華為盤古大模型

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華為盤古大模型介紹

盤古大模型定位，華為內部團隊確立了三項最關鍵的核心設計原則：一是模型要大，可以吸收海量數據；二是網絡結構要強，能夠真正發揮出模型的性能；三是要具有優秀的泛化能力，可以真正落地到各行各業的工作場景。

華為雲官網顯示，盤古大模型由NLP 大模型、CV 大模型、多模態大模型、科學計算大模型等多個大模型構成，透過模型泛化，解決傳統AI 作坊式開發模式下無法解決的AI 規模化、產業化難題，可以支援多種自然語言處理任務，包括文字生成、文字分類、問答系統等等。

華為盤古大模型說明

華為表示，盤古NLP 大模型由華為雲、循環智能和鵬城實驗室聯合開發，具備領先的語言理解和模型生成能力：在權威的中文語言理解評測基準CLUE 榜單中，盤古NLP 大模型在總排行榜及分類、閱讀理解單項均排名第一，刷新三項榜單世界歷史紀錄；總排行榜得分83.046，多項子任務得分業界領先，向人類水準（85.61）邁進了一大步。

具體來看，盤古NLP 大模型首次使用Encoder-Decoder 架構，兼顧NLP 大模型的理解能力和生成能力，確保了模型在不同系統中的嵌入彈性。下游應用中，僅需少量樣本和可學習參數即可完成千億規模大模型的快速微調和下游適配，這一模型在智能輿論以及智能營銷方面都有不錯的表現。