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盤古大模型,不一樣的「煙火氣」

 2023-07-13 13:31  來源:A5專欄  我來投稿 撤稿糾錯(cuò)

  域名預(yù)訂/競價(jià),好“米”不錯(cuò)過

文 / 八真

出品 / 節(jié)點(diǎn)商業(yè)組

2023年已過半,但AI大模型依舊熱的發(fā)燙。

科技部新一代人工智能發(fā)展研究中心的《中國人工智能大模型地圖研究報(bào)告》顯示,迄今為止,中國已發(fā)布79個(gè)10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型。

與此同時(shí),伴隨著越來越多的選手謀局落子和下場奪舍,把這場摧枯拉朽的科技盛典推向高潮,更多人開始思考,AI大模型究竟能給我們帶來什么,除了聊天、寫詩、作畫、敲代碼、解數(shù)學(xué)題等聚焦C端的慣常玩法,是否還有其他重量級和大價(jià)值的用途?

比如,和實(shí)體產(chǎn)業(yè)結(jié)合,成為新一代的“火”和“電”,通過全方位、立體化地解構(gòu)生產(chǎn)模式、商業(yè)形態(tài)、社會關(guān)系,進(jìn)而推動整個(gè)工業(yè)進(jìn)步。

華為云盤古大模型3.0給出了答案。

7月7日,在華為開發(fā)者大會2023(HDC.Cloud 2023 )上,華為云展示了盤古大模型3.0“AI for Industries”的能力,并提出讓AI重塑千行百業(yè)。

如今,華為云播下的這粒種子已在各個(gè)領(lǐng)域生根、發(fā)芽,草蛇灰線般的改變正悄然行進(jìn)著。

改變,正在各個(gè)領(lǐng)域發(fā)生

甚囂塵上的ChatGPT最近明顯慢了下來。

據(jù)國外流量分析平臺SimilarWeb的數(shù)據(jù),今年1月,ChatGPT的全球訪問量環(huán)比增長率為131.6%,2月份為62.5%,3月份為55.8%,4月份為12.6%,5月份為2.8%,到了6月份,這個(gè)數(shù)字已經(jīng)變?yōu)?9.7%,是2022年11月推出以來首次。

但在硬幣的另一面,大模型卻加速在B端開枝散葉,醫(yī)檢AI大模型、育兒顧問AI大模型、能源電力AI大模型……層出不窮,既賦能眾業(yè)態(tài),又釋放新潛力。

從C端到B端,于冰火兩重天的境界中,不斷印證著一個(gè)事實(shí):做技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、應(yīng)用融合的行業(yè)大模型,做真正意義上高頻次、大面積服務(wù)社會的大模型,才是歸真的體驗(yàn),也是當(dāng)下科技界的普遍共識。

而這,恰恰是華為云盤古大模型的追求和錨定。

“我們從來沒有和ChatGPT比較過,沒有叫盤古Chat,也沒有叫Chat盤古,我們沒時(shí)間聊天”。在7月7日的媒體溝通會中,華為常務(wù)董事、華為云CEO張平安表示。

換言之,足履四方,往深海鉆,向?qū)嵉卦?,是華為云盤古大模型的立足點(diǎn)和出發(fā)點(diǎn)。

剛剛進(jìn)入6月,北京就迎來連續(xù)多日40°的高溫,且在7月變本加厲,導(dǎo)致一名地接導(dǎo)游在頤和園中暑身亡,這引發(fā)人們對天氣問題的強(qiáng)烈關(guān)注。

事實(shí)上,自生命誕生之日起,洪澇、干旱、沙塵、寒潮等氣象災(zāi)害,便無時(shí)無刻不在威脅人類的生存。2022年臺風(fēng)“暹芭”過境,就造成廣東、廣西、海南等省186.2萬人受災(zāi),直接經(jīng)濟(jì)損失高達(dá)31.2億元。

不容樂觀的是,傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)因?yàn)樗懔υ鲩L的趨緩和物理模型的逐漸復(fù)雜化,在速度和精度上面臨日益突出的瓶頸。

盤古氣象大模型找到破局之道,其遵循AI推理思路,創(chuàng)造性地提出了適應(yīng)地球坐標(biāo)系統(tǒng)的三維神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理復(fù)雜的不均勻3D氣象數(shù)據(jù),并使用層次化時(shí)域聚合策略減少預(yù)報(bào)迭代次數(shù)和累計(jì)誤差,把原先需要在3000臺服務(wù)器的高性能計(jì)算機(jī)集群上花費(fèi)5小時(shí)的仿真行動縮短到10秒內(nèi),且預(yù)測精度大幅提升。

今年5月,臺風(fēng)“瑪娃”來勢洶洶,國家氣象中心的消息稱,盤古氣象大模型在“瑪娃”的路徑預(yù)報(bào)中表現(xiàn)優(yōu)異,提前5天預(yù)測出其將在臺灣島東部海域轉(zhuǎn)向路徑;在熱帶風(fēng)暴預(yù)測任務(wù)中,盤古氣象大模型的預(yù)測精度也顯著超過歐洲氣象中心的高精度預(yù)報(bào)(ECMWF HRES Forecast)結(jié)果。

同樣的改變,還在礦山、金融、制藥、政務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域發(fā)生。

光線昏暗、浮塵彌漫的礦山,是工人的人生,也是數(shù)千萬家庭的幸福所系。惡劣的采掘環(huán)境和經(jīng)年累月高強(qiáng)度的工作,使不少作業(yè)工人都患上了風(fēng)濕、耳鳴等職業(yè)病,更甚者,還可能遭遇瓦斯、透水等意外。

盤古礦山大模型,覆蓋煤礦的采、掘、機(jī)、運(yùn)、通、洗選等業(yè)務(wù)流程下的1000多個(gè)細(xì)分場景,以及5G+AI全景視頻拼接綜采畫面,用遠(yuǎn)程操控、主運(yùn)智能檢測系統(tǒng)代替人工巡檢,使得異物識別精度超過98%,動作規(guī)范識別準(zhǔn)確率超過95%,井下安全事故降低90%以上。

目前,盤古礦山大模型已經(jīng)與山東能源集團(tuán)及其技術(shù)公司云鼎科技達(dá)成深度合作,雙方共同開發(fā)了21個(gè)場景化應(yīng)用,覆蓋了7大業(yè)務(wù)系統(tǒng),在全國的8個(gè)礦井里做到了規(guī)?;褂?。

而在金融領(lǐng)域,盤古金融大模型可以對銀行的各種操作、政策、案例文檔進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,讓數(shù)十萬網(wǎng)點(diǎn)柜員都擁有自己的智慧助手,根據(jù)客戶的問題,為柜臺工作人員自動生成流程和操作指導(dǎo),將原來需要平均5次的操作降低為1次,辦結(jié)時(shí)間縮短5分鐘以上。

節(jié)點(diǎn)財(cái)經(jīng)獲悉,工行在應(yīng)用華為金融大模型后,單次業(yè)務(wù)辦理流程能從5環(huán)降低為1環(huán),單次結(jié)算時(shí)間減少5分鐘,按照其在全國有4萬個(gè)網(wǎng)點(diǎn)、20萬+員工計(jì)算,節(jié)約的成本數(shù)目相當(dāng)可觀。

被“雙10定律”魔咒(平均成本超過10億美元、研發(fā)周期大于10年)桎梏了數(shù)十年的制藥業(yè),亦由于盤古藥物分子大模型的助力,獲得難得的商業(yè)化契機(jī)和先行優(yōu)勢。

就拿西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院劉冰教授來說,他在新藥研發(fā)中采用盤古藥物分子大模型打造的AI輔助藥物設(shè)計(jì)服務(wù),不僅發(fā)現(xiàn)全球40年來首個(gè)新靶點(diǎn)、新類別的抗生素,還將先導(dǎo)藥物研發(fā)周期縮短至1個(gè)月、研發(fā)成本降低70%。

上述例子只是盤古大模型不勝枚舉事跡中的個(gè)別擇錄,但管中窺豹,我們?nèi)匀荒芨惺艿玫?,它每一次的篤行落地,都讓產(chǎn)業(yè)享受到極大的技術(shù)革新紅利。

華為云人工智能首席科學(xué)家田奇坦言,在過去幾年,華為云人工智能項(xiàng)目已經(jīng)應(yīng)用超過1000個(gè)項(xiàng)目中,其中30%用在客戶的核心生產(chǎn)系統(tǒng)里,平均可以推動客戶盈利能力提升18%。

煙火氣,鐫刻在DNA里的信仰基因

老百姓常說一句話:人間煙火氣,最撫凡人心。

何為煙火氣?正如汪曾祺在《人間滋味》里寫到:看看生雞活鴨、新鮮水靈的瓜菜、彤紅的辣椒,熱熱鬧鬧,挨挨擠擠,讓人感到一種生之樂趣。”

亦如白居易在《問劉十九》里寫到:“綠蟻新醅酒,紅泥小火爐。晚來天欲雪,能飲一杯無。”

其實(shí),無論是老百姓的尋常日子,還是經(jīng)濟(jì)層面各參與者的經(jīng)營活動,大家的所求所愿皆大同小異,那就是不虛妄,不浮夸,要實(shí)實(shí)在在看得見、摸得到、抓得住、吃得著的“煙火氣”。

從前文的履踐案例和直觀數(shù)據(jù),不難看出,盤古大模型并非為實(shí)驗(yàn)室而造,而是一個(gè)天然瞄準(zhǔn)AI工業(yè)化、現(xiàn)實(shí)場景的項(xiàng)目,具有走入真實(shí)產(chǎn)業(yè)場景后的效率和適應(yīng)能力。這也是盤古大模型的一大差異化特點(diǎn)。

具體而言,華為云針對紛繁復(fù)雜的工業(yè)場景,設(shè)計(jì)了一款由L0-L1-L2三個(gè)層級構(gòu)成的“開箱即用”型寶盒。

L0層是基礎(chǔ)大模型,囊括了類似GPT-4的自然語言模型,以及視覺、預(yù)測、科學(xué)計(jì)算等模型;L1是面向工業(yè)場景的干流、通用模型,L2則是面向更加細(xì)分場景的支流、升級模型。

這樣的分層解耦設(shè)計(jì)和逐級進(jìn)化,既快速適配行業(yè)的不同場景、不同延時(shí)、不同訴求,甚至于,客戶還可以根據(jù)自有數(shù)據(jù),訓(xùn)練私人訂制的大模型,或者為自己的大模型加載獨(dú)立數(shù)據(jù)集、單獨(dú)迭代能力集。

追本溯源,差異化的秘訣,深刻烙印在華為云的基因里;做“煙火氣”旺盛的大模型,是創(chuàng)新的導(dǎo)向,也是信仰。

首先,行萬里路。

通過下礦山、赴碼頭、學(xué)政務(wù)、諳金融的躬身入局,華為云細(xì)致入微地觀察體會,并于業(yè)內(nèi)人士交流溝通、聽取意見,由此洞悉各行各業(yè)的痛點(diǎn)、堵點(diǎn)、盲點(diǎn)和價(jià)值點(diǎn)。

據(jù)悉,涵蓋金融、政務(wù)、氣象、醫(yī)療、健康、互聯(lián)網(wǎng)、教育、汽車、零售等在內(nèi),華為云在每個(gè)行業(yè)板塊中學(xué)習(xí)了超過500億 tokens的數(shù)據(jù)量。

以山東和山西的煤礦為例,經(jīng)過實(shí)際走訪調(diào)查后,華為云了解到山東的沖擊地壓比較嚴(yán)重,但是沒有瓦斯,山西的情況則相反。即使是相同場景,由于地質(zhì)、水文、工況、采光等條件不同,適用的大模型也有區(qū)別。

所謂知我、懂我,才能更好的服務(wù)我。該種夯土壘石,積極下基層的作風(fēng),使華為云積累了豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn),也為后續(xù)盤古大模型架橋修路和個(gè)性化、多樣化的深度融合筑牢地基。

其次,眾行者遠(yuǎn)。

科技創(chuàng)新不僅要根植于樸素的需求理念,也需要同業(yè)者的參與互動和產(chǎn)業(yè)鏈上下游的整體協(xié)同。只有這樣,才能把技術(shù)轉(zhuǎn)化成高效的生產(chǎn)力,放大溢出效應(yīng)。

華為云致力于構(gòu)建以開發(fā)者為核心的、開放共贏的全球生態(tài)體系,全球開發(fā)者數(shù)量已超過460萬,云商店上架的商品已達(dá)10000多個(gè)。

不止于此,其提供了易用可靠的大模型工具套件、匯聚海量多行業(yè)場景API的開天aPaaS,以及包含豐富優(yōu)質(zhì)課程和技術(shù)認(rèn)證的大模型專屬社區(qū),與開發(fā)者及伙伴攜手共進(jìn),在共同探索盤古大模型AI for Industries大方向過程中,錘煉出超過400行業(yè)解決方案,打造了7大行業(yè)aPaaS,從而沉淀各個(gè)行業(yè)的核心訴求、核心知識、核心能力。

得益于該種包容并蓄、集思廣益的心態(tài),相比競友對手,華為云的盤古大模型鋪的更廣,大概率走的也更遠(yuǎn)。

最后,讀萬卷書。

大模型的創(chuàng)新既是行萬里路的創(chuàng)新,也是眾行者遠(yuǎn)的創(chuàng)新,但從本質(zhì)上講,它是依賴于AI的各項(xiàng)根技術(shù)的創(chuàng)新。

對于盤古大模型,華為在最底層構(gòu)建了以鯤鵬和昇騰為基礎(chǔ)的AI算力云平臺,疊加異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)CANN、全場景AI框架昇思MindSpore,AI開發(fā)生產(chǎn)線ModelArts等,為其開發(fā)和運(yùn)行提供分布式并行加速,算子和編譯優(yōu)化、集群級通信優(yōu)化等關(guān)鍵能力。

據(jù)華為云CEO張平安介紹,基于華為的AI根技術(shù),大模型訓(xùn)練效能可以調(diào)優(yōu)到業(yè)界主流GPU的1.1倍。

行之文末,讓我們再回溯導(dǎo)語部分的問題:有沒有一種大模型,能和實(shí)體產(chǎn)業(yè)結(jié)合,成為新一代的“火”和“電”,通過全方位、立體化地解構(gòu)生產(chǎn)模式、商業(yè)形態(tài)、社會關(guān)系,進(jìn)而推動整個(gè)工業(yè)進(jìn)步?

答案是肯定的。“盤古”開天,AI落地。

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