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盘古NLP大模型
盘古大模型是业内首个千亿参数的中文大模型，拥有1100亿密集参数，经过40TB的海量数据训练而成。同时也通过多任务prompt等技术延伸出10亿参数、性能更好的落地版本，极大地加速了AI的商业应用效率和泛化能力；
盘古大模型的算法由循环智能主导和清华大学、华为的算法团队联合攻关，在预训练阶段引入基于Prompt的任务等多项创新方案，成功突破了大模型微调的难题。
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多行业领域
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多任务类型
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中文大模型
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零样本学习
AI落地难的行业痛点
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标注数据量大模型训练所需数据量大，而数据标注依赖于昂贵的人工成本。
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研发成本高AI模型研发成本极高，开发、调参、训练、优化均需专业的算法研究人员。
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优化周期长由于数据所需量大，标注周期长，严重降低了模型的迭代速度，效率非常低。
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泛化能力差单个模型只可应对单个领域下的单个任务，业务种类多时，需多个模型来应对。
盘古NLP大模型的优势
盘古的零样本、小样本学习能力强，可极大程度的减少数据的标注成本。
相比传统调参方式，盘古通过自动化prompt的方式极大的加速了模型迭代速度，开发成本大幅降低。
由于不需要大量标注数据，且不用反复进行调参实验，可实现盘古大模型的快速优化迭代。
盘古大模型可同时应对多个领域的多种任务类型，如金融、房产、教育等不同领域。
平台采用全新的交互形式，设计简约，流程清晰易懂，无需算法背景，通过拟人对话的形式创建并测试模型，简单培训后可迅速上手构建企业自己的定制模型。
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零样本学习
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研发成本低
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优化迭代快
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泛化能力强
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可快速上手
基于预训练的NLP技术演进到第三阶段
盘古大模型采用了最新一代技术，经过循环智能和华为的算法研究团队的数月联合攻关，通过Prompt将下游监督任务加入预训练阶段，
采用超多任务的大规模预训练方式，大幅降低了微调难度，解决以往大模型难以为不同那个行业场景进行微调的难题。
以盘古NLP大模型为代表的半监督预训练+超多任务的大规模预训练+自动化prompting
以GPT-3为代表的“超大规模预训练+prompting”范式
以BERT为代表的“预训练一微调”范式
超大规模模型带来的流程变革
盘古NLP大模型的落地能力
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