华为盘古大模型:AI技术的新篇章

华为盘古大模型与deepseek对比 华为盘古大模型与DeepSeek在技术定位、架构、生态等方面存在诸多差异,具体对比如下: 阅读详情

在全球数字化转型的浪潮中,人工智能(AI)技术已成为推动行业发展的关键力量。华为云,作为全球领先的云服务提供商,最近推出了其创新的盘古大模型系列,旨在通过强大的AI能力解决行业难题,释放AI的生产力。

盘古大模型系列概览

盘古大模型系列包括五个基础大模型,每个模型都针对特定的应用场景和需求进行了优化。这五个模型分别是:

1.盘古NLP大模型:业界首个超千亿参数的中文预训练大模型,它能够处理复杂的自然语言处理任务,如会议记录的改写、文本摘要的生成和邮件的撰写。

2.盘古CV大模型:基于海量图像和视频数据构建的视觉基础模型,它能够进行高效的图像识别和视频分析,适用于多种视觉相关的应用。

3.盘古多模态大模型:融合了语言和视觉跨模态信息,能够实现图像生成、理解和视频生成等功能,为创新应用提供了强大的支持。

4.盘古预测大模型:面向结构化数据的预测模型,通过模型推荐和融合技术,提供精准的预测能力,适用于财务分析、市场预测等领域。

5.盘古科学计算大模型:专注于科学计算领域,如气象预报、药物研发等,提供高效的计算能力,加速科研和工业生产的进程。

大模型工程套件:加速AI应用落地

为了简化AI技术的落地应用,华为云还提供了大模型工程套件,包括数据工程套件、模型开发套件和应用开发套件。这些套件提供了从数据清洗、模型训练到部署、评测的一站式服务,极大地提高了AI模型开发的效率和便捷性。

行业应用案例

华为云盘古大模型已经在多个行业中展现出其强大的应用潜力。例如:

  • 会议助手:盘古NLP大模型可以根据会议记录改写成标准议程,并生成文本摘要,帮助与会者快速把握会议重点。

  • 以文生图:盘古多模态大模型可以根据文本描述自动生成图像,为内容创作者提供灵感和便利。

  • 财务异常检测:盘古预测大模型能够根据历史数据预测企业财务状况,及时发现潜在的异常情况。

  • 中长期天气预报:盘古科学计算大模型能够快速提供未来七天的天气预报,大幅提升预报速度和准确性。

结语

华为云盘古大模型的推出,标志着AI技术在行业应用中的新篇章。通过这些先进的AI解决方案,华为云不仅为客户提供了强大的技术支持,也为全球AI技术的发展和应用探索了新的可能性。随着AI技术的不断进步和应用的深入,我们有理由相信,盘古大模型将在推动行业创新和转型中发挥越来越重要的作用。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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盘古大模型评估:基于AI的天气预测模型能否模拟蝴蝶效应? Can Artificial Intelligence-Based Weather Prediction Models Simulate the Butterfly Effect?》揭示了基于AI的天气预测模型在模拟蝴蝶效应方面的局限性。 阅读详情

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