盤古NLP大模型

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盤古NLP大模型，是華為旗下的盤古系列AI大模型之一，可用於內容生成、內容理解等方面。

目錄

主要功能

盤古NLP大模型可用於內容生成、內容理解等方面，並首次使用Encoder-Decoder架構，兼顧NLP大模型的理解能力和生成能力，保證了模型在不同系統中的嵌入靈活性。在下游應用中，僅需少量樣本和可學習參數即可完成千億規模大模型的快速微調和下游適配。2019年權威的中文語言理解評測基準CLUE榜單中，盤古NLP大模型在總排行榜及分類、閱讀理解單項均排名第一，刷新三項榜單世界歷史紀錄；總排行榜得分83.046，多項子任務得分業界領先,是目前最接近人類理解水平（85.61）的預訓練模型。

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模型

通過主觀意識藉助實體或者虛擬表現構成客觀闡述形態結構的一種表達目的的物件（物件並不等於物體，不局限於實體與虛擬、不限於平面與立體）。

模型≠商品。任何物件定義為商品之前的研發過程中形態均為模型，當定義型號、規格並匹配相應價格的時候，模型將會以商品形式呈現出來。

從廣義上講：如果一件事物能隨着另一件事物的改變而改變，那麼此事物就是另一件事物的模型。模型的作用就是表達不同概念的性質，一個概念可以使很多模型發生不同程度的改變，但只要很少模型就能表達出一個概念的性質，所以一個概念可以通過參考不同的模型從而改變性質的表達形式。

當模型與事物發生聯繫時會產生一個具有性質的框架，此性質決定模型怎樣隨事物變化。