華為開發者大會 2023（Cloud）在東莞召開。華為發布盤古大模型 3.0，將圍繞行業重塑、技術扎根、開放同飛三大創新方向，為行業客戶、伙伴及開發者提供更好的服務。

世界AI大會系列：數據為核，邁向多模態AI大模型時代

（一）分層解耦：盤古大模型 3.0 是一個面向行業的大模型系列，包括“5+N+X”三層架構。盤古大模型采用完全的分層解耦設計，可以快速適配、快速滿足行業的多變需求。

（二）全棧自主：盤古大模型實現了以鯤鵬和昇騰為基礎的 AI算力云平臺，以及異構計算架構 CANN、全場景 AI 框架昇思 MindSpore、AI 開發生產線 ModelArts 的全棧自主創新，盤古大模型訓練效率達到業界主流 GPU的 1.1 倍。

（三）國際領先：根據華為云官網，國際頂級學術期刊《自然》(Nature)雜志正刊發表了華為云盤古大模型研發團隊研究成果——《三維神經網絡用于精準中期全球天氣預報》。

（一）分層解耦

未來盤古大模型能成為每個行業、企業和個人都有自己的專家助手，讓工作更輕松。盤古大模型 3.0 是一個面向行業的大模型系列，包括“5+N+X”三層架構：

?L0 層包括自然語言、視覺、多模態、預測、科學計算五個基礎大模型，提供滿足行業場景中的多種技能需求。盤古 3.0 為客戶提供 100 億參數、380 億參數、710 參數和 1000 億參數的系列化基礎大模型，匹配客戶不同場景、不同時延、不同響應速度的行業多樣化需求。同時提供全新能力集，包括 NLP 大模型的知識問答、文案生成、代碼生成，以及多模態大模型的圖像生成、圖像理解等能力，這些技能都可以供客戶和伙伴企業直接調用。無論多大參數規模的大模型，盤古提供一致的能力集。

?L1 層是 N 個行業大模型，華為云既可以提供使用行業公開數據訓練的行業通用大模型，包括政務、金融、制造、礦山、氣象等大模型；也可以基于行業客戶的自有數據，在盤古大模型的 L0 和 L1 層上，為客戶訓練自己的專有大模型。

?L2 層為客戶提供了更多細化場景的模型，更加專注于政務熱線、網點助手、先導藥物篩選、傳送帶異物檢測、臺風路徑預測等具體行業應用或特定業務場景，為客戶提供“開箱即用”的模型服務。

盤古大模型采用完全的分層解耦設計，可以快速適配、快速滿足行業的多變需求。客戶既可以為自己的大模型加載獨立的數據集，也可以單獨升級基礎模型，也可以單獨升級能力集。在 L0 和 L1 大模型的基礎上，華為云還為客戶提供了大模型行業開發套件，通過對客戶自有數據的二次訓練，客戶就可以擁有自己的專屬行業大模型。

（二）全棧自主

大模型的創新不僅僅是模型自身的創新，而是需要全棧的創新，對算力，算子，計算框架及平臺進行全面優化。根據中國經濟網報道，通過持續研發，目前盤古大模型在性能、深度、架構及數據增強方面均進行了升級。盤古大模型實現了以鯤鵬和昇騰為基礎的 AI 算力云平臺，以及異構計算架構 CANN、全場景 AI 框架昇思MindSpore、AI 開發生產線 ModelArts 的全棧自主創新，實現極致效能，打造世界 AI另一極。

此外，端到端的技術優化為大模型開發和運行提供分布式并行加速，算子和編譯優化、集群級通信優化等關鍵能力，使盤古大模型訓練效率達到業界主流 GPU 的 1.1倍。

同時，昇騰 AI 云服務除了支持華為全場景 AI 框架昇思 MindSpore 外，還支持Pytorch、Tensorflow 等主流 AI 框架。這些框架中 90%的算子，都可以通過華為端到端的遷移工具平滑遷移到昇騰平臺。

盤古大模型要幫助每個企業、每個人都擁有自己的專家助手。華為云提供易用可靠的大模型工具套件、匯聚海量多行業場景 API 的開天 aPaaS，以及包含豐富優質課程和技術認證的大模型專屬社區，將與開發者及伙伴一起，共同探索盤古大模型與行業結合的創新路徑。

（三）國際領先

根據華為云官網，近日國際頂級學術期刊《自然》(Nature)雜志正刊發表了華為云盤古大模型研發團隊研究成果——《三維神經網絡用于精準中期全球天氣預報》。根據華為云官網，這是近年來中國科技公司首篇作為唯一署名單位發表的《自然》正刊論文。《自然》審稿人對該成果給予高度評價：“華為云盤古氣象大模型讓人們重新審視氣象預報模型的未來，模型的開放將推動該領域的發展。”

華為云盤古氣象大模型是首個精度超過傳統數值預報方法的 AI 模型，速度相比傳統數值預報提速 10000 倍以上。目前，盤古氣象大模型能夠提供全球氣象秒級預報，其氣象預測結果包括位勢、濕度、風速、溫度、海平面氣壓等，可以直接應用于多個氣象研究細分場景，歐洲中期預報中心和中央氣象臺等都在實測中發現盤古預測的優越性。