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设备与工具华为云发布盘古系列超大规模预训练模型，包括30亿参数的全球最大视觉（CV）预训练模型，以及与循环智能、鹏城实验室联合开发的千亿参数、40TB训练数据的全球最大中文语言（NLP）预训练模型。后续，华为云还将陆续发布多模态、科学计算等超大预训练模型。
盘古系列超大规模预训练模型加持
华为云人工智能领域首席科学家、IEEE Fellow田奇表示：“预训练大模型是解决AI应用开发定制化和碎片化的重要方法。华为云盘古大模型可以实现一个AI大模型在众多场景通用、泛化和规模化复制，减少对数据标注的依赖，并使用ModelArts平台，让AI开发由作坊式转变为工业化开发的新模式。”
（华为云人工智能领域首席科学家、IEEE Fellow田奇）
盘古NLP大模型是全球最大的千亿参数中文语言预训练模型，由华为云、循环智能和鹏城实验室联合开发，预训练阶段学习了40TB中文文本数据，并通过行业数据的样本调优提升模型在场景中的应用性能。
此外，盘古CV大模型也是目前业界最大的视觉预训练模型，包含超过30亿参数。盘古CV大模型首次兼顾了图像判别与生成能力，从而能够同时满足底层图像处理与高层语义理解需求，同时能够方便融合行业知识微调，快速适配各种下游任务。盘古CV大模型性能表现优异，在ImageNet 1%、10%数据集上的小样本分类精度上均达到目前业界最高水平（SOTA）。
盘古CV大模型致力于解决AI工程难以泛化和复制的问题，开创AI开发工业化新模式，大大节约研发成本。此外，盘古CV大模型提供模型预训练、微调、部署和迭代的功能，形成了AI开发完整闭环，极大提升AI开发效率。目前，盘古CV大模型已经在医学影像、金融、工业质检等100余项实际任务中得到了验证，不仅大幅提升了业务测试精度，还能平均节约90%以上的研发成本。
国网重庆永川供电公司是国内早期应用无人机电力智能巡检技术的电网企业。传统的无人机智能巡检AI模型开发主要面临两大挑战：一是如何对海量数据进行高效标注；二是缺陷种类多达上百种，需要数十个AI识别模型，开发成本高。
华为云与国网重庆永川供电公司合作，在无人机智能巡检AI模型开发上，华为云盘古CV大模型相对于传统开发模式，展现了其强大的优势。
在数据标注方面，盘古CV大模型利用海量无标注电力数据进行预训练，并结合少量标注样本微调的高效开发模式，独创性地提出了针对电力行业的预训练模型，使得样本筛选效率提升约30倍，筛选质量提升约5倍，以永川每天采集5万张高清图片为例，可节省人工标注时间170人天。
在模型通用性方面，结合盘古搭载的自动数据增广以及类别自适应损失函数优化策略，可以做到一个模型适配上百种缺陷，替代原有20多个小模型，极大地减少了模型维护成本，平均精度提升18.4%，模型开发成本降低90%。
截至目前，华为云已经在全国10多个行业超过600个项目进行了人工智能落地和实践，帮助城市、交通、医疗、钢铁、纺织、能源、金融等行业智能升级。未来，华为云将持续通过技术创新，驱动产业智能升级。
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