华为大模型“盘古Chat”即将发布 已申请相关商标

华为大模型“盘古Chat”即将发布已申请相关商标图源天眼查商标申请进度显示,华为已成功注册多枚“盘古”“PANGU”商标。其中,华为早在2019年就已经申请了“PANGU”商标。该商标于2021年注册成功。据悉,盘古大模型于2020年11月在华为云内部立项成功,2021年4月,盘古大模型正式对外发布。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1363509.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1363509.htm

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华为发布盘古大模型3.0张平安:盘古大模型不作诗只做事对于大家关心的华为的盘古大模型,张平安表示,盘古大模型不会写诗,只会做事。盘古大模型致力于深耕行业,比如政务、金融、制造、煤矿、铁路、制药、气象等。华为轮值董事长胡厚昆在近日的人工智能大会上也表示,去年年底ChatGPT的出现,把人工智能推向了新的风口,人工智能将帮助改写身边的一切,华为现在核心的考虑是下一个阶段要全力推进人工智能走深向实。公开信息显示,华为盘古系列基础大模型于2021发布,包括NLP、CV和科学计算大模三大基础大模型,后续发布了矿山、药物分子、气象、海浪等行业大模型;2022年4月升级到2.0版本,发布层次化开发方案(LO,L1,L2),打造工业级盘古大模型。此次开发者大会上,华为发布了盘古大模型3.0。日前,国际顶级学术期刊《自然》(Nature)杂志正刊登载了华为云盘古大模型研发团队的研究成果,《三维神经网络用于精准中期全球天气预报》。这是近年首篇由中国科技公司作为唯一署名单位,在《自然》正刊发表的论文。据悉,目前盘古气象大模型能够提供全球气象秒级预报,预报结果包括位势、湿度、风速、温度、海平面气压等多项信息,可直接应用于多个气象研究细分场景。(崔玉贤)...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1369597.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1369597.htm

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华为版ChatGPT将于7月初发布名为“盘古Chat”这意味着,在国产大模型军备竞赛中,继阿里、百度之后,又一重要科技巨头入局。基于华为的技术能力,盘古Chat有望成为国内技术能力最强的ChatGPT产品,同时华为生态产业链企业也将因此受益。据悉,盘古大模型于2020年11月在华为云内部立项成功。对于盘古大模型定位,华为内部团队确立了三项最关键的核心设计原则:一是模型要大,可以吸收海量数据;二是网络结构要强,能够真正发挥出模型的性能;三是要具有优秀的泛化能力,可以真正落地到各行各业的工作场景。2021年4月,盘古大模型正式对外发布。其中,盘古NLP大模型是首个干亿参数中文预训练大模型,CV大模型则首次达到30亿参数。2022年4月,华为盘古升级到2.0,发布层次化开发方案(LO,L1,L2),打造工业级盘古大模型。根据华为云高管的演讲PPT信息,目前华为“盘古系列AI大模型”基础层主要包括NLP大模型、CV大模型、以及科学计算大模型等,上层则是与合作伙伴开发的华为行业大模型。华为云人工智能领域首席科学家田奇今年4月称,盘古NLP大模型覆盖的智能文档检索、智能ERP、小语种大模型等落地领域,2022年华为刚交付了一个阿拉伯语的千亿参数大模型。在应用方面,盘古大模型可以应用于智能客服、机器翻译、语音识别等多个领域,提供AI技术支持。去年华为将盘古大模型在垂直产业领域落地应用。一个例子是,基于盘古AI大模型,华为在矿山领域打造了首个“基于大模型的人工智能训练中心”,实现Al应用“工业化”开发,不仅降低成本——比人工核查节省80%+、每吨成本降低8元(年产能260万吨),而且增加效益——防冲御压比人工核查节省80%+,提升效率——智能客户效率提升30%。与其他厂商相比,华为的优势或在于拥有完整的产业链和较强的算力调配能力。据浙商证券此前披露,在训练千亿参数的盘古大模型时,华为团队调用了超过2000块的升腾910芯片,进行了超2个月的数据训练能力。华为内部称,每年大模型训练调用GPU/TPU卡超过4000片,3年的大模型算力成本高达9.6亿元人民币。东吴证券3月27日公布的研报中称,华为盘古大模型的优势在于人才储备和算力自主可控,有望成为国内领先的大模型,其生态产业链标的有望迎来加速发展,包括拓维信息、四川长虹、麒麟软件(中国软件)、统信软件(诚迈科技)、麒麟信安等华为生态公司。国盛证券则认为,华为盘古为首个多模态千亿级大模型,有望赋能百业。根据华为公布的一份论文数据显示,华为盘古PanGu-Σ大模型参数最多为1.085万亿,基于华为自研的MindSpore框架开发。整体来看,PanGu-Σ大模型在对话方面可能已接近GPT-3.5的水平。值得注意的是,由于盘古大模型拥有超大规模的参数,因此训练成本较高。尽管盘古大模型在中文语言的处理方面具有很高的准确度和质量,但在语义理解方面仍存在一定的局限性,尤其是在处理复杂的语言结构和语义推理方面。同时,盘古Chat大模型也将面临着行业激烈的竞争压力,需要不断优化和提高模型的性能和质量,才能以保持在市场中的领先地位。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1363215.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1363215.htm

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