本文主要是介绍华为盘古大模型，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一，盘古大模型整体业务架构
1.ModelArts一站式开发平台为底座
L0基础大模型:自然语言，多模态，视觉，预测，科学计算
L1行业大模型:政务大模型，金融大模型，制造大模型，矿山大模型，气象大模型，药物分子大模型
L2场景模型:传送异物检测，财务异常检测，铁路TFDS检测，水泥能耗优化，PCB板质检，卷宗审核，先导药物筛选，商品销量预测，建筑能耗优化，偏光片质检，营销话术生成，行业报告生成，电力巡检，海浪预测，小分子优化，空调空气质量优化
一，盘古自然语言大模型
内容生成，内容理解
二，盘古多模态大模型
跨模态检索，跨模态生成
覆盖4个典型应用场景
1.文生图:输入文本，创作对应语义图像
2.图生图:输入图像，重构与输入图像风格内容相近的不同图像
3.图片编辑:
4.概念注入图像生成:基于用户给定概念的可控图像编辑
三，盘古视觉大模型
分类，分割，检测
覆盖煤矿场景采，掘，机，云运，通主业务等100+场景智能化作业
四，盘古预测大模型
预测，优化
助力广发证券实现企业财务智能预警
五，盘古科学计算大模型
气象大模型，分子大模型
大幅提升气象预测速度个精度，药物分子大模型，大幅提升药物设计效率
二，Prompt撰写优化
1.提示词简介
1.提示词是什么？
LLM生成文本的过程可视为一个黑盒，人类无法直观地感知其过程，而与LLM交互的手段为提示词即模型的输入，提示词的质量决定了模型生成文本的效果
2.如何设计提示词？
提示词设计是一个迭代过程，需要大量的实验来达到较佳的结果，但是没有完美的提示词，只有合适的符合场景的提示词
2.大模型生成文本基本原理
LLM基于大量的训练数据，来预测输出文本中下一个词语的概率，确定词语后，组装到文本中继续预测，从而获得完成的输出文本，也就是“文字接龙”
3.提示词组成基本结构
- 任务:要求模型执行的具体任务。如:写一篇关于勇士的文章
- 说明:对提示词的细节补充说明，如:有冒险，友情等元素，生成文本至少200字
- 问题:用户输入的问题:请回答这部小说的作者是谁？
- 上下文:可能涉及的提示词上下文，如:角色，例子，外部信息
- 输出指示:指定模型输出内容的类型或格式，如:以JSON格式输出文本
4.提示词撰写的基本策略
打基础，搭结构，排顺序，设角色，做说明，给提示，少口语，分步骤，做预设
这篇关于华为盘古大模型的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
