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盤古NLP大模型
盤古大模型是業內首個千億參數的中文大模型，擁有1100億密集參數，經過40TB的海量數據訓練而成。同時也通過多任務prompt等技術延伸出10億參數、性能更好的落地版本，極大地加速了AI的商業應用效率和泛化能力；
盤古大模型的算法由循環智能主導和清華大學、華為的算法團隊聯合攻關，在預訓練階段引入基于Prompt的任務等多項創新方案，成功突破了大模型微調的難題。
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多行業領域
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多任務類型
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中文大模型
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零樣本學習
AI落地難的行業痛點
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標注數據量大模型訓練所需數據量大，而數據標注依賴于昂貴的人工成本。
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研發成本高AI模型研發成本極高，開發、調參、訓練、優化均需專業的算法研究人員。
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優化周期長由于數據所需量大，標注周期長，嚴重降低了模型的迭代速度，效率非常低。
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泛化能力差單個模型只可應對單個領域下的單個任務，業務種類多時，需多個模型來應對。
盤古NLP大模型的優勢
盤古的零樣本、小樣本學習能力強，可極大程度的減少數據的標注成本。
相比傳統調參方式，盤古通過自動化prompt的方式極大的加速了模型迭代速度，開發成本大幅降低。
由于不需要大量標注數據，且不用反復進行調參實驗，可實現盤古大模型的快速優化迭代。
盤古大模型可同時應對多個領域的多種任務類型，如金融、房產、教育等不同領域。
平臺采用全新的交互形式，設計簡約，流程清晰易懂，無需算法背景，通過擬人對話的形式創建并測試模型，簡單培訓后可迅速上手構建企業自己的定制模型。
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零樣本學習
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研發成本低
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優化迭代快
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泛化能力強
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可快速上手
基于預訓練的NLP技術演進到第三階段
盤古大模型采用了最新一代技術，經過循環智能和華為的算法研究團隊的數月聯合攻關，通過Prompt將下游監督任務加入預訓練階段，
采用超多任務的大規模預訓練方式，大幅降低了微調難度，解決以往大模型難以為不同那個行業場景進行微調的難題。
以盤古NLP大模型為代表的半監督預訓練+超多任務的大規模預訓練+自動化prompting
以GPT-3為代表的“超大規模預訓練+prompting”范式
以BERT為代表的“預訓練一微調”范式
超大規模模型帶來的流程變革
盤古NLP大模型的落地能力
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