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万亿大模型上线!华为重磅发布盘古大模型5.0,如何助力千行百业?

章鹰观察 来源:电子发烧友 作者:章鹰 2024-06-27 00:04 次阅读

6月21日,华为HDC2024大会在东莞篮球中心盛大召开,华为常务董事、华为云CEO张平安正式发布了盘古大模型5.0版本。该版本在全系列、多模态、强思维三个方面进行了全面升级。
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张平安表示,盘古大模型5.0版本在三个方面做了升级:一、提供了盘古大模型的全系列场景,推出了Pangu E系列,十亿级参数,嵌入到各个终端里面,无需联网,就可以运行小的大模型,在华为PC、手机上已经开始运行;二、Pangu P系列,提供的参数在100亿到900亿参数间,解决大部分AI应用场景的应用问题,拥有低时延、低成本优势。三、千亿级参数的Pangu U系列,1300亿参数的大模型和2500亿大模型,成为企业通用大模型的坚实底座;四、万亿级参数的Pangu S系列超级大模型,可以处理跨领域复杂的任务。系列化的盘古帮助企业在全场景使用AI技术

盘古5.0大模型升级多模态能力,包括多模态理解和多模态生成。盘古大模型5.0能够更好更精准地理解物理世界,包括文本、图片、视频、雷达、卫星、红外、遥感等更多模态。盘古5.0大模型可以生成符合物理世界的内容,让创新随心所欲。

张平安指出,复杂逻辑推理是大模型成为行业助手的关键。当盘古5.0大模型将思维链技术和策略搜索深度结合,极大提高了盘古在数学能力、复杂任务规划能力和逻辑思维能力。

在车间,你可以通过机械臂摄像头或者监控摄像头识别车间工具,输入华为公司的年报,盘古可以准确的告诉搜索者,华为各个业务单元的经营情况。输入华为上周发布的视频,盘古就可以把各个视频的要点分析出来,给你参考。盘古走向千行万业,重要的能力是理解更多行业的数据。
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盘古5.0大模型,首先可以根据卫星遥感图像准确分析当地农作物的生长情况,预测收成和后面供应链情况。二、在可见光外,盘古大模型可以识别红外数据,准确预测车辆夜间的行驶轨迹,人的运行轨迹,来进行交通管理和灾难防范。三、盘古大模型可以根据可见光和雷达影像,综合判断该地区植被情况,让生态部门对自然保护地进行很好的监测。张平安强调,盘古5.0大模型在图片和视频识别方面,可支持10K超高分辨率。

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在多模态内容生成能力方面,盘古5.0大模型,不是生成一镜到底的娱乐视频,而是聚焦行业的价值场景。自动驾驶需要视频生成能力,自动驾驶要做好需要10万、100万公里高质量的驾驶视频数据,从中学习、训练,解决疑难杂症。“盘古5.0大模型,通过采用业界首创的STCG(Spatio Temporal Controllable Generation,可控时空生成)技术,能更好地理解规律,大规模生成驾驶视频数据。我们有机会重塑自动驾驶的开发。”张平安分析说。

盘古大模型5.0通过创新的可控时空生成技术,结合场景视频生成、4D BEV视频生成、自动驾驶仿真库及路网信息,能更好地理解物理规律,大规模生成和实际场景相一致的驾驶视频数据,还可以灵活增加控制条件,生成不同路况、不同光照、不同天气的训练视频数据,加速自动驾驶技术的快速成熟。

盘古大模型5.0可以重塑工业设计。张平安以新汽车造型设计为例,周期一般需要1-2年,盘古大模型可以让汽车的造型设计时间大幅缩短。造型设计师可以将自己的灵感,通过对话、画图与大模型交互,生成3D汽车数字模型,并可进行风格化调整、零部件编辑、颜色更换等。

在建筑设计领域,基于盘古大模型的可控生成能力,只需输入设计的黑白草图,即可生成彩色并带有纹理的建筑群360°实景视频;基于盘古3D重建能力,还可以构建出高真实感的建筑3D模型,将复杂建筑群的概念设计周期从数周缩短到数十分钟,助力建筑师创造出更加出色的建筑作品。
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“华为团队开发了盘古具身智能大模型赋能机器人,可以让机器人完成十步以上的复杂任务,并且在任务完成过程中,实现场景泛化。同时盘古大模型还能生成机器人需要的训练视频,让机器人更快地学习各种复杂场景。”张平安表示。

现场,在“夸父”机器人和主持人、张平安互动,回答张平安的提问,最后机器人还和张平安击掌祝贺。盘古大模型5.0又向通用人工智能迈出了坚实的一步。张平安表示,盘古大模型5.0还可以赋能工业机器人和服务机器人。他随后还介绍盘古大模型5.0在媒体领域、医药领域、气象领域和钢铁领域的最新落地案例进行介绍。

张平安强调,除了盘古大模型的创新升级,华为云还对昇腾AI云服务进行持续优化。业界万亿参数模型训练的平均无中断时长约2.8天,昇腾AI云服务可实现40天无中断;业界平均集群故障恢复时间约60分钟,昇腾AI云服务可以缩短到10分钟,同时能将大模型的资源开通时间从月级缩短到天级,加速大模型的开发。目前昇腾AI云服务已全面适配行业主流的100多个大模型,以云服务的方式协助客户开发,训练,托管和应用模型,打造百模千态的“黑土地”。

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