盘古问世千亿中文大模型如同神兵利器专为企业级应用而生解决GPT-3落地难题

盘古：中文大模型的商业化实践者

在GPT-3的光芒下，中文NLP界正在迈向一个新的时代。然而，这个学术巨人的落地之路并非平坦无石。面对复杂的商业应用场景，GPT-3暴露出三大难题：少样本学习能力不足、微调效果不明显、以及缺乏领域专家的知识融合能力。

为了解决这些问题，循环智能和华为云联合开发了盘古——中国首个千亿参数的大型中文语言模型。这款模型不仅在总榜、阅读理解排行榜和分类任务排行榜上取得了第一名，而且在实际应用中展现出了更强的适应性和效率。

盘古背后的技术创新包括元学习方法来提升少样本学习能力，以及结合P-tuning等最新微调技术，以确保模型能够快速适应各种行业场景。通过迁移学习策略，盘古可以有效利用不同任务间的相似性，从而在数据量有限的情况下提供准确答案。

与此同时，盘古还具备将外部知识库接入AI流水线的能力，这使得它能够根据特定行业需求进行精确理解和预测。在实时辅助销售推广或教育咨询服务等场景中，盘古能够提供即时响应，并且随着不断优化其内置知识库，其推荐效果也会不断提高。

简而言之，盤古就是為了克服 GPT-3 落地難題而生，它是一個專為企業級應用設計的大型中文預訓練語言模型，是 NLP 技術與產業實踐間最後一公里的一項突破。