AI开发新模式

AI开发正面临场景碎片化,难以规模复制、行业知识与AI技术结合困难、自身可解释性差等问题。盘古大模型从应用技术手段,解决AI规模化、产业化的难题。


使用盘古大模型开发AI,优势非常明显:

  • 【1】模型具备极佳泛化能力 ,场景覆盖率提升10倍,极大节省训练投入;
  • 【2】获得更佳模型性能,效率提升10-100倍;
  • 【3】流水线工具集成,训练更快

盘古NLP大模型

业界最接近人类中文理解能力

首次使用Encoder-Decoder架构

兼顾NLP大模型的理解能力和生成能力,保证了模型在不同系统中的嵌入灵活性。下游应用中,仅需少量样本和可学习参数即可完成千亿规模大模型的快速微调和下游适配。

盘古CV大模型

首次实现模型按需抽取,首次实现兼顾判别与生成能力

基于模型大小和运行速度需求,自适应抽取不同规模模型,按需实现快速落地应用。使用层次化语义对齐和语义调整算法,在浅层特征上获得了更好的可分离性,使小样本学习的能力获得了显著提升,达到业界第一。