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90年代的黄河路
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700亿参数!昆仑大模型:中国能源AI的破局之作

引言: 今年5月悄然启动,三个月后参数量级突破330亿,如今,700亿参数的昆仑大模型正式亮相。它并非简单的参数堆砌,而是中国石油携手中国移动、华为、科大讯飞,倾力打造的能源行业AI“破局之作”,预示着中国能源行业数字化转型进入了一个崭新的阶段。这不仅仅是一场技术升级,更是一场能源行业智能化变革的序幕。

一、 昆仑大模型:参数升级,能力跃迁

11月28日,“AI领航·智绘能源”主题发布会在京举行,标志着中国石油昆仑大模型建设成果正式发布。此次发布的昆仑大模型,参数规模从330亿升级至700亿,这一显著提升并非简单的量变,而是带来了质的飞跃。其自然语言处理能力、语音视觉识别能力、多模态交互能力以及科学计算能力均得到大幅提升。 这得益于中国石油与中国移动、华为、科大讯飞的强强联合,充分整合了各方在通信、云计算、人工智能领域的优势资源。

二、 不止是参数:专业化、场景化是核心竞争力

昆仑大模型的突破,并非仅仅体现在参数规模的扩大。其核心竞争力在于其强大的专业化和场景化应用能力。

  • 专业大模型: 昆仑大模型构建了中国首个勘探全领域专业大模型,涵盖地震处理、地震解释、测井处理解释三大核心领域。相较于传统方法,该模型在泛化性和精度方面实现了显著提升,这将极大提高石油勘探效率和精度,降低勘探成本,加速油气资源的发现和开发。

  • 场景大模型: 针对能源行业的不同应用场景,昆仑大模型按需构建了21个场景大模型,每个场景大模型都支持一类应用场景的多种应用,例如,针对油气勘探、炼化生产、销售服务等不同环节,提供定制化的AI解决方案。 更重要的是,昆仑大模型建立了场景数据集回流机制,定期将场景语料汇聚到专业、行业数据集,形成良性循环,持续提升模型能力,并减少场景大模型的数量,避免资源浪费。

  • 多模态融合: 昆仑大模型还融合了视觉、语音、文本等多模态信息处理能力,例如,新增的岩石识别功能有效提升了地质研究智能化水平;新训练的160亿参数多模态大模型则为“人·车·生活”等营销与服务业务提供了丰富的文、图、音多模态交互能力,为消费者提供更智能、更便捷的服务。

三、 应用落地:从勘探到销售,全方位赋能能源行业

昆仑大模型的应用场景已覆盖中国石油勘探、开发、炼化、销售、装备制造等多个领域,展现出强大的行业赋能能力。

  • 专业应用场景: 昆仑大模型化身能源化工领域的智能“业务专家”,为各个业务环节提供精准的AI支持,例如,辅助地质学家进行更精准的地质解释,优化炼厂的生产流程,提高销售预测的准确性等。

  • 员工助手场景: 昆仑大模型也成为员工高效办公的得力助手,从科研到日常办公,都能提供智能化的辅助,提高工作效率。

  • 行业大众应用: 昆仑大模型也面向能源行业从业者提供专业知识和技能培训,助力他们成为能源化工领域的“行家里手”。

  • 智能油伴场景: 昆仑大模型还推出了“智能油伴”应用,为成品油、天然气消费者提供更贴心、更智能的客服服务。

四、 技术架构与创新机制:构建能源AI生态

中国石油在昆仑大模型的建设过程中,也注重技术架构和创新机制的构建。

  • “1+4+N”大模型架构体系: 该体系有效整合了算力、模型、应用资源,实现了统一管理和协同调度。

  • “三阶十步”大模型项目建设方法论: 这套方法论为能源行业大模型的建设提供了可复制、可推广的经验。

  • 高质量数据集: 中国石油构建了超过280TB的高质量数据集,为昆仑大模型的训练提供了坚实的数据基础。

  • AI中台: 集团公司集中统一的AI中台,有效加强了算力、模型、应用的统一管理和协同调度能力。

  • 人才培养: 中国石油启动了人工智能创新应用大赛,积极营造人工智能创新氛围,培养人工智能人才。

五、未来展望:引领能源行业智能化转型

昆仑大模型作为中国能源化工行业首个通过备案的大模型,标志着中国能源行业在人工智能领域的探索迈出了坚实的一步。 未来,中国石油将继续深耕人工智能领域,持续提升昆仑大模型的能力,拓展其应用场景,推动能源行业数字化转型,为中国能源事业的高质量发展贡献力量。 昆仑大模型的成功,也为其他行业提供了宝贵的经验,预示着中国在人工智能领域正加速追赶并逐渐引领全球。

参考文献:

*中国石油报 (具体日期和文章标题,根据实际新闻报道补充)

(注:由于提供的资料有限,参考文献部分需要根据实际新闻报道补充完整。)


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