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盤(pán)古大模型

盤(pán)古大模型 PanguLargeModels

盤(pán)古大模型5.5 - 五大基礎(chǔ)模型 夯實(shí)基礎(chǔ)能力

查看模型規(guī)格 訓(xùn)練和部署盤(pán)古系列模型、三方開(kāi)源模型請(qǐng)登錄 ModelArts Studio控制臺(tái)

盤(pán)古NLP大模型 - 新架構(gòu)718B深度思考模型
超千億參數(shù)的中文預(yù)訓(xùn)練大模型,它利用大量數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練、對(duì)多源豐富知識(shí)相結(jié)合,并通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)吸收海量文本數(shù)據(jù),不斷提升模型的效果。最新發(fā)布的718B深度思考模型采用稀疏高效的MOE新架構(gòu),探索不同專(zhuān)家異構(gòu)方式,昇騰親和設(shè)計(jì)在超節(jié)點(diǎn)帶寬通信優(yōu)勢(shì)明顯,718B深度思考模型增加多語(yǔ)言、推理類(lèi)數(shù)據(jù),達(dá)到國(guó)內(nèi)模型第一梯隊(duì)。
盤(pán)古CV大模型 - 30B 視覺(jué)MOE大模型
基于海量圖像、視頻構(gòu)筑的視覺(jué)基礎(chǔ)模型,利用少量數(shù)據(jù)微調(diào)即可實(shí)現(xiàn)特定任務(wù)。最新發(fā)布的視覺(jué)MOE大模型,具有30B大參數(shù)量,支持多類(lèi)型范圖像生成。
盤(pán)古多模態(tài)大模型 - 世界模型
融合語(yǔ)言和視覺(jué)等多模態(tài)信息,實(shí)現(xiàn)圖像理解、圖像生成、視頻生成等應(yīng)用;最新發(fā)布的世界模型動(dòng)態(tài)生成可交互、可漫游的數(shù)字空間。
盤(pán)古預(yù)測(cè)大模型 - 跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合
面向結(jié)構(gòu)化任務(wù)基于triplet transformer 統(tǒng)一架構(gòu)在預(yù)訓(xùn)練階段完成跨模型通用知識(shí)學(xué)習(xí),支持基于用戶(hù)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),針對(duì)跨領(lǐng)域下游任務(wù)進(jìn)行微調(diào),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)事物發(fā)展趨勢(shì)、狀態(tài)類(lèi)別等進(jìn)行量化預(yù)測(cè)的大模型。
盤(pán)古科學(xué)計(jì)算大模型 - 風(fēng)光水電新能源預(yù)測(cè)
科學(xué)計(jì)算大模型致力于將人工智能與科學(xué)研究深度融合,為氣象、生物醫(yī)藥、化學(xué)材料等前沿領(lǐng)域打造高精度模型,助力科研突破,賦能產(chǎn)業(yè)升級(jí)與創(chuàng)新發(fā)展。
盤(pán)古NLP大模型 - 新架構(gòu)718B深度思考模型
超千億參數(shù)的中文預(yù)訓(xùn)練大模型,它利用大量數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練、對(duì)多源豐富知識(shí)相結(jié)合,并通過(guò)持續(xù)學(xué)習(xí)吸收海量文本數(shù)據(jù),不斷提升模型的效果。最新發(fā)布的718B深度思考模型采用稀疏高效的MOE新架構(gòu),探索不同專(zhuān)家異構(gòu)方式,昇騰親和設(shè)計(jì)在超節(jié)點(diǎn)帶寬通信優(yōu)勢(shì)明顯,718B深度思考模型增加多語(yǔ)言、推理類(lèi)數(shù)據(jù),達(dá)到國(guó)內(nèi)模型第一梯隊(duì)。
盤(pán)古CV大模型 - 30B 視覺(jué)MOE大模型
基于海量圖像、視頻構(gòu)筑的視覺(jué)基礎(chǔ)模型,利用少量數(shù)據(jù)微調(diào)即可實(shí)現(xiàn)特定任務(wù)。最新發(fā)布的視覺(jué)MOE大模型,具有30B大參數(shù)量,支持多類(lèi)型范圖像生成。
盤(pán)古多模態(tài)大模型 - 世界模型
融合語(yǔ)言和視覺(jué)等多模態(tài)信息,實(shí)現(xiàn)圖像理解、圖像生成、視頻生成等應(yīng)用;最新發(fā)布的世界模型動(dòng)態(tài)生成可交互、可漫游的數(shù)字空間。
盤(pán)古預(yù)測(cè)大模型 - 跨模態(tài)數(shù)據(jù)融合
面向結(jié)構(gòu)化任務(wù)基于triplet transformer 統(tǒng)一架構(gòu)在預(yù)訓(xùn)練階段完成跨模型通用知識(shí)學(xué)習(xí),支持基于用戶(hù)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),針對(duì)跨領(lǐng)域下游任務(wù)進(jìn)行微調(diào),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)事物發(fā)展趨勢(shì)、狀態(tài)類(lèi)別等進(jìn)行量化預(yù)測(cè)的大模型。
盤(pán)古科學(xué)計(jì)算大模型 - 風(fēng)光水電新能源預(yù)測(cè)
科學(xué)計(jì)算大模型致力于將人工智能與科學(xué)研究深度融合,為氣象、生物醫(yī)藥、化學(xué)材料等前沿領(lǐng)域打造高精度模型,助力科研突破,賦能產(chǎn)業(yè)升級(jí)與創(chuàng)新發(fā)展。

一站式大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts Studio

一站式大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts Studio

ModelArts Studio大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)

作為盤(pán)古大模型唯一的企業(yè)級(jí)服務(wù)入口,為企業(yè)用戶(hù)提供盤(pán)古大模型及三方模型的推理服務(wù),以及數(shù)據(jù)工程、模型開(kāi)發(fā)、垂域應(yīng)用開(kāi)發(fā)、Agent開(kāi)發(fā)的大模型服務(wù)

  • ModelArts Studio一站式大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)
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為什么選擇盤(pán)古大模型
為什么選擇盤(pán)古大模型
分層解耦的三層架構(gòu),靈活適配各行業(yè)需求

盤(pán)古大模型采用“5+N+X”分層架構(gòu)(L0基礎(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型、L2場(chǎng)景模型),實(shí)現(xiàn)從通用能力到行業(yè)場(chǎng)景的精準(zhǔn)適配 查看架構(gòu)大圖

全棧自主技術(shù)體系,確保數(shù)據(jù)、模型、內(nèi)容安全可控

從底層硬件到頂層應(yīng)用的完全自研技術(shù)棧,提供安全穩(wěn)定的技術(shù)底座

行業(yè)覆蓋深度與廣度領(lǐng)先,推動(dòng)實(shí)際生產(chǎn)力提升

“AI+場(chǎng)景”深度融合,覆蓋金融、政務(wù)、油氣、礦山、電力、醫(yī)學(xué)、制造等行業(yè),解決行業(yè)難題

端邊云全場(chǎng)景協(xié)同,打造低門(mén)檻的AI落地范式

云邊端智能協(xié)同框架,構(gòu)建輕量化-邊緣化-低時(shí)延的全場(chǎng)景能力

大模型應(yīng)用場(chǎng)景

大模型應(yīng)用場(chǎng)景

數(shù)字員工

銀行員工日常工作中需要查找各種信息,如人員信息、制度、流程等,同時(shí)每天書(shū)寫(xiě)大量的報(bào)告、郵件、會(huì)議紀(jì)要等,急需大模型輔助提升日常辦公效率

場(chǎng)景介紹
會(huì)議總結(jié)

基于大模型泛化能力,根據(jù)會(huì)議內(nèi)容進(jìn)行總結(jié),抽取關(guān)鍵點(diǎn)生成會(huì)議要點(diǎn),形成會(huì)議紀(jì)要

郵件總結(jié)

智能化郵件處理,基于大模型進(jìn)行郵件整理、郵件撰寫(xiě)、郵件回復(fù),提升郵件處理效率

材料撰寫(xiě)

根據(jù)大綱、項(xiàng)目?jī)?nèi)容、字段的要求,生成調(diào)研報(bào)告或項(xiàng)目規(guī)劃文件,并進(jìn)行中英文翻譯

證件審核

人社局不同事項(xiàng)接收到的電子材料,尤其是圖片類(lèi)電子材料,利用盤(pán)古多模態(tài)大模型自動(dòng)進(jìn)行合規(guī)性審查和智能分類(lèi),實(shí)現(xiàn)事件處理全過(guò)程智能化管理,使業(yè)務(wù)人員從繁重的數(shù)據(jù)整理、匯總和審查的工作中解脫出來(lái),提高人社局辦事處理效率

場(chǎng)景介紹
文檔合規(guī)審核

判斷用戶(hù)上傳的證件類(lèi)型是否正確,上傳的證件名稱(chēng)、信息是否有誤,內(nèi)容是否正確和本人一致

材料類(lèi)型審核

識(shí)別系統(tǒng)的材料合規(guī)審核模塊,判斷不同報(bào)表填寫(xiě)內(nèi)容是否合規(guī),如是否有字段漏填、是否存在未簽名的情況等

智慧城市

重點(diǎn)城市一二三類(lèi)攝像頭數(shù)量普遍在數(shù)十萬(wàn)量級(jí),區(qū)縣城市在幾萬(wàn)量級(jí),大量視頻的共享、匯聚、分析城市政府物聯(lián)感知體系建設(shè)需要重點(diǎn)解決的問(wèn)題,盤(pán)古CV大模型由點(diǎn)到面,全場(chǎng)景、立體化建設(shè)城市感知體系

場(chǎng)景介紹
城市治理

人群檢測(cè)(含橫幅檢測(cè))、占道經(jīng)營(yíng)事件檢測(cè)、違規(guī)廣告牌檢測(cè)、垃圾落地事件檢測(cè)、共享單車(chē)亂擺放事件檢測(cè)、垃圾桶滿(mǎn)溢檢測(cè)、垃圾桶未合蓋檢測(cè)等。

交通

機(jī)動(dòng)車(chē)逆行檢測(cè)、車(chē)牌識(shí)別、機(jī)動(dòng)車(chē)違停檢測(cè)、車(chē)輛數(shù)目統(tǒng)計(jì)、車(chē)流量監(jiān)測(cè)、車(chē)型識(shí)別等

水務(wù)

積水內(nèi)澇檢測(cè)、水尺識(shí)別、排口排水檢測(cè)、船只入侵檢測(cè)、河面漂浮物檢測(cè)、閘室人員入侵檢測(cè)等

智慧配煤

盤(pán)古預(yù)測(cè)大模型輔助人工進(jìn)行決策,提供最優(yōu)配比,實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)精細(xì)化,在保證焦炭質(zhì)量要求的前提下,綜合考慮焦炭?jī)r(jià)格綜合收益,通過(guò)大模型找到最優(yōu)配比使得利潤(rùn)最大化

場(chǎng)景介紹
焦炭成分質(zhì)量預(yù)測(cè)

通過(guò)評(píng)估和預(yù)測(cè)焦炭生產(chǎn)過(guò)程中焦炭成分及其質(zhì)量來(lái)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)焦炭的成分和質(zhì)量

配煤比例優(yōu)化

高爐煉鐵過(guò)程中,通過(guò)合理選擇和搭配不同種類(lèi)、性質(zhì)和質(zhì)量的煤炭,降低生產(chǎn)成本

氣象預(yù)報(bào)

盤(pán)古氣象大模型可以精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)細(xì)粒度氣象特征,速度相比傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)大幅提升。目前,盤(pán)古氣象大模型的氣象預(yù)測(cè)結(jié)果包括重力位勢(shì)、濕度、風(fēng)速、溫度、海平面氣壓、降水等,可以直接應(yīng)用于多個(gè)氣象研究細(xì)分場(chǎng)景,歐洲中期預(yù)報(bào)中心和中央氣象臺(tái)等都在實(shí)測(cè)中發(fā)現(xiàn)盤(pán)古預(yù)測(cè)的優(yōu)越性

場(chǎng)景介紹
降水預(yù)報(bào)

未來(lái)1-7天全球中期降水預(yù)報(bào),地表分辨率0.25°(25*25公里,目前提供南北緯60°之間),時(shí)間分辨率1小時(shí),提供目標(biāo)時(shí)刻前6小時(shí)的累計(jì)降水毫米數(shù)

臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào)

未來(lái)1-7天全球臺(tái)風(fēng)路徑預(yù)報(bào),地表分辨率0.25°(25*25公里),時(shí)間分辨率1小時(shí)

污染物濃度預(yù)報(bào)

包括PM10、PM2.5、NO?、O?、SO?、CO等,預(yù)測(cè)未來(lái)7天的AQI指標(biāo)

與客戶(hù)一起構(gòu)建合作共贏的AI生態(tài)體系,加速AI應(yīng)用落地

與客戶(hù)一起構(gòu)建合作共贏的AI生態(tài)體系,加速AI應(yīng)用落地

權(quán)威機(jī)構(gòu)的廣泛認(rèn)可

權(quán)威機(jī)構(gòu)的廣泛認(rèn)可

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