Crédito de la imagen: Generado por herramientas Unbounded AI
La IA generativa está generando mucho impulso y continúa mostrando cada vez más potencial. Por ejemplo, deje que AI diseñe chips automáticamente o deje que AI vea a un médico.
Para tomar la posición de liderazgo, las empresas apresuradas no solo hacen todo lo posible para liberar su propia fuerza técnica, sino que también hacen que los modelos de IA sean cada vez más grandes, para lograr el efecto de poderosos ladrillos que vuelan y darse cuenta del surgimiento de la inteligencia.
El "Informe de investigación de mapas de modelos grandes de inteligencia artificial de China" del Centro de Investigación de Desarrollo de Inteligencia Artificial de Nueva Generación del Ministerio de Ciencia y Tecnología muestra que hasta ahora, China ha lanzado 79 modelos grandes con una escala de parámetros de más de mil millones, y el La batalla de los modelos grandes ha entrado gradualmente en la segunda mitad. Más personas comenzaron a prestar atención a la combinación de modelos grandes e industrias reales, y las empresas también mostraron los escenarios de aplicación de sus productos uno tras otro.
Pero, para ser justos, ¿las aplicaciones que originalmente usan tecnología de IA tradicional realmente necesitan usar modelos grandes?¿Qué tipo de modelos grandes necesita la industria? En la Huawei Developer Conference 2023 (HDC.Cloud 2023), Huawei Cloud mostró su último progreso en "IA para industrias" y el modelo Pangu, y propuso permitir que la IA remodele miles de industrias.
Los modelos industriales a gran escala se han convertido en una nueva tendencia
Ninguna empresa quiere quedarse atrás en el auge de los modelos a gran escala. Si cantas, apareceré en el escenario. En los últimos meses, habrá noticias sobre un modelo a gran escala cada pocos días. Bajo la rotación del mercado, las empresas comenzaron a aprovechar la oportunidad y lanzaron modelos a gran escala de propósito general, y gradualmente recurrieron a modelos industriales a gran escala para mostrar la viabilidad de sus propios productos, incluidas demostraciones de máquinas reales y demostraciones de programas.
La razón por la cual el modelo grande es bien conocido por el público es porque los productos C como ChatGPT hacen que las personas realmente aprecien el valor de la tecnología. De hecho, la clave para un modelo grande no es qué tan grande es o qué tan fuerte es su capacidad universal, sino si puede resolver los problemas de las aplicaciones existentes aceptadas por la gente.
En todo el mundo, debido a desafíos como los altos costos de energía de cómputo, la fuga de información y la supervisión de políticas, el proceso de comercialización de modelos a gran escala para C es más lento. los requisitos de escenarios industriales específicos. Se puede decir que se ha convertido en un consenso general para construir un modelo de industria a gran escala.
Por lo general, la IA de modelo pequeño tradicional solo puede realizar tareas específicas o problemas específicos. Para la industria B, los modelos grandes no solo pueden conectar la información del sistema tradicional, sino también realizar una toma de decisiones y una planificación más complejas.
Pero no es fácil hacer un modelo a gran escala de la industria, muchas empresas que quieren aplicar la IA al final tienen que desistir.
En primer lugar, los escenarios comerciales de las empresas son complejos y la mayoría de ellos deben personalizarse. Es necesario procesar diversas tareas, como texto, imágenes, audio, video y mecanismos. Contrario a esto, la mayoría de las empresas carecen de muestras de datos. .
En segundo lugar, el modelo grande es un juego que quema dinero. No solo necesita usar una gran potencia informática a partir de una kilocaloría en la fase de entrenamiento, sino que también requiere talentos profesionales de desarrollo de aplicaciones de IA altamente calificados.
Finalmente, los datos y el conocimiento son los activos principales de las empresas, y es necesario garantizar la privacidad, la seguridad y el cumplimiento de los datos empresariales.
Las cosas profesionales se deben entregar a personas profesionales, y lo mismo ocurre con los modelos grandes, en lugar de dejar que las empresas realicen trabajos básicos como la fabricación de tornillos, cojinetes y engranajes.
Huawei Cloud, como una empresa que lanzó el modelo básico a gran escala de Pangu ya en 2021, no es de ninguna manera un novato en el campo de los modelos a gran escala.En ese momento, apuntaba a la industrialización de la IA. Hoy, HUAWEI CLOUD lanza oficialmente Pangu 3.0 y Ascend AI Cloud Service, convirtiéndose en el primer modelo de IA independiente de pila completa de China, adhiriéndose a la dirección de IA para industrias e integrando profundamente la IA con todos los ámbitos de la vida.
Como mencionó el director ejecutivo de Huawei y CEO de Huawei Cloud, Zhang Pinganfa, el modelo Pangu no compone poesía, solo hace cosas, se enfoca en escenarios de la industria y está comprometido con la profundización de asuntos gubernamentales, finanzas, manufactura, minas de carbón, ferrocarriles, productos farmacéuticos, meteorología y otras industrias.
El cambio provocado por la sustitución de lo pequeño por lo grande
De hecho, el modelo grande ha estado fuera de la etapa de concepto durante mucho tiempo, pero está cambiando silenciosamente todo en la vida.
La meteorología es inseparable del ser humano y también trae muchos perjuicios a nuestro desarrollo. Por ejemplo, cada año se generan alrededor de 80 tifones en todo el mundo, de los cuales unos 25 afectan el Océano Pacífico Noroccidental y el Mar de China Meridional, y un promedio de 7 tocarán tierra en mi país. En 2022, las pérdidas económicas directas causadas por los tifones serán de 5.420 millones de yuanes.
Los pronósticos meteorológicos tradicionales se calculan principalmente mediante computadoras HPC de alto rendimiento. Para predecir la trayectoria de un tifón en los próximos 10 días, es necesario pasar varias horas en una supercomputadora con más de 3.000 nodos para la simulación. Con la tendencia creciente del poder de cómputo y la complejidad de los modelos físicos, el cuello de botella del pronóstico numérico tradicional se ha vuelto prominente.
El gran modelo meteorológico de Pangu solo necesita una sola máquina y una sola tarjeta, y puede completar un pronóstico del tiempo en 10 segundos. Es el primer modelo de IA del mundo cuya precisión supera los métodos de pronóstico tradicionales. Puede completar la ruta de un tifón en los próximos 10 días en segundos. La precisión de la predicción de la trayectoria de un tifón es la primera del mundo, que es aproximadamente un 20 % más alta que la de la Agencia Meteorológica Europea.
El mismo cambio ocurrió en el campo de los productos farmacéuticos.
Los antibióticos han salvado innumerables vidas, pero desde que se descubrió la daptomicina en 1987, no se han descubierto nuevos antibióticos durante casi 40 años. La resistencia a los medicamentos no solo amenaza la salud de todos, sino que también podría reducir el PIB en al menos $ 3,4 billones al año para 2030 y empujar a 24 millones de personas a la pobreza extrema. El mundo necesita urgentemente una nueva clase de antibióticos para cambiar la situación en la que los pacientes no tienen medicamentos disponibles cuando se enfrentan a infecciones por "bacterias súper resistentes a los medicamentos".
Investigar un nuevo medicamento no es fácil.Durante mucho tiempo, el desarrollo de nuevos medicamentos no puede escapar de la maldición de la "Ley Doble 10", es decir, el costo promedio supera los mil millones de dólares estadounidenses y el ciclo de investigación y desarrollo es más largo. de 10 años. No solo eso, sino que este es el mejor formato de negocios. En realidad, toma un promedio de 10 a 15 años para que un nuevo medicamento sea aprobado para su comercialización, con un costo de más de 2.600 millones de dólares estadounidenses, y la tasa de éxito clínico es inferior a 10%.
El modelo grande molecular de fármacos Huawei Cloud Pangu utiliza una nueva arquitectura de red de aprendizaje profundo para generar 100 millones de bibliotecas de moléculas pequeñas similares a fármacos con estructuras 100 % novedosas. En comparación con los métodos tradicionales, la precisión de la predicción de farmacabilidad se puede aumentar en un 20 %.
El profesor Liu Bing del Primer Hospital Afiliado de la Universidad Xi'an Jiaotong utilizó el servicio de diseño de fármacos asistido por IA basado en el gran modelo molecular del fármaco Pangu en Huawei Cloud en la investigación y el desarrollo de nuevos fármacos, y desarrolló un fármaco superantibacteriano. X (cinamoilmicina), que se espera que se convierta en casi El primer objetivo nuevo y una nueva clase de antibióticos en 40 años, acortó el ciclo de I+D de los principales fármacos de varios años a un mes, redujo los costes de I+D en un 70 % y rompió el " Ley del Doble Diez" en la industria farmacéutica.
No son sólo los pacientes los que cambian.
Bajo la mina oscura está la vida de los trabajadores. Los trabajadores que bajan al pozo llevan mucho tiempo en un entorno de alto riesgo y mucha presión, no solo atrapados por la sombra de la muerte, sino acompañados de lesiones de por vida. Pero por el contrario, el soterramiento actual de 300 metros aún requiere una gran cantidad de personal para trabajar en el sitio, y necesitan más atención técnica y humanística.
La IA es una buena mano para garantizar la seguridad de las operaciones subterráneas y puede ser una buena ayuda para los procesos manuales inciertos. Sin embargo, no es tan simple como se imagina que la IA ingrese a la industria minera del carbón. El entorno operativo de fondo de pozo es duro y requiere alta precisión en el reconocimiento de imágenes y videos. Además, las diferencias entre las minas son grandes y las operaciones en el sitio son complicadas, por lo que el modelo no se puede reutilizar fácilmente. Al mismo tiempo, la industria minera del carbón carece de talentos de inteligencia artificial de alta calidad.
El modelo grande de Pangu Mine solo necesita importar una gran cantidad de datos de la escena de la mina sin etiquetar para el entrenamiento previo, y luego puede llevar a cabo un aprendizaje independiente sin supervisión.Un modelo grande puede cubrir la minería, excavación, maquinaria, transporte, transporte, lavado y otros procesos comerciales de la mina de carbón Más de 1,000 escenarios subdivididos pueden realizar inspecciones de tiempo completo, ayudar al personal a encontrar problemas a tiempo, evitar accidentes de seguridad causados por inspecciones perdidas, acortar el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia del trabajo del personal de inspección subterránea. En la actualidad, se ha utilizado en 8 minas en todo el país.
Innumerables ciudades grandes, medianas y pequeñas están conectadas en serie por ferrocarriles. Hasta el momento, los ferrocarriles de mi país tienen un kilometraje de 155.000 kilómetros y más de 1 millón de vagones de carga. Con la mejora del nivel de seguridad ferroviaria de mi país, rara vez han ocurrido muchas fallas, y la mayoría de la gente nunca las ha visto, pero una vez que ocurre una falla, generalmente es una falla importante. Por ejemplo, si se salió la placa del núcleo del refuerzo, solo se encontró una muestra defectuosa en todo el país.
Detrás de la seguridad está el arduo trabajo de innumerables personas. Restringido por el desarrollo tecnológico, el TFDS (Sistema de Detección de Imagen Dinámica de Fallos de Operación de Camión) ampliamente utilizado actualmente todavía utiliza métodos manuales para la identificación de fallos. Tomando como ejemplo el taller de inspección 5T de una determinada estación central, casi 800 trenes y más de 40 000 vehículos se inspeccionan en promedio todos los días, y el sistema TFDS toma más de 2,8 millones de fotografías. las fallas en el tren.
A través del modelo grande de Pangu, anteriormente era necesario identificar manualmente 4000 imágenes, pero ahora solo necesita volver a verificar más de 170 imágenes, y la intensidad de trabajo de los trabajadores se ha reducido en un 95,75 %. En la aplicación práctica, puede identificar con precisión más de 430 tipos de fallas diversas de 67 tipos de camiones, 100% de identificación de fallas anormales importantes y la tasa de detección de imágenes sin fallas es tan alta como 95%, superando las expectativas del cliente.
Tales ejemplos son demasiado numerosos para enumerarlos. De hecho, cada vez que uso One Netcom para hacer negocios y uso productos inteligentes, puede ser el crédito del gran modelo. Hemos estado disfrutando directa o indirectamente de los dividendos generados por las actualizaciones tecnológicas. .
¿En qué se diferencia el modelo Pangu?
El campo de modelos a gran escala de hoy todavía está muy caliente. Los jugadores nacionales han organizado una "batalla de cien modelos".
En primer lugar, HUAWEI CLOUD tiene cientos de proyectos en el campo de la IA y se adhiere a AI for Industries Combinando su experiencia acumulada en la industria durante más de 30 años y el cultivo continuo de más de 10 cuerpos industriales, Huawei Cloud ha acumulado rico conocimiento de clientes y socios de la industria Integración con el modelo grande, para que el modelo grande tenga conocimiento y experiencia en la industria.
En segundo lugar, además de aprender muchos conocimientos generales, el modelo Pangu también ha aprendido datos públicos de más de 10 industrias, que abarcan finanzas, asuntos gubernamentales, meteorología, atención médica, salud, Internet, educación, automóviles, comercio minorista, etc.
Más importante aún, el modelo grande de Pangu ha logrado una innovación independiente desde el chip subyacente hasta toda la plataforma de proceso. Ya sabes, en el auge de la IA, la GPU se ha convertido en un producto de moda, pero bajo las múltiples influencias de la fricción geopolítica y la escasez de suministro, implementar tarjetas informáticas de alto rendimiento solo será difícil. Por lo tanto, la innovación independiente se ha convertido en un consenso general en La industria.
Revisar la historia de los modelos a gran escala de Pangea es un proceso de satisfacer continuamente las necesidades de la industria. En marzo de 2020, Tian Qi se unió a Huawei Cloud y comenzó a formar un equipo; en abril de 2021, se lanzó oficialmente el modelo grande Pangu, incluido el modelo grande NLP y el modelo grande CV; en septiembre de 2021, Huawei Cloud lanzó el modelo grande de computación científica y Un modelo grande de moléculas de drogas; en junio de 2022, Huawei Cloud lanzó un modelo grande de Pangu Mine; en noviembre de 2022, Huawei Cloud lanzó un modelo grande de clima.
En el pasado, HUAWEI CLOUD lanzó oficialmente Pangu Large Model 3.0 y lanzó grandes modelos de asuntos gubernamentales, finanzas y fabricación al mismo tiempo. El modelo grande fue extremadamente popular hace un tiempo ¿Por qué Huawei Cloud eligió este momento para anunciar el progreso del modelo grande Pangu?
De hecho, cuando se enfrenta a nuevas tecnologías y tendencias en la industria, HUAWEI CLOUD prioriza las necesidades de la industria, y solo cuando la tecnología esté lo suficientemente madura introducirá nuevas tecnologías al mercado. Desde la perspectiva de Pangu Large Model 3.0, esta vez Huawei Cloud aclaró el posicionamiento industrial de sus productos, integró los modelos grandes anteriores, reorganizó la estructura y expandió la red a través del nuevo modelo grande, para cubrir todas las industrias.
Hu Houkun, presidente rotativo de Huawei, también enfatizó en la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial de 2023 que la clave para el desarrollo de la inteligencia artificial es "profundizar más y más" para potenciar la mejora industrial. En la etapa actual, Huawei tiene dos puntos de enfoque en el desarrollo de la inteligencia artificial: primero, construir una base informática sólida para respaldar el desarrollo de la industria de inteligencia artificial de China. En segundo lugar, desde modelos a gran escala de uso general hasta modelos a gran escala para toda la industria, permita que la inteligencia artificial sirva bien a miles de industrias e investigaciones científicas.
El Pangu Large Model 3.0 adopta un diseño en capas, que incluye una estructura de tres niveles 5+N+X: 5 grandes modelos grandes básicos de nivel L0 brindan diversas habilidades generales, N modelos grandes de la industria de nivel L1 ayudan a las empresas a crear sus propios modelos a gran escala , y los modelos masivos de escenarios de capa L2 se centran en escenarios de aplicaciones específicas o negocios específicos, y brindan a los clientes servicios de modelo listos para usar.
El poder de cómputo es el alimento para los modelos grandes. Durante el proceso de entrenamiento, cada serie de modelos grandes de Pangu casi necesita cientos o incluso miles de chips Ascend para el entrenamiento. El servicio en la nube Ascend AI es la base de los modelos grandes de Pangu, brindándoles una sólida Base.
El servicio en la nube Ascend AI de clúster único de HUAWEI CLOUD con una potencia informática de 2000P Flops se lanzó simultáneamente en Ulanqab y Gui'an.El centro de datos de HUAWEI CLOUD que utiliza la plataforma refrigerada por líquido Tiancheng puede garantizar una tasa de estabilidad a largo plazo de 30 días de 90% para entrenamiento de kilocalorías El tiempo de recuperación de puntos no supera los 10 minutos.
"Para ayudar a los clientes, socios y desarrolladores globales a entrenar y usar modelos grandes, estamos comprometidos a crear otro polo de la IA del mundo para los clientes globales y brindar nuevas opciones para todos los desarrolladores de IA", dijo Zhang Ping'an.
Para muchas empresas, el cumplimiento de la seguridad de los datos es la consideración principal Además del modelo de implementación de la nube pública, el modelo grande de Pangea puede proporcionar una zona de nube de modelo grande y establecer un grupo de recursos específico de la nube para la capacitación y el razonamiento de modelos grandes para garantizar que los datos cumplimiento de la seguridad. Para requisitos de localización de datos más estrictos, también se proporciona una implementación de nube híbrida para ayudar a los clientes a entrenar modelos grandes en su propio HCS privado.
Para un producto, la facilidad de uso es la clave. HUAWEI CLOUD proporciona un kit de herramientas de modelos a gran escala confiable y fácil de usar, Kaitian aPaaS que reúne una gran cantidad de API de escenas de múltiples industrias, y una comunidad exclusiva para modelos a gran escala que incluye cursos completos y de alta calidad y técnicos. certificaciones para ayudar a los desarrolladores a desarrollarse rápidamente.
Es cierto que la tecnología en sí es revolucionaria, pero para que el gran modelo de Pangu ingrese a miles de industrias, aún se necesita darle tiempo para arraigarse en la industria.
Como dijo Andrew Ng, uno de los cuatro reyes de la IA: "Es difícil imaginar una gran industria que la inteligencia artificial no cambie. Las grandes industrias incluyen la atención médica, la educación, el transporte, el comercio minorista, las comunicaciones y la agricultura. Inteligencia artificial estará en estas industrias Esta tendencia es muy obvia.” En el futuro, cada industria puede ser cambiada por los grandes modelos de varias industrias.
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¿Pasará finalmente la era tradicional de la IA?
Autor: Wufang
Fuente: Olfateo de tigre
La IA generativa está generando mucho impulso y continúa mostrando cada vez más potencial. Por ejemplo, deje que AI diseñe chips automáticamente o deje que AI vea a un médico.
Para tomar la posición de liderazgo, las empresas apresuradas no solo hacen todo lo posible para liberar su propia fuerza técnica, sino que también hacen que los modelos de IA sean cada vez más grandes, para lograr el efecto de poderosos ladrillos que vuelan y darse cuenta del surgimiento de la inteligencia.
El "Informe de investigación de mapas de modelos grandes de inteligencia artificial de China" del Centro de Investigación de Desarrollo de Inteligencia Artificial de Nueva Generación del Ministerio de Ciencia y Tecnología muestra que hasta ahora, China ha lanzado 79 modelos grandes con una escala de parámetros de más de mil millones, y el La batalla de los modelos grandes ha entrado gradualmente en la segunda mitad. Más personas comenzaron a prestar atención a la combinación de modelos grandes e industrias reales, y las empresas también mostraron los escenarios de aplicación de sus productos uno tras otro.
Pero, para ser justos, ¿las aplicaciones que originalmente usan tecnología de IA tradicional realmente necesitan usar modelos grandes?¿Qué tipo de modelos grandes necesita la industria? En la Huawei Developer Conference 2023 (HDC.Cloud 2023), Huawei Cloud mostró su último progreso en "IA para industrias" y el modelo Pangu, y propuso permitir que la IA remodele miles de industrias.
Los modelos industriales a gran escala se han convertido en una nueva tendencia
Ninguna empresa quiere quedarse atrás en el auge de los modelos a gran escala. Si cantas, apareceré en el escenario. En los últimos meses, habrá noticias sobre un modelo a gran escala cada pocos días. Bajo la rotación del mercado, las empresas comenzaron a aprovechar la oportunidad y lanzaron modelos a gran escala de propósito general, y gradualmente recurrieron a modelos industriales a gran escala para mostrar la viabilidad de sus propios productos, incluidas demostraciones de máquinas reales y demostraciones de programas.
La razón por la cual el modelo grande es bien conocido por el público es porque los productos C como ChatGPT hacen que las personas realmente aprecien el valor de la tecnología. De hecho, la clave para un modelo grande no es qué tan grande es o qué tan fuerte es su capacidad universal, sino si puede resolver los problemas de las aplicaciones existentes aceptadas por la gente.
En todo el mundo, debido a desafíos como los altos costos de energía de cómputo, la fuga de información y la supervisión de políticas, el proceso de comercialización de modelos a gran escala para C es más lento. los requisitos de escenarios industriales específicos. Se puede decir que se ha convertido en un consenso general para construir un modelo de industria a gran escala.
Por lo general, la IA de modelo pequeño tradicional solo puede realizar tareas específicas o problemas específicos. Para la industria B, los modelos grandes no solo pueden conectar la información del sistema tradicional, sino también realizar una toma de decisiones y una planificación más complejas.
Pero no es fácil hacer un modelo a gran escala de la industria, muchas empresas que quieren aplicar la IA al final tienen que desistir.
En primer lugar, los escenarios comerciales de las empresas son complejos y la mayoría de ellos deben personalizarse. Es necesario procesar diversas tareas, como texto, imágenes, audio, video y mecanismos. Contrario a esto, la mayoría de las empresas carecen de muestras de datos. .
En segundo lugar, el modelo grande es un juego que quema dinero. No solo necesita usar una gran potencia informática a partir de una kilocaloría en la fase de entrenamiento, sino que también requiere talentos profesionales de desarrollo de aplicaciones de IA altamente calificados.
Finalmente, los datos y el conocimiento son los activos principales de las empresas, y es necesario garantizar la privacidad, la seguridad y el cumplimiento de los datos empresariales.
Las cosas profesionales se deben entregar a personas profesionales, y lo mismo ocurre con los modelos grandes, en lugar de dejar que las empresas realicen trabajos básicos como la fabricación de tornillos, cojinetes y engranajes.
Huawei Cloud, como una empresa que lanzó el modelo básico a gran escala de Pangu ya en 2021, no es de ninguna manera un novato en el campo de los modelos a gran escala.En ese momento, apuntaba a la industrialización de la IA. Hoy, HUAWEI CLOUD lanza oficialmente Pangu 3.0 y Ascend AI Cloud Service, convirtiéndose en el primer modelo de IA independiente de pila completa de China, adhiriéndose a la dirección de IA para industrias e integrando profundamente la IA con todos los ámbitos de la vida.
Como mencionó el director ejecutivo de Huawei y CEO de Huawei Cloud, Zhang Pinganfa, el modelo Pangu no compone poesía, solo hace cosas, se enfoca en escenarios de la industria y está comprometido con la profundización de asuntos gubernamentales, finanzas, manufactura, minas de carbón, ferrocarriles, productos farmacéuticos, meteorología y otras industrias.
El cambio provocado por la sustitución de lo pequeño por lo grande
De hecho, el modelo grande ha estado fuera de la etapa de concepto durante mucho tiempo, pero está cambiando silenciosamente todo en la vida.
La meteorología es inseparable del ser humano y también trae muchos perjuicios a nuestro desarrollo. Por ejemplo, cada año se generan alrededor de 80 tifones en todo el mundo, de los cuales unos 25 afectan el Océano Pacífico Noroccidental y el Mar de China Meridional, y un promedio de 7 tocarán tierra en mi país. En 2022, las pérdidas económicas directas causadas por los tifones serán de 5.420 millones de yuanes.
Los pronósticos meteorológicos tradicionales se calculan principalmente mediante computadoras HPC de alto rendimiento. Para predecir la trayectoria de un tifón en los próximos 10 días, es necesario pasar varias horas en una supercomputadora con más de 3.000 nodos para la simulación. Con la tendencia creciente del poder de cómputo y la complejidad de los modelos físicos, el cuello de botella del pronóstico numérico tradicional se ha vuelto prominente.
El gran modelo meteorológico de Pangu solo necesita una sola máquina y una sola tarjeta, y puede completar un pronóstico del tiempo en 10 segundos. Es el primer modelo de IA del mundo cuya precisión supera los métodos de pronóstico tradicionales. Puede completar la ruta de un tifón en los próximos 10 días en segundos. La precisión de la predicción de la trayectoria de un tifón es la primera del mundo, que es aproximadamente un 20 % más alta que la de la Agencia Meteorológica Europea.
El mismo cambio ocurrió en el campo de los productos farmacéuticos.
Los antibióticos han salvado innumerables vidas, pero desde que se descubrió la daptomicina en 1987, no se han descubierto nuevos antibióticos durante casi 40 años. La resistencia a los medicamentos no solo amenaza la salud de todos, sino que también podría reducir el PIB en al menos $ 3,4 billones al año para 2030 y empujar a 24 millones de personas a la pobreza extrema. El mundo necesita urgentemente una nueva clase de antibióticos para cambiar la situación en la que los pacientes no tienen medicamentos disponibles cuando se enfrentan a infecciones por "bacterias súper resistentes a los medicamentos".
Investigar un nuevo medicamento no es fácil.Durante mucho tiempo, el desarrollo de nuevos medicamentos no puede escapar de la maldición de la "Ley Doble 10", es decir, el costo promedio supera los mil millones de dólares estadounidenses y el ciclo de investigación y desarrollo es más largo. de 10 años. No solo eso, sino que este es el mejor formato de negocios. En realidad, toma un promedio de 10 a 15 años para que un nuevo medicamento sea aprobado para su comercialización, con un costo de más de 2.600 millones de dólares estadounidenses, y la tasa de éxito clínico es inferior a 10%.
El modelo grande molecular de fármacos Huawei Cloud Pangu utiliza una nueva arquitectura de red de aprendizaje profundo para generar 100 millones de bibliotecas de moléculas pequeñas similares a fármacos con estructuras 100 % novedosas. En comparación con los métodos tradicionales, la precisión de la predicción de farmacabilidad se puede aumentar en un 20 %.
El profesor Liu Bing del Primer Hospital Afiliado de la Universidad Xi'an Jiaotong utilizó el servicio de diseño de fármacos asistido por IA basado en el gran modelo molecular del fármaco Pangu en Huawei Cloud en la investigación y el desarrollo de nuevos fármacos, y desarrolló un fármaco superantibacteriano. X (cinamoilmicina), que se espera que se convierta en casi El primer objetivo nuevo y una nueva clase de antibióticos en 40 años, acortó el ciclo de I+D de los principales fármacos de varios años a un mes, redujo los costes de I+D en un 70 % y rompió el " Ley del Doble Diez" en la industria farmacéutica.
No son sólo los pacientes los que cambian.
Bajo la mina oscura está la vida de los trabajadores. Los trabajadores que bajan al pozo llevan mucho tiempo en un entorno de alto riesgo y mucha presión, no solo atrapados por la sombra de la muerte, sino acompañados de lesiones de por vida. Pero por el contrario, el soterramiento actual de 300 metros aún requiere una gran cantidad de personal para trabajar en el sitio, y necesitan más atención técnica y humanística.
La IA es una buena mano para garantizar la seguridad de las operaciones subterráneas y puede ser una buena ayuda para los procesos manuales inciertos. Sin embargo, no es tan simple como se imagina que la IA ingrese a la industria minera del carbón. El entorno operativo de fondo de pozo es duro y requiere alta precisión en el reconocimiento de imágenes y videos. Además, las diferencias entre las minas son grandes y las operaciones en el sitio son complicadas, por lo que el modelo no se puede reutilizar fácilmente. Al mismo tiempo, la industria minera del carbón carece de talentos de inteligencia artificial de alta calidad.
El modelo grande de Pangu Mine solo necesita importar una gran cantidad de datos de la escena de la mina sin etiquetar para el entrenamiento previo, y luego puede llevar a cabo un aprendizaje independiente sin supervisión.Un modelo grande puede cubrir la minería, excavación, maquinaria, transporte, transporte, lavado y otros procesos comerciales de la mina de carbón Más de 1,000 escenarios subdivididos pueden realizar inspecciones de tiempo completo, ayudar al personal a encontrar problemas a tiempo, evitar accidentes de seguridad causados por inspecciones perdidas, acortar el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia del trabajo del personal de inspección subterránea. En la actualidad, se ha utilizado en 8 minas en todo el país.
Innumerables ciudades grandes, medianas y pequeñas están conectadas en serie por ferrocarriles. Hasta el momento, los ferrocarriles de mi país tienen un kilometraje de 155.000 kilómetros y más de 1 millón de vagones de carga. Con la mejora del nivel de seguridad ferroviaria de mi país, rara vez han ocurrido muchas fallas, y la mayoría de la gente nunca las ha visto, pero una vez que ocurre una falla, generalmente es una falla importante. Por ejemplo, si se salió la placa del núcleo del refuerzo, solo se encontró una muestra defectuosa en todo el país.
Detrás de la seguridad está el arduo trabajo de innumerables personas. Restringido por el desarrollo tecnológico, el TFDS (Sistema de Detección de Imagen Dinámica de Fallos de Operación de Camión) ampliamente utilizado actualmente todavía utiliza métodos manuales para la identificación de fallos. Tomando como ejemplo el taller de inspección 5T de una determinada estación central, casi 800 trenes y más de 40 000 vehículos se inspeccionan en promedio todos los días, y el sistema TFDS toma más de 2,8 millones de fotografías. las fallas en el tren.
A través del modelo grande de Pangu, anteriormente era necesario identificar manualmente 4000 imágenes, pero ahora solo necesita volver a verificar más de 170 imágenes, y la intensidad de trabajo de los trabajadores se ha reducido en un 95,75 %. En la aplicación práctica, puede identificar con precisión más de 430 tipos de fallas diversas de 67 tipos de camiones, 100% de identificación de fallas anormales importantes y la tasa de detección de imágenes sin fallas es tan alta como 95%, superando las expectativas del cliente.
Tales ejemplos son demasiado numerosos para enumerarlos. De hecho, cada vez que uso One Netcom para hacer negocios y uso productos inteligentes, puede ser el crédito del gran modelo. Hemos estado disfrutando directa o indirectamente de los dividendos generados por las actualizaciones tecnológicas. .
¿En qué se diferencia el modelo Pangu?
El campo de modelos a gran escala de hoy todavía está muy caliente. Los jugadores nacionales han organizado una "batalla de cien modelos".
En primer lugar, HUAWEI CLOUD tiene cientos de proyectos en el campo de la IA y se adhiere a AI for Industries Combinando su experiencia acumulada en la industria durante más de 30 años y el cultivo continuo de más de 10 cuerpos industriales, Huawei Cloud ha acumulado rico conocimiento de clientes y socios de la industria Integración con el modelo grande, para que el modelo grande tenga conocimiento y experiencia en la industria.
En segundo lugar, además de aprender muchos conocimientos generales, el modelo Pangu también ha aprendido datos públicos de más de 10 industrias, que abarcan finanzas, asuntos gubernamentales, meteorología, atención médica, salud, Internet, educación, automóviles, comercio minorista, etc.
Más importante aún, el modelo grande de Pangu ha logrado una innovación independiente desde el chip subyacente hasta toda la plataforma de proceso. Ya sabes, en el auge de la IA, la GPU se ha convertido en un producto de moda, pero bajo las múltiples influencias de la fricción geopolítica y la escasez de suministro, implementar tarjetas informáticas de alto rendimiento solo será difícil. Por lo tanto, la innovación independiente se ha convertido en un consenso general en La industria.
Revisar la historia de los modelos a gran escala de Pangea es un proceso de satisfacer continuamente las necesidades de la industria. En marzo de 2020, Tian Qi se unió a Huawei Cloud y comenzó a formar un equipo; en abril de 2021, se lanzó oficialmente el modelo grande Pangu, incluido el modelo grande NLP y el modelo grande CV; en septiembre de 2021, Huawei Cloud lanzó el modelo grande de computación científica y Un modelo grande de moléculas de drogas; en junio de 2022, Huawei Cloud lanzó un modelo grande de Pangu Mine; en noviembre de 2022, Huawei Cloud lanzó un modelo grande de clima.
En el pasado, HUAWEI CLOUD lanzó oficialmente Pangu Large Model 3.0 y lanzó grandes modelos de asuntos gubernamentales, finanzas y fabricación al mismo tiempo. El modelo grande fue extremadamente popular hace un tiempo ¿Por qué Huawei Cloud eligió este momento para anunciar el progreso del modelo grande Pangu?
De hecho, cuando se enfrenta a nuevas tecnologías y tendencias en la industria, HUAWEI CLOUD prioriza las necesidades de la industria, y solo cuando la tecnología esté lo suficientemente madura introducirá nuevas tecnologías al mercado. Desde la perspectiva de Pangu Large Model 3.0, esta vez Huawei Cloud aclaró el posicionamiento industrial de sus productos, integró los modelos grandes anteriores, reorganizó la estructura y expandió la red a través del nuevo modelo grande, para cubrir todas las industrias.
Hu Houkun, presidente rotativo de Huawei, también enfatizó en la Conferencia Mundial de Inteligencia Artificial de 2023 que la clave para el desarrollo de la inteligencia artificial es "profundizar más y más" para potenciar la mejora industrial. En la etapa actual, Huawei tiene dos puntos de enfoque en el desarrollo de la inteligencia artificial: primero, construir una base informática sólida para respaldar el desarrollo de la industria de inteligencia artificial de China. En segundo lugar, desde modelos a gran escala de uso general hasta modelos a gran escala para toda la industria, permita que la inteligencia artificial sirva bien a miles de industrias e investigaciones científicas.
El Pangu Large Model 3.0 adopta un diseño en capas, que incluye una estructura de tres niveles 5+N+X: 5 grandes modelos grandes básicos de nivel L0 brindan diversas habilidades generales, N modelos grandes de la industria de nivel L1 ayudan a las empresas a crear sus propios modelos a gran escala , y los modelos masivos de escenarios de capa L2 se centran en escenarios de aplicaciones específicas o negocios específicos, y brindan a los clientes servicios de modelo listos para usar.
El servicio en la nube Ascend AI de clúster único de HUAWEI CLOUD con una potencia informática de 2000P Flops se lanzó simultáneamente en Ulanqab y Gui'an.El centro de datos de HUAWEI CLOUD que utiliza la plataforma refrigerada por líquido Tiancheng puede garantizar una tasa de estabilidad a largo plazo de 30 días de 90% para entrenamiento de kilocalorías El tiempo de recuperación de puntos no supera los 10 minutos.
"Para ayudar a los clientes, socios y desarrolladores globales a entrenar y usar modelos grandes, estamos comprometidos a crear otro polo de la IA del mundo para los clientes globales y brindar nuevas opciones para todos los desarrolladores de IA", dijo Zhang Ping'an.
Para muchas empresas, el cumplimiento de la seguridad de los datos es la consideración principal Además del modelo de implementación de la nube pública, el modelo grande de Pangea puede proporcionar una zona de nube de modelo grande y establecer un grupo de recursos específico de la nube para la capacitación y el razonamiento de modelos grandes para garantizar que los datos cumplimiento de la seguridad. Para requisitos de localización de datos más estrictos, también se proporciona una implementación de nube híbrida para ayudar a los clientes a entrenar modelos grandes en su propio HCS privado.
Para un producto, la facilidad de uso es la clave. HUAWEI CLOUD proporciona un kit de herramientas de modelos a gran escala confiable y fácil de usar, Kaitian aPaaS que reúne una gran cantidad de API de escenas de múltiples industrias, y una comunidad exclusiva para modelos a gran escala que incluye cursos completos y de alta calidad y técnicos. certificaciones para ayudar a los desarrolladores a desarrollarse rápidamente.
Es cierto que la tecnología en sí es revolucionaria, pero para que el gran modelo de Pangu ingrese a miles de industrias, aún se necesita darle tiempo para arraigarse en la industria.
Como dijo Andrew Ng, uno de los cuatro reyes de la IA: "Es difícil imaginar una gran industria que la inteligencia artificial no cambie. Las grandes industrias incluyen la atención médica, la educación, el transporte, el comercio minorista, las comunicaciones y la agricultura. Inteligencia artificial estará en estas industrias Esta tendencia es muy obvia.” En el futuro, cada industria puede ser cambiada por los grandes modelos de varias industrias.