单击或点击此处输入文字。行业观点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，上层是在下层的基础上演化而来，层层递进，确保了在真实产业场景中的效率和适用能力。此外，一站式AI开发平台ModelArts为盘古大模型的训练和推理提供了计算优化、通信优化、存储优化以及算法优化，是盘古大模型重要的基础平台资源。盘古大模型具备极强的泛化能力，适用大量复杂行业场景。盘古NLP大模型学习了40TB的中文文本数据，CV大模型包含了30亿+参数，并通过行业数据的小样本调优，提升了模型在场景中的应用性能，提高了大模型的泛化能...
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