计算机行业专题研究报告：华为盘古大模型研究-盘古开天，AI落地

应用场景纷繁复杂叠加“作坊式”的开发模式导致传统 AI 模型商业化落地较难。传统的 AI 开发模式下,一个场景对 应一个模型,数据质量差、样本少,模型精度差,并且应用场景相对单一。不同行业、不同场景对 AI 的需求既复杂 且碎片化,每个痛点都需要进行定制化地开发和改造;另一方面, AI 算法从理论上能够极大提升产品及服务的价值 量,但由于开发过程中存在大量的碎片化因素,不同的应用场景往往需要独立的架构设计与调参,效率相对较低。“小 作坊式”的 AI 开发模式在一定程度上限制了生产力。 五个基础大模型涵盖不同方向,三层进化路径打造“实干模式”大模型。盘古大模型进化路径可分为 L0-L1-L2 三个 阶段,L0 基础大模型包括业界首个千亿级生成与理解中文 NLP(中文语言)大模型、包含 30 亿+参数的 CV(视觉)大 模型、具备跨模态理解、检索与生成能力的多模态大模型、致力于解决各种科学问题的科学计算大模型以及采用图网 络融合技术的 Graph(图网络)大模型。L1 是在 L0 基础上导入行业数据进行训练后衍生出的行业大模型,L2 是在 L1 基础上结合行业细分场景得到的推理模型,上层是