循环智能和鹏城实验室联合开发的人工智能模型。以下是关于它的一些详细信息：
发展历程：
2020 年 3 月，曾在德克萨斯大学圣安东尼奥分校计算机系任教 17 年的田奇加入华为云团队，并开始组建华为云的人工智能模型团队，梳理发展方向。
2020 年 9 月，迎来一系列专家后，团队推动盘古大模型项目立项，期望在华为云基础上完成适配各大产业 AI 开发的大模型。
2020 年 11 月，该项目在华为云内部正式立项，并完成与合作伙伴、高校的合作对接。
2021 年 4 月，盘古大模型正式对外发布，包括 NLP（自然语言处理）、CV（机器视觉）和科学计算大模型；后续又发布了矿山、药物分子、气象、海浪等行业大模型。
2023 年 7 月，华为开发者大会 2023（Cloud）上宣布华为云盘古大模型 3.0 正式发布，分为 L0 基础大模型、L1 行业大模型、L2 场景模型三层架构。
2024 年 4 月，华为将盘古大模型加持的 AI 功能搭载至 MateBook X Pro 上，这是 PC 首次应用华为盘古大模型。
2024 年 6 月 21 日，盘古大模型 5.0 发布，在全系列、多模态、强思维三个方面全新升级。
设计原则：
模型要大：可吸收海量的数据，以便更好地学习和理解各种知识和信息。
网络结构要强：能够真正发挥出模型的性能，高效地处理和分析数据。
具有优秀的泛化能力：可以真正落地到各行各业的工作场景，适应不同的应用需求。
主要模型及优势：
盘古 NLP 大模型：可用于内容生成、内容理解等方面，首次使用 encoder-decoder 架构，兼顾理解能力和生成能力，保证了模型在不同系统中的嵌入灵活性。在下游应用中，仅需少量样本和可学习参数即可完成千亿规模大模型的快速微调和下游适配。在 2019 年权威的中文语言理解评测基准 CLUE 榜单中，盘古 NLP 大模型在总排行榜及分类、阅读理解单项均排名第一，刷新三项榜单世界历史纪录。
盘古 CV 大模型：可用于分类、分割、检测方面，首次实现模型按需抽取的业界最大 CV 大模型，首次实现兼顾判别与生成能力。基于模型大小和运行速度需求，自适应抽取不同规模模型，使 AI 应用开发快速落地。使用层次化语义对齐和语义调整算法，小样本学习的能力获得了显著提升，达到业界第一。
盘古气象大模型：实现气象预报精度首次超过传统数值方法，速度提升 1000 倍以上，可提供秒级天气预报，如重力势、湿度、风速、温度、气压等变量的 1 小时 - 7 天预测。
应用场景及成果：
工业设计领域：在汽车造型设计中，设计师可通过对话、画图等方式与大模型交互，完善创意灵感，生成 3D 汽车数字模型，并能对模型进行风格调整、零部件编辑及颜色更换等操作，可大幅缩短设计周期。
建筑设计领域：输入设计的黑白草图，盘古大模型即可生成彩色并带有纹理的建筑群 360 度实景视频，还能构建高真实感的建筑 3D 模型，将复杂建筑群的概念设计周期从数周缩短到数十分钟。
钢铁领域：以宝武钢铁集团热轧生产线为例，盘古大模型能对最优参数进行预测，显著降低调整生产钢板的参数时间，提高预测精度和钢板成材率。
媒体内容生产和应用领域：能够将实拍视频快速转换成特定风格的动漫，并保持角色样貌特征前后一致；能自动将视频译制成不同语言，并保留原始角色的音色、情感、语气；还能实现 AI 同声传译等。
高铁领域：结合盘古大模型和巡检机器人，可精准识别一列动车的 3.2 万个项点，覆盖 8 大类、350 多种复杂故障，帮助高铁提升运营效率，降低成本。
荣誉与认可：2022 年 3 月，荣获 “深圳人工智能科技进步奖”。