Huawei Pangu großes Modell
v2.0
Der Herausgeber hat kürzlich festgestellt, dass viele Benutzer nach der Bewerbungsadresse für das große Huawei Pangu-Modell suchen. Zu diesem Zweck haben wir eine Sammlung von Huawei Pangu-Großmodell-Adressen zusammengestellt und registrieren Sie sich online.
Für die Positionierung des Pangu-Großmodells hat das interne Team von Huawei die drei wichtigsten Grundprinzipien des Designs festgelegt: Erstens muss das Modell groß sein und große Datenmengen aufnehmen können. Zweitens muss die Netzwerkstruktur stark sein, um die Leistung wirklich zur Geltung zu bringen des Modells; drittens muss es über eine hervorragende Generalisierungsfähigkeit verfügen, die wirklich auf Arbeitsszenarien in allen Lebensbereichen angewendet werden kann.
Die offizielle Website von Huawei Cloud zeigt, dass das Pangu-Modell aus mehreren großen Modellen wie dem großen NLP-Modell, dem großen CV-Modell, dem großen multimodalen Modell und dem großen Modell für wissenschaftliches Rechnen besteht. Durch Modellverallgemeinerung können Probleme gelöst werden, die nicht gelöst werden können Das traditionelle Entwicklungsmodell im KI-Workshop-Stil skaliert und industrialisiert Probleme und kann eine Vielzahl von Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache unterstützen, darunter Textgenerierung, Textklassifizierung, Frage- und Antwortsysteme usw.
Huawei gab an, dass das Pangu NLP-Großmodell gemeinsam von Huawei Cloud, Circular Intelligence und Pengcheng Laboratory entwickelt wurde und über führende Sprachverständnis- und Modellgenerierungsfunktionen verfügt: In der CLUE-Liste des maßgeblichen Bewertungsbenchmarks für das chinesische Sprachverständnis steht das Pangu NLP-Großmodell Platz eins unter allen Platz eins in Rankings, Klassifizierungen und Leseverständnis und bricht damit den historischen Weltrekord für die drei Rankings. Die Gesamtpunktzahl liegt bei 83,046, und mehrere Unteraufgaben-Scores führen die Branche an und machen einen großen Schritt in Richtung menschliches Niveau ( 85,61).
Insbesondere verwendet das Pangu NLP-Großmodell zum ersten Mal die Encoder-Decoder-Architektur und berücksichtigt dabei das Verständnis und die Generierungsfähigkeiten des NLP-Großmodells, um die Flexibilität bei der Einbettung des Modells in verschiedene Systeme sicherzustellen. In nachgelagerten Anwendungen sind nur wenige Proben und lernbare Parameter erforderlich, um eine schnelle Feinabstimmung und nachgelagerte Anpassung eines großen Modells mit einer Größenordnung von Hunderten von Milliarden durchzuführen. Dieses Modell weist eine gute Leistung in Bezug auf intelligente öffentliche Meinung und intelligentes Marketing auf.
