盘古问世千亿中文大模型如同指南针引领科技股航向新海岸专攻企业级应用其精准瞄准GPT-3落地难题的能力

盘古：中文大模型的商业化实践者

在科技股的浪潮中，中文预训练语言模型「盘古」以其高效、易用性引起了广泛关注。作为由华为云和循环智能联合开发的大型项目，盘古不仅拥有1100亿密集参数，而且在CLUE榜单上取得了优异成绩。

面对GPT-3落地难题，盘古以其针对性设计和研发，为企业级应用提供了解决方案。与GPT-3不同，盘古从一开始就考虑到了商业化落地的需求，因此克服了GPT-3在复杂商用场景中的几个关键问题。

首先，在少样本学习方面，盘古采用元学习技术进行迁移学习，从而提高了少样本学习能力。这种方法能够更好地利用任务之间的相似性，使得模型可以快速适应新环境。在实验中，比如销售推荐场景下，使用盘古只需几天时间就能达到同样的效果，而之前可能需要数周甚至数月时间。

其次，在微调方面，盘古融入P-tuning、priming等最新技术，以进一步提升微调效果。这使得模型对于领域知识的理解更加精确，对于实时辅助场景，如销售推送知识、讲解要点、推荐产品，也更加高效。

最后，由于GPT-3只能进行端到端生成，没有直接融入领域知识，这也是它无法直接用于商业场景的一个重要原因。而盤古則通過將業界知識庫接入AI流水線，把通用AI能力與業界知識結合，使得模型對於實際應用的領域專家級別理解和預測有著顯著提升。

總之，“盤古”是NLP技術向产业最后一公里的一种突破，它通过创新性的设计和技术手段，不仅克服了GPT-3落地难题，还为企业级应用带来了实际价值。