Modelo grande Huawei Pangu

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Introdução ao modelo grande Huawei Pangu

Para o posicionamento do modelo grande Pangu, a equipe interna da Huawei estabeleceu os três princípios básicos de design mais críticos: primeiro, o modelo deve ser grande e pode absorver grandes quantidades de dados; segundo, a estrutura da rede deve ser forte para realmente realçar o desempenho; do modelo; terceiro, deve ter excelente capacidade de generalização e poder realmente ser aplicado a cenários de trabalho em todas as esferas da vida.

O site oficial da Huawei Cloud mostra que o modelo Pangu é composto por vários modelos grandes, como modelo grande de PNL, modelo grande CV, modelo grande multimodal e modelo grande de computação científica. Por meio da generalização do modelo, ele pode resolver problemas que não podem ser resolvidos. o modelo tradicional de desenvolvimento em estilo workshop de IA dimensiona e industrializa problemas e pode suportar uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural, incluindo geração de texto, classificação de texto, sistemas de perguntas e respostas, etc.

Descrição do modelo grande Huawei Pangu

A Huawei afirmou que o grande modelo Pangu PNL foi desenvolvido em conjunto pela Huawei Cloud, Circular Intelligence e Pengcheng Laboratory, e possui recursos líderes de compreensão de linguagem e geração de modelo: na lista CLUE do benchmark oficial de avaliação de compreensão da língua chinesa, o modelo grande Pangu PNL classificado em primeiro lugar entre todos os rankings, classificações e compreensão de leitura, quebrando o recorde histórico mundial para os três rankings, a pontuação total do ranking é 83.046, e múltiplas pontuações de subtarefas lideram a indústria, dando um grande passo em direção ao nível humano ( 85,61).

Especificamente, o grande modelo Pangu PNL utiliza pela primeira vez a arquitetura Encoder-Decoder, levando em consideração as capacidades de compreensão e geração do grande modelo PNL, garantindo a flexibilidade de incorporar o modelo em diferentes sistemas. Em aplicações downstream, apenas um pequeno número de amostras e parâmetros aprendidos são necessários para completar o rápido ajuste fino e adaptação downstream de um grande modelo com uma escala de centenas de bilhões. Este modelo tem bom desempenho na opinião pública inteligente e no marketing inteligente.