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利用華為盤古大模型,先導(dǎo)藥研發(fā)周期縮短至1個月,成本降低70%!

Carol Li ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:李彎彎 ? 2023-03-31 01:19 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/李彎彎)據(jù)報道,西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院劉冰教授團(tuán)隊(duì)利用華為盤古大模型成功研發(fā)出一種新的“超級抗菌藥”,它有望成為全球近40年來首個新靶點(diǎn)、新類別的抗生素。借助大模型,先導(dǎo)藥的研發(fā)周期從數(shù)年縮短至1個月,研發(fā)成本降低70%。

近段時間,以ChatGPT為代表的大模型掀起新一輪人工智能熱潮,除了在娛樂、問答聊天、寫程序的應(yīng)用之外,大模型產(chǎn)業(yè)化的應(yīng)用也備受關(guān)注。

2021年4月,華為云盤古大模型正式發(fā)布。華為云官網(wǎng)顯示,華為云盤古大模型由NLP大模型、CV大模型、多模態(tài)大模型、科學(xué)計算大模型等多個大模型構(gòu)成,通過模型泛化,解決傳統(tǒng)AI作坊式開發(fā)模式下不能解決的AI規(guī)?;?、產(chǎn)業(yè)化難題。

具體來看,NLP大模型對應(yīng)內(nèi)容生產(chǎn)和內(nèi)容理解;CV大模型為分類、分割和檢測;多模態(tài)大模型具備跨模態(tài)檢索、跨模態(tài)生成、看圖說話四種能力;科學(xué)計算大模型則分為分子大模型、金融大模型和氣象大模型。

NLP大模型:首次使用Encoder-Decoder架構(gòu),兼顧NLP大模型的理解能力和生成能力,保證了模型在不同系統(tǒng)中的嵌入靈活性。下游應(yīng)用中,僅需少量樣本和可學(xué)習(xí)參數(shù)即可完成千億規(guī)模大模型的快速微調(diào)和下游適配。

CV大模型:首次實(shí)現(xiàn)模型按需抽取的業(yè)界最大CV大模型(30億參數(shù),10億級圖像),首次實(shí)現(xiàn)兼顧判別與生成能力?;谀P痛笮『瓦\(yùn)行速度需求,自適應(yīng)抽取不同規(guī)模模型。使用層次化語義對齊和語義調(diào)整算法,在淺層特征上獲得了更好的可分離性,使小樣本學(xué)習(xí)的能力獲得了顯著提升。

科學(xué)計算大模型:盤古氣象大模型提供秒級天氣預(yù)報,例如重力勢、濕度、風(fēng)速、溫度,氣壓等變量的1小時-7天預(yù)測。借助創(chuàng)新的3DEST網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及分層時間聚合算法,盤古氣象大模型在氣象預(yù)報的關(guān)鍵要素和常用時間范圍上精度均超過當(dāng)前最先進(jìn)的預(yù)報方法,同時速度相比傳統(tǒng)方法提升1000倍以上。

另外,盤古氣象大模型支持廣泛的下游預(yù)報方案,如在臺風(fēng)路徑預(yù)測任務(wù)上,相比傳統(tǒng)數(shù)值氣象預(yù)報方法,盤古氣象大模型可以降低20%以上的位置誤差。

近些年,在供需兩側(cè)的共同推動下,技術(shù)創(chuàng)新成果開始大規(guī)模地從實(shí)驗(yàn)室研究走向產(chǎn)業(yè)實(shí)踐,人工智能產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程加快。在眾多人工智能賦能產(chǎn)業(yè)進(jìn)步的案例中,華為云旗下的盤古大模型正是其中之一。

目前盤古預(yù)訓(xùn)練大模型能力已經(jīng)在能源、零售、金融、工業(yè)等領(lǐng)域得到驗(yàn)證。比如在電力領(lǐng)域,盤古預(yù)訓(xùn)練大模型可做到一個模型適配上百種缺陷,一個模型就可以替代廠商原先的20多個小模型,極大減少了模型維護(hù)成本,平均精度提升18.4%,模型開發(fā)成本降低90%。

在金融領(lǐng)域,盤古預(yù)訓(xùn)練大模型與廣發(fā)證券合作了企業(yè)財務(wù)智能預(yù)警項(xiàng)目,該項(xiàng)目顯示,2019年有496家企業(yè)被監(jiān)管處罰、問詢或被ST處理,利用盤古大模型預(yù)測出其中439家,覆蓋率近90%,其中被監(jiān)管處罰企業(yè)111家,盤古大模型全部命中,無一家遺漏。

此外,為了解決AI在煤礦行業(yè)落地難、門檻高等問題,華為云打造了全棧性能領(lǐng)先的盤古礦山大模型。只需導(dǎo)入海量無標(biāo)注的礦山場景數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,盤古礦山大模型即可進(jìn)行無監(jiān)督自主學(xué)習(xí),僅一個大模型就能覆蓋煤礦的采、掘、機(jī)、運(yùn)、通等業(yè)務(wù)流程下的1000多個細(xì)分場景,讓AI應(yīng)用在煤礦普及更容易。

在主運(yùn)場景中,基于盤古礦山大模型的AI主運(yùn)智能監(jiān)測系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)識別大塊煤、錨桿等異常情況,異物識別準(zhǔn)確率達(dá)98%。此外,相較于人工巡檢,盤古礦山大模型實(shí)現(xiàn)了全時段巡檢,幫助工作人員及時地發(fā)現(xiàn)問題,避免因漏檢造成的安全事故,縮短停機(jī)時間,同時提升井下巡檢人員的工作效率。

當(dāng)前除了華為,國內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)公司都已經(jīng)推出或者計劃推出相關(guān)大模型產(chǎn)品,以應(yīng)對ChatGPT熱潮引發(fā)的市場需求。其中近來最為引人注目的是前不久百度發(fā)布的文心一言。當(dāng)前國內(nèi)各企業(yè)在大模型技術(shù)的發(fā)展上都具備一定的條件,比如說資金、算力、人才、數(shù)據(jù)等,各有長處,也各有不足。整體而言,大模型的持續(xù)發(fā)展給各產(chǎn)業(yè)帶來的升級值得期待。











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