盘古3.0大模型是一个面向行业的大模型系列，包括“5+N+X”三层架构：
第一层L0层是盘古的5个根本大模型，包括自然措辞大模型、视觉大模型、多模态大模型、预测大模型、科学打算大模型，它们供应知足行业场景的多种技能。第二层L1层是N个行业大模型，既可以供应利用行业公开数据演习的行业通用大模型，包括政务，金融，制造，矿山，气候等；也可以基于行业客户的自有数据，在盘古的L0和L1上，为客户演习自己的专有大模型。第三层L2层是为客户供应更多细化场景的模型，它更加专注于某个详细的运用处景或特定业务，为客户供应开箱即用的模型做事。盘古3.0大模型采取了完备分层解耦设计，可以快速适配、快速知足行业的多变需求。客户既可以为自己的大模型加载独立的数据集，也可以单独升级根本模型，也可以单独升级能力集。同时，根据客户不同的数据安全与合规诉求，盘古3.0大模型还供应了公用云、大模型云专区、稠浊云多样化的支配形态。
盘古3.0大模型有哪些创新和打破？
盘古3.0大模型在技能上有以下几个方面的创新和打破：
供应了100亿参数、380亿参数、710亿参数和1000亿参数的系列化根本大模型，预演习数据中包含了超过3万亿tokens，利用超1000+TB数据演习，指令微调数据达千万级。推出了NLP大模型的知识问答、文案天生、代码天生等全新能力集，并在政务热线、网点助手等场景中展示了对话机器人的运用。推出了多模态大模型的图像天生、图像理解等全新能力集，并在数字内容天生等场景中展示了图文结合问答、图文结合写作等运用。推出了预测大模型的先导药物筛选、传送带异物检测、台风路径预测等全新能力集，并在气候领域取得了国际顶级学术期刊《Nature》正刊的成果。推出了科学打算大模型的分子动力学仿照、量子化学打算等全新能力集，并在医药研发等场景中展示了分子构造天生、分子性子预测等运用。盘古3.0大模型的论文上岸Nature！盘古3.0大模型的论文《三维神经网络用于精准中期环球景象预报》（Three-dimensional neural networks for accurate medium-range global weather forecasting）于2023年7月6日上岸《Nature》正刊，这是近年来首篇以中国科技公司为唯一署名单位揭橥的Nature正刊论文，也是首篇以AI为主题的气候类论文。这一成果对付推动AI在气候领域的运用和发展具有主要意义。
论文地址如下：
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06185-3
该论文提出了一种基于三维卷积神经网络（3D CNN）的AI气候预报模型，可以直接从历史不雅观测数据中学习气候运动规律，无需依赖繁芜的物理方程和参数化方案。
该模型在环球范围内进行了中期（10天）景象预报，其预测结果包括位势、湿度、风速、温度、海平面气压等，可以直接应用于多个气候研究细分场景。该模型在精度上超过了传统的数值预报方法，同时在速率上也有大幅提升。
下图中赤色为盘古大模型预测，蓝色为传统办法预测，玄色为实际路径。可以看出，盘古模型预测更为精准。
原来预测一个台风未来10天的路径，须要在3000台做事器的高性能打算机集群上花费5小时进行仿真。现在基于预演习的盘古气候大模型，通过AI推理的办法，研究者只需单台做事器上单卡配置，10秒内就可以得到更精确的预测结果。
该论文的审稿人高度评价该模型：“华为云盘古气候大模型让人们开始重新核阅气候预报模型的未来，模型的开放将推动该领域的发展。”目前，盘古气候大模型已经在环球多地落地运用，包括欧洲中期预报中央、中国中心气候台、中国国家卫星气候中央等机构都在实测中创造盘古预测的优胜性。
总结华为盘古3.0大模型是一个面向行业的AI大模型系列，包括“5+N+X”三层架构，在不同层面供应不同能力和做事。盘古3.0大模型在技能上有多方面的创新和打破，已经在多个行业和场景中发挥浸染，提升生产效率、降落研发本钱。盘古3.0大模型的论文上岸《Nature》正刊，是中国科技公司在AI领域取得的主要成果，也是AI在气候领域的主冲要破。