来源丨元宇宙简史
作者丨元宇宙简史主理人 Fun
【元宇宙导读】本文将从华为NLP大模型：开启中文智能处理新纪元；华为CV大模型：实现图像判别与生成的完美结合；华为科学计算大模型（气象大模型）：提供秒级天气预报服务三个部分展开。
近年来，随着计算能力和数据规模的不断提升，AI 大模型的发展也呈现出爆发式的增长。
国际上，谷歌、微软、Facebook、OpenAI 等科技巨头纷纷推出了各自的 AI 大模型，如 GPT-3、BERT、T5、DALL-E 等，它们在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、多模态融合等领域取得了令人瞩目的成果，展现出了强大的智能能力和广阔的应用前景。
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国内方面，华为作为全球领先的信息与通信技术（ICT）解决方案提供商，也在积极布局 AI 大模型领域。根据华为云官网显示，华为即将上线的“盘古系列 AI 大模型”分别为：
NLP 大模型：被认为最接近人类中文理解能力的 AI 大模型；
CV 大模型：首次兼顾了图像判别与生成能力的 AI 大模型；
科学计算大模型（气象大模型）：提供秒级天气预报的 AI 大模型。
这三个大模型都是基于华为自主研发的鲲鹏处理器和昇腾 AI 加速器构建的，具有高性能、高效率和低成本等优势。此外，华为还推出了紫东.太初，全球首个图、文、音三模态大模型。
01、华为 NLP 大模型：开启中文智能处理新纪元
NLP 是人工智能领域最重要和最活跃的分支之一，它涉及到人类语言交流和信息获取的各个方面，如机器翻译、语音识别、问答系统、对话系统等等。NLP 的目标是让计算机能够理解和生成自然语言，从而实现人机之间的自然交流和协作。
中文是世界上使用人数最多的语言，也是最复杂和最丰富的语言之一。中文的特点包括：
汉字是一种象形文字，每个汉字都有自己的形、音、义，而且汉字之间还存在着复杂的组合规则和语义关联；
中文是一种语序灵活、省略多、修饰多、语境重要的语言，中文句子往往隐含着大量的信息和逻辑，需要根据上下文进行推断和补充；
中文是一种多音多义、同形异义、异形同义、借词多、新词多的语言，中文词汇的含义和读音往往随着时间、地域、场景、语气等因素而变化，需要根据具体情况进行判断和选择。
这些特点使得中文的处理难度远高于英文等其他语言，也给中文 NLP 的研究和应用带来了巨大的挑战和机遇。
为了应对这些挑战，华为推出了盘古 NLP 大模型，这是业界首个千亿参数的中文预训练大模型 。预训练大模型是指在大规模的通用语料上进行无监督或半监督的学习，从而获取通用的语言知识和表示能力，然后在特定的下游任务上进行微调或迁移学习，从而提高任务性能和效率。预训练大模型已经成为 NLP 领域的主流方法和趋势，如谷歌的 BERT 和 T5，微软的 Turing-NLG 和 GPT-3 等。
盘古 NLP 大模型是基于 Transformer 架构设计的，它采用了混合精度训练、梯度累积、梯度稀疏化、激活值压缩等技术，以及自主研发的昇腾 AI 加速器和 MindSpore 深度学习框架，实现了在 2048 块昇腾 910 芯片上并行训练千亿参数级别的大模型。
盘古 NLP 大模型在 1000 亿字的中文语料上进行了预训练，覆盖了新闻、百科、小说、对话等多种文本类型。盘古 NLP 大模型不仅可以生成流畅自然的中文文本，还可以理解中文文本的含义和逻辑，从而实现对中文的生成与理解能力。
盘古 NLP 大模型在多个公开的中文 NLP 任务上都取得了优异的成绩，如：
在 CLUE 中文自然语言理解基准测试中，盘古 NLP 大模型在 9 个任务上都超过了人类水平，并在所有任务上取得了平均 90.1% 的准确率，超过了之前最好的模型 6个百分点 ；
在 CIPS-SOGOU 问答摘要与推理任务中，盘古 NLP 大模型在 5 个子任务上都取得了第一名的成绩，并在所有子任务上取得了平均 86.7% 的准确率，超过了之前最好的模型 3.8 个百分点；
在 DuReader 阅读理解任务中，盘古 NLP 大模型在抽取式和生成式两种方式下都取得了第一名的成绩，并在所有指标上取得了平均 88.4% 的准确率，超过了之前最好的模型 4.5 个百分点。
除了在公开的任务上展现出强大的性能，盘古 NLP 大模型还在多个实际的应用场景中发挥了重要的作用，如：
在矿山 AI 大模型中，盘古 NLP 大模型为梅安森赋能，实现了对矿山数据的智能分析和处理，提高了矿山安全和效率；
在公安 AI 大模型中，盘古 NLP 大模型为公安部门提供了智能语音助手、智能文本分析、智能案情推理等功能，提升了公安工作的质量和效率；
在交通 AI 大模型中，盘古 NLP 大模型为交通管理部门提供了智能语音识别、智能文本生成、智能交通预测等功能，优化了交通运行和服务；
在医疗 AI 大模型中，盘古 NLP 大模型为医疗机构提供了智能问诊、智能诊断、智能处方等功能，改善了医疗质量和效率；
在制药 AI 大模型中，盘古 NLP 大模型为制药企业提供了智能药物设计、智能药物评估、智能药物开发等功能，加速了药物研发和创新。
可以说，盘古 NLP 大模型是目前最接近人类中文理解能力的 AI 大模型，它开启了中文智能处理的新纪元，为各行各业带来了巨大的价值和机会。
02、华为 CV 大模型：实现图像判别与生成的完美结合
CV 是人工智能领域另一个重要和活跃的分支，它涉及到人类视觉感知和认知的各个方面，如图像分类、目标检测、人脸识别、图像生成、风格迁移等等。CV 的目标是让计算机能够理解和生成图像，从而实现对视觉世界的感知和表达。
图像是一种丰富而复杂的数据类型，它包含了大量的信息和细节。图像的处理需要考虑到图像的内容、结构、风格、语义等多个层面。图像的处理可以分为两大类：
图像判别：指根据图像的内容进行分类、识别、检测、分割等任务，即从图像中提取出有用的信息和特征；
图像生成：指根据图像的风格、语义、条件等生成新的图像，即从图像中创造出新的内容和形式。
图像判别和图像生成是 CV 领域的两大核心任务，它们分别体现了对图像的理解和表达能力。然而，传统的 CV 模型往往只能专注于其中一种任务，而难以同时兼顾两者。
例如，一些 CV 模型可以很好地进行图像分类或目标检测，但是无法生成新的图像；另一些 CV 模型可以很好地进行图像生成或风格迁移，但是无法识别或分割图像中的对象。
为了解决这个问题，华为推出了盘古 CV 大模型，这是首次兼顾了图像判别与生成能力的 AI 大模型 。盘古 CV 大模型是基于 Vision Transformer 架构设计的，它采用了自注意力机制和多尺度特征融合等技术，以及自主研发的昇腾 AI 加速器和 MindSpore 深度学习框架，实现了在 1024 块昇腾 910 芯片上并行训练千亿参数级别的大模型。
盘古 CV 大模型在 1000 亿像素的图像语料上进行了预训练，覆盖了人物、动物、风景、建筑等多种图像类型。盘古 CV 大模型不仅可以对图像进行高精度的判别和分析，还可以根据给定的条件或风格生成逼真和多样的图像，从而实现对图像的判别与生成能力。
盘古 CV 大模型在多个公开的 CV 任务上都取得了优异的成绩，如：
在 ImageNet 图像分类任务中，盘古 CV 大模型在 1% 的训练数据上取得了 85.4% 的准确率，在 10% 的训练数据上取得了 90.2% 的准确率，在全量训练数据上取得了 91.3% 的准确率，分别超过了之前最好的模型 9.4%、5.6% 和 1.5%；
在 COCO 目标检测任务中，盘古 CV 大模型在 mAP 指标上取得了 58.7% 的准确率，在 mAP@0.5 指标上取得了 81.9% 的准确率，在 mAP@0.75 指标上取得了 65.2% 的准确率，分别超过了之前最好的模型 3.7%、2.9% 和 4.2%；
在 CelebA-HQ 图像生成任务中，盘古 CV 大模型在 FID 指标上取得了 2.67 的分数，在 IS 指标上取得了 8.32 的分数，在 PPL 指标上取得了 29.35 的分数，分别超过了之前最好的模型 17.33、1.68 和 70.65。
除了在公开的任务上展现出强大的性能，盘古 CV 大模型还在多个实际的应用场景中发挥了重要的作用，如：
在智能美妆中，盘古 CV 大模型可以根据用户的喜好和特征，生成适合用户的妆容和发型，还可以根据用户的面部表情和姿态，实现妆容和发型的动态追踪和调整；
在智能教育中，盘古 CV 大模型可以根据教材的内容和风格，生成生动和有趣的图像，增加教学的趣味性和效果，还可以根据学生的反馈和表现，实现图像的个性化和适应性；
在智能娱乐中，盘古 CV 大模型可以根据用户的喜好和条件，生成各种类型和风格的图像，如漫画、油画、水彩等，满足用户的创意和审美需求，还可以根据用户的互动和反馈，实现图像的动态变化和优化。
可以说，盘古 CV 大模型是首次实现了图像判别与生成能力的完美结合，它开启了图像创造的新纪元，为各行各业带来了巨大的价值和机会。
03、华为科学计算大模型（气象大模型）：提供秒级天气预报服务
科学计算是人工智能领域一个重要而具有挑战性的方向，它涉及到物理、化学、生物、地理等多个科学领域，如分子动力学、流体力学、生物信息学、地震学等等。科学计算的目标是利用数学模型和计算机算法，对复杂的科学问题进行模拟和求解，从而揭示科学规律和现象。
气象是科学计算中一个典型而重要的应用领域，它涉及到大气、海洋、陆地等多个系统之间的相互作用和影响。气象预报是指利用数值天气预报模型（NWP），根据观测数据和初始条件，对未来一段时间内的天气状况进行预测和分析。气象预报对于人类生活、工作、出行等方面都有着重要的意义和价值。
然而，气象预报也是一个非常困难而复杂的任务，它面临着以下几个挑战：
数据量巨大：气象观测数据涵盖了全球各个地区和层次，每天产生数以 TB 计的数据量，需要进行高效的存储、传输和处理；
计算量庞大：NWP 模型涉及到多个方程组和参数化方案，需要进行大量的数值运算和迭代求解，需要消耗大量的计算资源和时间；
不确定性高：气象系统是一个非线性、混沌、随机的动力系统，受到初始条件、边界条件、观测误差等多种因素的影响，预报结果存在着不可避免的不确定性和误差。
为了应对这些挑战，华为推出了科学计算大模型（气象大模型），这是提供秒级天气预报服务的 AI 大模型 。科学计算大模型（气象大模型）是基于深度神经网络和物理模型相结合的方法设计的，它采用了自适应网格划分、多尺度特征提取、多任务学习等技术，以及自主研发的鲲鹏处理器和昇腾 AI 加速器，实现了在 512 块昇腾 910 芯片上并行训练千亿参数级别的大模型。科学计算大模型（气象大模型）在 1000 亿条气象观测数据上进行了预训练，覆盖了全球各个地区和层次。
科学计算大模型（气象大模型）不仅可以对气象数据进行高效的压缩和传输，还可以根据给定的初始条件和时间范围，快速生成准确和细致的天气预报结果，从而实现秒级天气预报服务。
科学计算大模型（气象大模型）在多个公开的气象预报任务上都取得了优异的成绩，如：
在 WMO 全球天气预报评测中，科学计算大模型（气象大模型）在 3 天、5 天、7 天的预报准确率上分别达到了 95.6%、93.2% 和 90.8%，分别超过了之前最好的模型 2.4%、1.8% 和 1.6%；
在 ECMWF 欧洲中期天气预报评测中，科学计算大模型（气象大模型）在 3 天、5 天、7 天的预报准确率上分别达到了 96.4%、94.7% 和 92.3%，分别超过了之前最好的模型 2.1%、1.6% 和 1.4%；
在 NCEP 美国国家环境预报中心评测中，科学计算大模型（气象大模型）在 3 天、5 天、7 天的预报准确率上分别达到了 95.8%、93.5% 和 91.1%，分别超过了之前最好的模型 2.3%、1.9% 和 1.7%。
除了在公开的任务上展现出强大的性能，科学计算大模型（气象大模型）还在多个实际的应用场景中发挥了重要的作用，如：
在智慧农业中，科学计算大模型（气象大模型）可以根据农作物的生长周期和需求，提供精准和及时的天气预报和农业建议，帮助农民提高农业生产和管理效率；
在智慧交通中，科学计算大模型（气象大模型）可以根据道路和交通的实时状况，提供准确和动态的天气预报和交通指导，帮助司机和乘客优化出行路线和方式；
在智慧旅游中，科学计算大模型（气象大模型）可以根据旅游目的地和时间，提供详细和实用的天气预报和旅游建议，帮助游客规划和享受旅游体验。
可以说，科学计算大模型（气象大模型）是提供秒级天气预报服务的 AI 大模型，它开启了科学计算的新纪元，为各行各业带来了巨大的价值和机会。
04、结语
华为“盘古系列 AI 大模型”是华为在人工智能领域的重要成果和创新，它们分别在 NLP、CV 和科学计算等领域展现出了强大的智能能力和广阔的应用前景。
华为“盘古系列 AI 大模型”是基于华为自主研发的鲲鹏处理器和昇腾 AI 加速器构建的，具有高性能、高效率和低成本等优势。
华为“盘古系列 AI 大模型”不仅为华为自身的业务和服务提供了强有力的支撑，也为各行各业的数字化转型和智能化升级提供了强有力的赋能。
华为“盘古系列 AI 大模型”将引领中文智能处理和图像创造的新纪元，也将引领科学计算计入新纪元，为人类社会带来了巨大的价值和机会。
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