华为盘古AI大模型

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华为盘古AI大模型简介 华为的盘古ai大模型是华为云推出的一项人工智能技术。该大模型以"AI for industries"为核心理念,包含了多个领域的大型模型,包括自然语言处理(NLP)大模型、计算机视觉(CV)大模型、多模态大模型、预测大模型和科学计算大模型。华为盘古AI大模型的目标是建立一个通用且易用的人工智能开...

收录时间:
2024-11-21 21:59:19
更新时间:
2025-05-01 21:31:16
华为盘古AI大模型华为盘古AI大模型
华为盘古AI大模型
华为盘古AI大模型简介 华为的盘古ai大模型是华为云推出的一项人工智能技术。该大模型以"AI for industries"为核心理念,包含了多个领域的大型模型,包括自然语言处理(NLP)大模型、计算机视觉(CV)大模型、多模态大模型、预测大模型和科学计算大模型。华为盘古AI大模型的目标是建立一个通用且易用的人工智能开发工作流,以赋能更多的行业和开发者,实现人工智能的工业化开发。它已经在煤矿、铁路、气象、金融、代码开发、数字内容生成等领域发挥作用,提升生产效率并降低研发成本。华为盘古AI大模型的具体细节和技术实现可能需要进一步了解华为云的相关资料和文档。华为开发者大会2023(HDC.Cloud 2023:华为开发者大会2023_HDC.Cloud2023-华为云 (huaweicloud.com)一、盘古大模型是干什么的?3.0 版的盘古大模型是一个面向行业的大模型系列,具有「5+N+X」三层架构:从 AI 能力的基础层,到行业的第二层,再到应用层面向场景的各个接口,华为围绕深耕行业面向开发者持续打造了新的竞争力。华为盘古大模型第一层 L0 层:是盘古的 5 个基础大模型,包括自然语言大模型、视觉大模型、多模态大模型、预测大模型、科学计算大模型,它们提供满足行业场景的多种技能。第二层 L1 层:是 N 个行业大模型,既可以提供使用行业公开数据训练的行业通用大模型,包括政务,金融,制造,矿山,气象等;也可以基于行业客户的自有数据,在盘古的 L0 和 L1 上,为客户训练自己的专有大模型。第三层 L2 层:是为客户提供更多细化场景的模型,它更加专注于某个具体的应用场景或特定业务,为客户提供开箱即用的模型服务。二、盘古大模型申请入口:盘古大模型申请已经开放,用户可以进入盘古大模型官网申请体验,下面是申请入口:https://pangu.huaweicloud.com/盘古大模型3.0申请地址:https://pangu.huaweicloud.com/三、盘古AI大模型主要模型:1、盘古NLP大模型盘古NLP大模型可用于内容生成、内容理解等方面,并首次使用Encoder-Decoder架构,兼顾NLP大模型的理解能力和生成能力,保证了模型在不同系统中的嵌入灵活性。在下游应用中,仅需少量样本和可学习参数即可完成千亿规模大模型的快速微调和下游适配。2019年权威的中文语言理解评测基准CLUE榜单中,盘古NLP大模型在总排行榜及分类、阅读理解单项均排名第一,刷新三项榜单世界历史纪录;总排行榜得分83.046,多项子任务得分业界领先,是目前最接近人类理解水平(85.61)的预训练模型。2、盘古CV大模型盘古CV大模型可用于分类、分割、检测方面,也是首次实现模型按需抽取的业界最大CV大模型,首次实现兼顾判别与生成能力。基于模型大小和运行速度需求,自适应抽取不同规模模型,AI应用开发快速落地。使用层次化语义对齐和语义调整算法,在浅层特征上获得了更好的可分离性,使小样本学习的能力获得了显著提升,达到业界第一。3、盘古多模态大模型盘古多模态大模型融合语言和视觉跨模态信息,实现图像生成、图像理解、3D生成和视频生成等应用。优势在于原生支持中文,拥有更佳中文理解能力。4、盘古预测大模型面向结构化数据,基于神经网络Transformer架构,可用于工艺指标预测、销售预测、财务异常检测等应用场景。5、盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域,使用AI模型更快更准的解决科学计算问题。6、盘古气象大模型盘古气象大模型实现气象预报精度首次超过传统数值方法,速度提升1000倍,提供秒级天气预报,例如重力势、湿度、风速、温度,气压等变量的1小时-7天预测。国际顶级学术期刊《Nature》正刊北京时间7月6日发表了华为云盘古大模型研发团队独立研究成果——《三维神经网络用于精准中期全球天气预报》7、盘古药物分子大模型华为云盘古药物分子大模型,赋能药物研发的全链条任务,旨在帮助医药企业机构显著提升药物研发的效率。四、盘古大模型有什么用?华为云盘古大模型3.0已在煤矿、铁路、气象、金融、代码开发、数字内容生成等领域发挥作用,提升生产效率、降低研发成本。华为云盘古大模型的核心定位是为各行各业进行赋能,分为三个层级:L0、L1、L2。不同的层级对应着人工智能深入到行业中的不同阶段,而在未来,一定是AI为垂直行业带来新的变革。盘古大模型本质是解决传统AI开发的难题,包括作坊式开发、样本标注、代价大、模型维护困难、模型泛化不足、行业人短缺等难题。数据显示,2022年华为云盘古大模型主要在做AI for Industries(AI 赋能产业),例如视觉大模型已经在工业质检、缺陷检测、电力巡检等100多个场景得到验证。 相关资讯: 华为宣布在4月推出“盘古大模型”AI人工智能

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澜舟智会简介 ai智能会议助手,可以对用户上传的会议音频和视频进行文字转录和深度智能分析。通过对分析结果的展示和交互,用户可以对会议的关键信息进行快速的理解、查找和导航定位。澜舟智会功能:全文摘要及关键问答提炼:在海量信息中准确捕获核心要点,借助孟子大模型可以高效地分析会议内容,为您提取并生成准确、直观的全文摘要,同时提炼出关键问答。帮助您轻松掌握会议重点,确保每个决策都建立在准确、全面的信息基础之上。会议要点智能导航:根据会议内容自动提炼出关键要点,形成智能会议导航。无论会议内容有多长,都能帮助您快速定位到重要信息,直接找到您最关心的部分。让会议内容不再复杂繁琐,而是清晰、精准。全文语义搜索和问答:借助我们的孟子大模型全文语义搜索和问答功能,您可以轻松精确地定位到会议记录中的关键内容。不仅可以针对具体词汇进行搜索,还能理解问题的语义,为您提供最相关的答案。让信息的查找和提问更加智能。大模型优化的语音转录:采用孟子大模型技术理解和优化语音识别的结果,识别和纠正口语表达中的非标准语法和用词。在保留全部信息的前提下精简冗余的文字,极大地提高了文本的可读性,让您能够更快更准确地捕捉到关键信息。澜舟智会应用场景和痛点金融行业用户日常会有大量的视频/电话会议信息输入,如:业绩汇报、卖方路演、专家会议、公司交流、买方观点等。1、人工听取音视频会议内容效率较低金融行业视频/电话会议长度经常在 1~2 个小时以上,数量也非常庞大。用户难以快速定位到关心的要点内容。2、会议信息量太大,容易遗漏关键信息会议中提到的要点、提问的问题、详细的数字、发言人、关键话题、正负面情绪等信息,由人工进行整理效率较低。也难以对历史会议数据进行搜索和分析研究。3、编写会议纪要费时费力1~2 个小时的内容文字量往往过万,即使面对高精度的人工语音转录文字稿,形成纪要也要花费用户很长的时间。澜舟智会产品优势强大的自然语言 AI 分析能力:基于孟子预训练语言模型技术,可以自动对会议内容进行要点总结、关键信息提取和专业的分析研判。极大地降低了人工分析处理会议信息所花费的时间。新一代语义搜索技术:同样基于预训练语言模型技术,可以从语义层面理解用户的搜索意图,帮助用户在海量历史数据中快速准确地找到需要的内容。支持公有云和私有化部署:全方位的数据安全保障,让用户可以无忧虑地使用便捷的公有云服务,随时随地进行会议的查看和分析。同时也支持私有化定制部署,满足企业数据封闭管理的合规需求。
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琴乐大模型简介 琴乐大模型是由腾讯琴实验室和腾讯 ai Lab 联合研发的 AI 音乐大模型,具备丰富的 AI 作曲和编曲能力。只需输入中英文关键词、描述性语句或音频,琴乐大模型就可直接生成音乐。琴乐大模型主要功能特点:音乐生成:琴乐大模型能够根据用户提供的中英文关键词、描述性语句或音频输入,智能生成音乐,实现音乐的自动创作。乐谱生成:除了生成音频,琴乐大模型还能生成详细的乐谱,包含旋律、和弦、伴奏和打击乐等多个轨道,为用户提供了丰富的音乐结构。自动编辑:模型支持对生成的乐谱进行一系列自动编辑操作,包括续写乐谱、重新生成特定的音轨或小节、调整配器、修改乐器类型和节奏。音频文本对齐:通过对比学习技术,琴乐大模型构建了一个共享特征空间,将音频标签或文本描述与音频本身进行对齐,为生成模型提供条件控制信号,增强了音乐生成的相关性和准确性。乐谱/音频表征提取:模型能够将乐谱或音频转换成一系列离散的特征(token)序列,这些序列为大语言模型的预测提供了基础。大语言模型预测:使用decoder-only结构,琴乐大模型通过特征预测(next token prediction)训练,预测出的序列可以转换回乐谱或音频,实现了从文本到音乐的转换。音频恢复:通过流匹配和声码器技术,琴乐大模型能够将预测出的音频表征序列恢复成可听音频,增强了音频的真实感和质量。音乐理论遵循:在生成音乐的过程中,琴乐大模型遵循音乐理论,确保旋律、和弦、节拍等元素符合音乐逻辑和人类审美。琴乐大模型应用领域音乐创作:为专业音乐人提供高效的作曲和编曲工具,简化创作过程中的繁琐任务。教育领域:帮助学生理解和学习音乐理论,通过自动生成的乐谱进行实践练习。娱乐产业:普通用户也可以通过简单操作体验音乐创作的魅力,增加互动性和娱乐性。腾讯音乐天琴实验室面向QQ音乐、全民k歌、腾讯音乐人、酷我、酷狗等产品的多媒体与AI应用型技术研究与落地。负责的明星项目包括QQ音乐上的听歌识曲、哼唱识别、翻唱识别、歌词时间戳、臻品音质、DMEE、mv视频剪辑、字幕识别、明星识别;全民K歌上的唱歌评分、智能修音、智能音效、歌声合成;懒人畅听上的AI朗读、AI文稿;直播互动上的智能品鉴、高光识别、端云一体视频质量提升。同时还在探索元宇宙中的虚拟人技术,以虚拟形象、虚拟舞蹈、歌唱表情生成、音乐灯光秀等为核心的小天小琴兄妹虚拟人即将面世,敬请期待。目前,琴乐大模型相关技术已经上线腾讯音乐启明星平台,用户可以免费注册体验。
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智谱AI简介 智谱ai致力于打造新一代认知智能大模型,专注于做大模型的中国创新。公司于2020年底开始研发 GLM 预训练架构,并训练了百亿参数模型GLM-10B,2021年利用MoE架构成功训练出万亿稀疏模型,于2022年合作研发了双语千亿级超大规模预训练模型GLM-130B,并基于此千亿基座模型打造大模型平台及产品矩阵。智谱AI基于领先的千亿级多语言、多模态预训练模型,打造高效率、通用化的“模型即服务”AI开发新范式,是由清华大学计算机系技术成果转化而来的公司,致力于打造新一代认知智能通用模型。作为一个“有知识、有记忆”的Ai助手,智谱清言对上下文理解长度已从2K拓展至32K,储备了包括科学、技术、历史、文化、艺术、商业和其他垂直领域的丰富知识,以此保障用户人机对话体验,持续畅聊无压力。目前产品已具备通用问答、多轮对话、创意写作、代码生成以及虚拟对话等丰富能力,未来还将开放多模生成能力。智谱AI公司合作研发了双语千亿级超大规模预训练模型GLM-130B,并构建了高精度通用知识图谱,形成数据与知识双轮驱动的认知引擎,基于此模型打造了ChatGLM(chatglm.cn)。此外,智谱AI还推出了认知大模型平台Bigmodel.ai,包括CodeGeeX和CogView等产品,提供智能API服务,链接物理世界的亿级用户、赋能元宇宙数字人、成为具身机器人的基座,赋予机器像人一样“思考”的能力。 相关资讯: 智谱AI推出最新一代预训练模型GLM-4的开源版本​GLM-4-9B 智谱AI发布新一代模型:GLM-4,宣称性能逼近GPT-4