華為的盤古大模型終于推出新版本了。
6月20日華為云計算CEO張平安宣布基于CloudMatrix 384超節(jié)點的新一代昇騰AI云服務(wù)全面上線,盤古大模型5.5同步發(fā)布。
不過,當(dāng)前國內(nèi)的AI大模型競爭可謂是相當(dāng)激烈,華為的盤古大模型在眾多大模型中并不是十分出眾。華為云此次重磅推出的盤古大模型5.5能否從一眾強(qiáng)敵面前殺出重圍?
強(qiáng)敵環(huán)伺
今天,我們的AI大模型與美國Open AI、谷歌等科技公司的大模型已經(jīng)相差不大,甚至在某些領(lǐng)域已經(jīng)反超。
一類是由互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭開發(fā)的大模型,如阿里巴巴開發(fā)的通義千問、字節(jié)跳動開發(fā)的豆包大模型、百度開發(fā)的文心一言4.0、科大訊飛開發(fā)的星火大模型、騰訊開發(fā)的元寶等。通義千問中文理解能力全球領(lǐng)先,支持百萬級上下文窗口和多模態(tài)交互;豆包大模型月活用戶量第二,擅長圖像理解和多模態(tài)融合。
另一類是由DeepSeek、Kimi為代表的創(chuàng)業(yè)公司大模型。DeepSeek就不用說了,如今也是國內(nèi)最火的大模型,月活用戶量高達(dá)1.8億,妥妥的一哥;Kimi由月之暗面開發(fā),支持20萬漢字輸入,長文本處理能力突出,適合數(shù)據(jù)分析與專業(yè)文檔解讀,同樣受到了不少用戶的歡迎。
華為作為國內(nèi)的科技巨頭,雖然有著相當(dāng)強(qiáng)勁的AI實力,但盤古大模型要從如此眾多的競爭對手中殺出重圍,也不是一件容易的事。
國產(chǎn)大模型普遍向左,盤古大模型偏偏向右
不管是DeepSeek也好,還是豆包大模型也罷,大多數(shù)的國產(chǎn)大模型幾乎都選擇了面向C端用戶。不過盤古大模型則偏偏選擇了To B,他們選擇深耕行業(yè),賦能千行百業(yè),推動產(chǎn)業(yè)智能化升級。
在工業(yè)領(lǐng)域,盤古預(yù)測大模型通過優(yōu)化生產(chǎn)工藝和系統(tǒng)尋優(yōu),提升生產(chǎn)效率,如海螺集團(tuán)利用盤古大模型實現(xiàn)熟料強(qiáng)度預(yù)測,準(zhǔn)確率超過85%,降低能耗;在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域,盤古大模型幫助農(nóng)業(yè)科學(xué)家改良水稻株型,提高抗倒伏能力,同時保持產(chǎn)量,實現(xiàn)精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)。
在金融領(lǐng)域,盤古金融大模型提供精準(zhǔn)的風(fēng)險評估和客戶服務(wù),提升金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)營效率和客戶滿意度;在政務(wù)領(lǐng)域,盤古政務(wù)大模型助力政府提供智能化服務(wù),提高政務(wù)處理效率和透明度。
在醫(yī)療領(lǐng)域,盤古醫(yī)學(xué)大模型加速醫(yī)學(xué)研究,提供精準(zhǔn)診斷和治療建議,推動醫(yī)療科技進(jìn)步;在能源領(lǐng)域,盤古大模型優(yōu)化能源生產(chǎn)和分配,如云南鋁業(yè)通過坤安大模型降低電耗,實現(xiàn)節(jié)能減排。
在自動駕駛領(lǐng)域:盤古多模態(tài)大模型生成高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù),加速自動駕駛技術(shù)發(fā)展,如廣汽集團(tuán)與華為云合作實現(xiàn)高效數(shù)據(jù)生成;在機(jī)器人領(lǐng)域,盤古世界模型為具身智能機(jī)器人提供數(shù)字物理空間,提升操作能力,如火星車避障訓(xùn)練。
在過去的一年中,盤古大模型持續(xù)深耕行業(yè),在政務(wù)、制造、鋼鐵、鐵路、自動駕駛、氣象等領(lǐng)域發(fā)揮巨大價值,重塑千行萬業(yè)。此番重磅推出的盤古大模型5.5,同樣繼續(xù)深耕行業(yè),推動各行業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型與升級。
盤古大模型5.5,內(nèi)功究竟幾何?
打磨了整整一年的時間,盤古大模型終于迎來了升級版。不得不說,盤古大模型是真沉得住氣。那么,我們就來看看盤古大模型5.5打磨了這么長時間,究竟有著怎樣的實力。
此次發(fā)布的5.5版本,包括比肩全球一流大模型的718B準(zhǔn)萬億級NLP深度思考大模型、基于盤古多模態(tài)大模型的世界模型、升級的預(yù)測大模型、升級的視覺大模型,以及科學(xué)計算大模型。
算力支持方面。新一代AI云服務(wù)基于CloudMatrix 384超節(jié)點的新一代昇騰AI云服務(wù),提供強(qiáng)大算力支持,單卡推理吞吐量提升近4倍,算力有效使用率提升50%以上。
技術(shù)性能方面。盤古大模型5.5采用256個專家組成的MoE架構(gòu),大幅增強(qiáng)了知識推理、工具調(diào)用和數(shù)學(xué)計算能力,通過自適應(yīng)快慢思考合一技術(shù),實現(xiàn)推理效率提升8倍,能夠根據(jù)問題難度智能切換推理速度,兼顧效率與準(zhǔn)確性。
創(chuàng)新特性方面。盤古多模態(tài)大模型可生成數(shù)字物理空間,為智能駕駛、具身智能機(jī)器人訓(xùn)練提供大量數(shù)據(jù),降低訓(xùn)練成本,提高效率。
行業(yè)應(yīng)用方面。盤古大模型在30多個行業(yè)、500多個場景中落地,包括政務(wù)、金融、制造、醫(yī)療、煤礦、鋼鐵、鐵路、自動駕駛、氣象等,發(fā)揮巨大價值。
總體看來,從技術(shù)實力的角度來看,華為盤古大模型5.5確實是一款先進(jìn)的AI模型。
技術(shù)也是一把雙刃劍
盤古大模型5.5可能太在乎對技術(shù)的追求了,但它也忽視了技術(shù)也是一把雙刃劍。任何事情都是有利有弊,有好的一面也有不好的一面。
盤古大模型5.5擁有龐大的參數(shù)規(guī)模,如盤古Ultra MoE模型參數(shù)高達(dá)7180億,這導(dǎo)致其在訓(xùn)練過程中需要消耗大量的計算資源和存儲資源,從而使得訓(xùn)練成本較高。
與此同時,盤古大模型5.5采用了許多先進(jìn)的技術(shù)和架構(gòu),如MoE架構(gòu)、自適應(yīng)快慢思考合一技術(shù)等。這些技術(shù)的復(fù)雜性可能會增加模型開發(fā)和調(diào)試的難度,同時也對開發(fā)人員的技術(shù)水平提出了更高的要求。
此外,盤古大模型5.5基于華為的昇騰AI云服務(wù)和鯤鵬CPU等硬件進(jìn)行訓(xùn)練和推理,這種依賴性可能限制了其在非華為硬件平臺上的部署和運(yùn)行。
最后,還有一個不能忽視的問題,那便是數(shù)據(jù)安全問題。大模型訓(xùn)練需要大量的中文語料庫,這可能會涉及到用戶隱私和數(shù)據(jù)安全問題。盡管華為采取了相應(yīng)的保護(hù)措施,但數(shù)據(jù)安全仍然是一個需要持續(xù)關(guān)注和優(yōu)化的方面。
總體來看,國產(chǎn)大模型與ChatGPT等國外先進(jìn)大模型的差距是越來越小了。在DeekSeek、盤古大模型等國產(chǎn)大模型的共同推動下,必然會推動中國式AI走出一條獨(dú)特發(fā)展的道路。
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