分享 | 华为预训练大模型白皮书

起源与发展： 自1956年人工智能概念提出以来，经历了多次起伏，包括符号主义、连接主义等不同流派的探索，到21世纪初硬件性能提升和大数据兴起，使得深度学习成为主流技术。

发展阶段： 人工智能发展经历了从早期的逻辑演绎方法到后来的统计学习方法转变，这一转变发生在20世纪90年代，标志性的事件是深度神经网络模型的崛起。

解决碎片化： 预训练大模型通过大规模数据训练，提高了模型的泛化能力，解决了传统小模型在不同应用场景下的局限性。

盘古大模型： 华为推出的盘古大模型在视觉、语音语义、多模态等方面展示了强大的性能，特别是在实际业务中的应用，如TFDS图像检测系统，显著提升了工作效率。

实际应用： 盘古大模型在诸如TFDS图像检测系统、智慧销售、水泥生产优化等多个行业场景中都有广泛应用，并且表现出色。

技术创新： 盘古大模型通过多任务融合训练策略，实现了对海量文本数据的有效学习，从而提升了模型在多种任务上的表现。