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2025-03-29 7 人工智能AI行业报告
盘古大模型已经在 100 多个行业场景完成验证,包括能源、零售、金融、工业、医 疗、环境、物流等等。盘古 NLP 大模型涉及千亿参数、40TB 训练数据,对算法、算力、 海量数据处理、并行优化都提出了很大挑战。在算法方面,华为云算法团队和循环智能 (Recurrent AI)的 NLP 团队联合攻关,突破了大模型微调的难题。鹏城实验室的国内最 大规模 AI 训练集群鹏城云脑 II 在盘古 NLP 大模型训练中提供了强大的 AI 算力和数据吞 吐能力,为盘古大模型训练打下坚实的基础。此外,华为底层软件、训练框架、ModelArts 平台协同优化,充分释放算力,达成了全栈性能最优。 具体来看,首先,针对底层算子性能,盘古大模型基于华为 CANN 采用了算子量化、算子 融合优化等技术,将单算子性能提升 30%以上。其次,华为 MindSpore 创新性地采用了“流 水线并行、模型并行和数据并行”的多维自动混合并行技术,大幅降低了手动编码的工作 量,并提升集群线性度 20%。华为云 ModelArts 平台提供 E 级算力调度,同时结合物理网 络拓扑,提供动态路由规划能力,为大模型训练提供了最优的网络通信能力。通过借助 ModelArts 平台的高效处理海量数据能力,仅用 7 天就完成了 40TB 文本数据处理。
一站 式 AI 开发平台 ModelArts 为盘古大模型训练和推理提供计算优化、通信优化、存储优化 以及算法优化,是盘古大模型重要的基础平台资源。盘古大模型具备极强的泛化能力、一个模型适用大量复杂行业场景。在 to B 以及 to C 场景下,盘古大模型具备良好的泛用性,大规模参数的模型可以更深层挖掘数据背后的逻 辑,达到更高的泛化性能,对不同场景的鲁棒性更强,原来需要多个模型覆盖的视觉场景, 大模型可以用一个模型覆盖多个场景,以此解决模型碎片化问题。盘古大模型吸收了海量 数据知识,盘古 NLP 大模型学习了 40TB 的中文文本数据,CV 大模型包含了 30 亿+参数, 并通过行业数据的小样本调优,提升了模型在场景中的应用性能,提高了大模型的泛化能 力以及算法对新鲜样本的适应能力,从而提高模型的学习能力,减少对领域数据标注的依 赖。在大多数工业场景,从海量数据搜集缺陷样本耗时耗力,盘古大模型能够实现缺陷样 本高效筛选,节省了 80%以上的人力标注代价。 此外,基于产业场景中存在大量的内容理解需求,盘古大模型采用兼顾架构,在预训练阶 段沉淀了大量的通用知识,能够同时完成理解与生成任务,使得大模型有能力支持行业知 识库和数据库的嵌入,对接行业经验。随着盘古大模型的开放,各行各业的开发者不必再 “从零开始”,只需在云上找到所需要的模型,盘古大模型相当于各个行业 AI 通用的“轮 子”,助力各行各业加速智能化转型。
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