不再低调，摊牌啦！ChatGPT算啥？华为**大模型已应用100个行业
果然隐藏的才是王炸呀！近日，华为信息技术股份有限公司相关计算产品条线负责人表示，2021年该公司发布的**大模型，就是一个与 Chat GPT类似方向的AI人工智能开源**平台。而这一平台从开始建设（2020）到正式发布，仅用了一年多的时间，而截止目前已经有三年左右的时间了，特别是在2021年正式发布时，也是全球该行业领域中的第1个能够理解和自动生成汉语言文字的NLP大模型体系，其规模也超过了千亿级参数，特别是其还有机器视觉的这一研发方向，成果也十分突出。
除此之外，在AI智能相关领域中，华为公司也已经开展了三大产品体系的研究和开发工作：首先是智能流体力学产业联合体，其次是多模态人工智能产业和智能遥感开源产业生态体系。从未来的产业发展方向以及布局上来看，华为公司今后主要致力于建立大模型产业的正向闭环的信息化人工智能产业开发应用与研究一体化的生态体系，因而采用联合体的模式。且还能够将华为旗下各类研发机构如研究院所以及外部的高校，乃至在该行业具有一定优势地位的企业等机构形成纵向联系与横向融合，进而建立强大的研发与推广机制建立符合市场需求、面向全球客户的人工智能产业链上中下游各端口闭环连接的开源产业体系。
下面这张图就是2021年9月17日华为云官方公众号发布的一个**片段，以让人们理解**大模型的魔力。对应的**大模型在实现人机对话过程中解决问题的一个现实场景：只见主播向**大模型的人工智能搜索端提出一个问题：“明明明明明白白喜欢他，可他就是不说，他很高冷。”随后就问了三个问题，智能搜索端随即给出了三个答案，完全正确！说实话，上面的句子让小编我都感觉莫名其妙，有点理解不了！而**搜索阅读理解装置却能准确的轻松**！也充分展现了华为在该领域研发所取得的成效，所以现在你还觉得我们国内没有与chat gpt相媲美或者是相竞争的同类产品形态吗？真实情况可能就是华为在该领域的研发，可能已经走在了世界的前列！
前面我们见识了**大模型的初步功能与神奇之处，那么它又是如何建立起来的呢？首先华为**大模型**，它是一个产业体系，主要立足于汉语言运用的场景之下，同时又能够响应和适应于我们目前所面临的活生生的现实世界中不同类型的行业领域和产业形态，并通过AI人工智能进行预演和训练，这里边需要技术和数据资源等两个方面进行高端支持。
其一就是网络架构的设计要满足并行优化的关键需求。其次就是既然要进行大模型的训练，就必须有超强的算力作为基础支撑，而这两个方面显然不是一般的小企业或专业化的公司能够**完成的，这也就让华为凸显出了其强大的算力基础与并行网络架构设计方面的独特优势。伴随着GP t-3的面世，华为循着这一产业的国际化发展方向，可以说是在全国范围内率先对预训练的大模型（ NLP）开始了探索，与此同时华为也在全球范围内率先开辟了机器视觉领域预训练大模型的战场，这也足以显示华为公司在引领世界信息科技发展方面的独特视角与魄力，为后期抢占这一 AI智能领域的制高点积蓄了势能。
这从2020年3月华为云开始组建这一业务部门到2020年的8月份人才集聚形成研发强力推进的态势，至**大模型正式立项仅三个月，其确定的大模型建设与研发的目标主要有三个方面：首先大模型一旦建成，必须响应各行各业相应场景的需求，也就是要保证大模型建成以后，能够适应各类行业未来关于AI智能方面的基本需求，以实现该**模型的功能兼容最大化；其次要有优秀的并行网络架构方面的设计，确保模型预设性能全面实现；最后就是这个模型要足够大，从而能够实现对巨量数据的算力需求，而更为广泛地服务各领域，确保一经面世便领先行业奠定优势地位。
**AI大模型具体研发的方向就是NLP和机器视觉领域两大主攻方向，并对未来的愿景进行了全新的描摹：未来**大模型**将会能够最大限度的将计算机图形学和NLP及其视觉以及语音处理与生成技术完美融合起来，需要构建一个多模态、多角度、全方位、交互性的预训练大模型，增强**大模型跨领域服务、多模态协同、跨产业整合与实践的能力，并在此基础上面向海洋、制药，气象研究和新能源等领域海量的计算需求，研发更为强大的科学计算体系和知识处理能力，因此这一方面也将成为**大模型未来更远时期下相应场景应用的主攻方向之一。
为了保障**大模型预训练数据的充分性以及训练过程的科学性**证，海量的数据资源成为必不可少的核心要素，为此华为云整合自身旗下各业务部门的数据资源，同时加强与战略合作伙伴在资源共享方面的协作，建立了千亿参数级别的资源响应体系，并与鹏城实验室二期共同合作，最终使模型训练得以顺利进行。
此外要使**大模型体系能够适应广泛的行业领域的需求，就必须要深入到各行各业中去，深度理解和应用相应行业的数据和知识术语等的话语体系，通过长期的预运算的试错机制最终达成目的，而更为复杂的是在各行业领域中要想实现一个问题通过AI智能搜索，或者是问答形式进行答案的储备，就需要有该领域专家学者和权威著作理论的支撑，这些宝贵的资源一方面很难迅速找到。
另一方面，每一个专家学者可能在同一领域同一问题的认识都不太一致，如何保证答案的权威性与唯一性，就成为了一个极为难解决的问题，其中就蕴****大模型开发团队与相关专家学者之间的长期的沟通，深入的理解，精准的收入与计算，才能达成目标，并转化为由电脑可以量化汲取的模型，为后续的预训练结果的可靠性奠定基础，最终实现AI人工智能的认识一致。克服了一系列的困难，终于在2021年的4月份这个**大模型对外**的日子，一经面世就在clue榜单中实现了超越，名列榜首。据开发人员介绍，为了实现 NLP打模型训练的强度要求，在整个训练过程中，汇集了40tb的数据，这里边还涵盖了计算机领域的通用常识，以及相应各行业的权威数据经验解答和理论基础！
而**机器视觉大模型也在当时创造了世界第一，就是对于模型按照需求进行抽取，并保证能够在不同的场景下抽取不同的模型，才能够实战现针对样本相似度的对比学习，在小样本学习方面更是提高了一个数量级，基于其数据吸收能力的增强，其微调能力显著提升将能够在各行各业的领域中实现其特定场景应用效率的显著提升，也就是说不会使机器突然就给整不会了、蒙圈了、卡壳了；特别是在image net上的小样本学习能力更是创造了七项新的世界纪录，业界无人能及。
未来随着**大模型研发的不断成熟以及功能的完善未来，还将面向AI工业化应用建立一个现实场景的大项目体系，因此从这一大模型设立之初，就有了一个完美的面向商业化的设计，是从理想到现实的全链条达成，商业价值不可**是其天生的优势。
**大模型还有一个与众不同之处，同时也是其未来可能超越同类竞品，在行业内确立霸主地位的一个显著特征，其非常重视整个行业以及AI智能领域的生态体系构建以及协同共生的创新理念，并致力于将其建造成一个能够动态调整，持续生长兼容**并包的开源产业体系，因此在这一网络架构的理念之下，可以以模块化的方式进行建设开发，从而为其他科研院所、未来的产业以及新的研发机构甚至是新的产业业态的导入提供一种可能，汇聚不同领域人工智能研发主体的智慧和资源，进而形成一个全产业覆盖的生态体系，将人工智能开发从初级版的手工作坊式的形态，一次升级到了工业化的2.0版本。
当然说了这些云里雾里的，可能你们觉得反正这东西还没有进入实用场景说这么多，不是在吹牛吗？这你就大错特错了。**大模型已经与上海浦东发展银行进行了类似物流场景的实验。并建立了“普慧云仓”这一“物的银行”，仅在货物和人员行为检测这一块就提升了10%的效率，特别是开发效率提高了至少30倍，管理开发等各方面成本急剧下降。除此之外，**大模型还能够通过自主创造性的发现检测样本中，既有模型数据中并不存在的**，这一功能是此前所有AI人工智能开发**中都不存在的一项能力，也可以说是华为云**大模型中的一项独步武林的黑科技。除此之外，在国家电网公司线路巡检、维护等工作中**大模型也走进了现实，让大量的巡检工人从高空危险作业中解脱出来！这样的场景不断的扩展到了新能源、商超、零售、银行和工业生产、医院、环境污监测和商品，物联物流等100多个行业中进行验证，精度高、效率强、范围广、智能化程度高、应答响应速度快、后续开发成本迅速下降，成为**大模型向产业领域推进的**锏。
AI人工智能可以说是在元宇宙这一热点之后又一个新风口，特别是当chat GPT刚出现的时候，网络上出现了很多怪话。多数都在说，又被美国领了先，我国在该行业领域里边几乎是空白，金耳发出唱衰的声音，认为我国在什么时候才能追上chatgpt的担忧，但是随着华为**大模型相关细节的套路，我们完全没有这种担心的必要了！
当然chat GPT作为全世界首款投入在线应用的 AI人工智能创作载体,一经面世就收到了全世界的广泛认可两个月超过了一用户的注册量，其能够大规模应用于使用场景的优势也是很明显：比如他能够按照作者关于标题，内容关键词等的提示写出一篇优美的文章、自动生成一幅图画、解答一个问题、甚至能够在短短的几分钟之内就按照程序员的要求写出一个网络程序、并能够自行验证找出相应给定网络程序的bug、甚至瞬间生成一部小说、写出一首诗歌、创作一幅精良的画作，华为的**大模型，其功能确实十分强大，远非微软小冰等最初级阶段的人工智能终端能够媲美的，甚至有些网友认为并梳理出了未来基于chatGpt的产生，可能会有10大行业或者是绝大多数行业的人员都将失业的悲观论断。
虽然从前述文章中所描绘出来的特点来看功能虽然更加强大，但毕竟，在大规模的应用领域还处于空白，从这个方面来讲，我们确实还要进一步加大力度，尽快探索各类实践应用场景的大规模推广！ 除此之外，大家可能知道华为还有仓颉人工智能**，截止目前也没有推出实践性的用品，当然我们相信随着China的GPT推向市场的大规模应用，取得的巨大成功也将进一步**和激励华为在这一方面的动力和信心，也将进一步加快脚步，推进产品的规模化，市场化，商业化运行，从而进一步推动我国在全球AI人工智能应用领域进一步走向高端，引领人工智能发展的最新潮流！
下面我们再简要的梳理一下华为**大模型与CHATGPT。首先从技术方向和理念上来讲，二者具有一致性，都是基于人工智能的实践化领域的应用。都达到了千亿级参数量的预训练算力级别，而鹏城云脑作为2022年全球人工智能算力的霸主，为**大模型提供算力支撑。而Chat GPT大规模训练模型的数据底座为GPT3.5,从某种程度上来讲，确实比目前国内的华为和百度NLP等领先一些。但是CHATGPT也有其致命的缺点，就是它缺乏基本的常识知识的输入与运用，导致很多涉及常识的问题，其在回答起来的时候显得有些尴尬。
而如果说到二者的区别，chat gPT属于NLP模型,也就是我们文章开头说到的大规模的自然语言处理的模型体系,七通过大量的语料训练来分析吸收和生**类语言体系,且能够更为准确和快速的处理大数据信息，并通过自我的自主学习,借助递归神经网络，生成与人类语言体系甚至是语序语气语态，完全相符的自然语言,而华为**大模型作为一种智能搜索的平台,其交互性就相对较差，它是通过智能助手和自然语言处理技术来服务于查询指令，因此，在结合智能助手的基础上，其回答的结果会更为准确完善，涉及行业领域细分程度更高，同时能够避免常识性的错误。
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