深度學習發展至今，語言、視覺、推薦、代碼生成等多個領域相繼出現一些“大模型”成果，不斷刷新著人們對 AI 的認知與想象。深度學習依賴對大量數據的訓練，而“大模型”的參數更多、函數更復雜，這樣的特征使得模型所演算出來的結果更精準。隨著萬物互聯世界的進一步發展，數據量的擴展與數據收集已不再是難題，隨之而來的新命題是如何處理海量數據，并且做出更好地訓練。
早在 2017 年，Transformer 結構被提出，使得深度學習模型參數突破了1億；2018 年，BERT 網絡模型的提出，使得參數量首次超過 3 億規模；2020 年，擁有 1750 億個參數的 GPT-3 橫空出世；2021 年推出的 ZionEX 系統，其所支持的推薦模型大小已超過 10 萬億規模……
隨著數據規模的指數級增長，大模型已經逐漸被認為是通過深度學習認知智能的橋梁。
然而，數據量的暴增提出了新的命題——如何跨越通信等瓶頸，提升大模型的訓練效率？為了支持大模型的訓練，往往需要一套大規模分布式訓練框架來訓練大模型。
對此，華為交出的答卷便是昇思 MindSpore AI 框架，原生支持大模型訓練。昇思 MindSpore 擁有業界領先的全自動并行能力，提供 6 維混合并行算法，即數據并行、模型并行、流水并行、優化器并行等能力；極致的全局內存復用能力，在開發者無感知的情況下，自動實現 NPU 內存 / CPU 內存 / NVMe 硬盤存儲的多級存儲優化，極大降低模型訓練成本；極簡的斷點續訓能力，可解決大集群訓練故障導致的任務中斷問題……通過這些特性，可以很好地解決大模型開發時遇到的內存占用、通信瓶頸、調試復雜、部署難等問題。
專注底層能力，昇思 MindSpore 攜手伙伴打造四大創新模型
值得注意的是，昇思 MindSpore AI 框架專注底層能力建設，為業界提供大模型的搭建基礎。至今，昇思 MindSpore AI 已經攜手業內領先的研究機構，推出覆蓋自然語言處理、遙感影像、生物醫藥、多模態的的四大模型，并廣泛應用在金融、醫療、農林業、制造等各個行業。
2021 年 5 月，在華為生態大會 2021「昇騰萬里 共贏智能新時代」上，鵬城實驗室基于昇思 MindSpore 推出了全球首個 2000 億參數中文 NLP 大模型鵬程.盤古，是最接近人類中文理解能力的 AI 大模型。鵬程.盤古大模型具備廣泛的運用場景，在知識問答、知識檢索、知識推理、閱讀理解等文本生成領域表現突出。
2 個月后，中科院自動化所聯合華為基于昇騰AI和昇思MindSpore AI框架打造的全球首個三模態大模型——“紫東.太初”正式推出。紫東.太初能夠實現視覺、文本、語音三個模態間的高效協同，性能全球領先，是探索通用人工智能道路上的重要成果，將在工業質檢、影視創作、互聯網推薦、智能駕駛等領域廣泛應用。同時，依托其技術創新性和行業影響力，紫東.太初獲得今年WAIC的最高獎項——卓越人工智能引領者獎（Super AI Leader，簡稱SAIL獎）
除了基礎大模型之外，昇思 MindSpore AI 框架還已支撐兩個行業大模型上線——鵬程.神農和武漢.LuoJia。
鵬城實驗室聯合華為基于昇騰 AI 和昇思 MindSpore AI 框架打造了面向生物醫學領域的人工智能平臺 “鵬程.神農”。制藥企業和醫學研究機構使用“鵬程.神農”提供的AI能力，將大大加速新型藥物的篩選與研制，讓人工智能為人類的健康保駕護航。
武漢大學與華為昇騰AI團隊一起，共同打造了嵌入昇思MindSpore先進技術特性的全球首個遙感影像智能解譯專用框架武漢.LuoJiaNet和業界最大遙感樣本庫武漢.LuoJiaSET，助力遙感智能解譯，為數字鄉村建設、糧食安全保護、城市規劃建設國計民生應用賦能
構筑體驗平臺，開放大模型能力
通常，訓練一個大模型的人力和資源成本都非常之高，這也就導致了普通開發者入門無道。為了讓更多開發者可以體驗到大模型的魅力，昇思 MindSpore 社區打造了一站式大模型體驗平臺，已在 7 月 30 日正式上線。
昇思大模型體驗平臺不僅集模型選型、在線推理、在線訓練為一體，還支持了 Gradio 項目可視化推理、在線進行遷移學習。開發者可以在線查詢基于昇思 MindSpore 構建的模型和數據集，并選擇自己感興趣的大模型及相關任務，如鵬城.盤古大模型的知識問答、檢索和推理等、紫東.太初多模態大模型的以音搜圖、以圖生音和以音生圖等。
實戰造英雄，昇思 AI 挑戰賽現已開幕！
Get 一項新技能，最好的辦法就是立個小目標，自己動手實操。
在開發者領域，底層理論的掌握程度很難代表實際開發效果。為了能讓更多開發者有機會學習昇思 MindSpore，探索模型算法并提升算法能力，進而為行業儲備人才，推動人工智能軟硬件應用生態繁榮發展，昇思 MindSpore 特舉辦昇思 AI 挑戰賽。
昇思 MindSpore 還為參賽者準備了豐厚的獎品：
●一等獎1名，獎金5K元并頒發官方榮譽證書
●二等獎2名，獎金3K元并頒發官方榮譽證書；
●三等獎3名，獎金 2 K元并頒發官方榮譽證書；
●入圍復賽且通過代碼審查且成功在線推理的隊伍可獲得證書、定制大禮包等獎品；
●凡是提供推理模塊的隊伍，均可獲得參與獎；
本次 AI 挑戰賽是面向全球 AI 開發者打造的賽事，開設多類別圖像分類、文本分類、藝術家風格遷移三大賽道，涵蓋 AI 基礎領域。
其中圖像分類是計算機視覺中最基礎的任務，目前圖像分類的算法仍然在飛速發展。本賽題旨在讓參賽者熟悉昇思MindSpore并鍛煉參賽者使用MindSpore進行圖像分類預處理、圖像分類的能力。同時為了考察參賽者應對大量數據的處理能力，本賽題采用Celtech多類別圖像數據集。
文本分類研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。文本分類在AI領域承擔了重要角色。本賽題旨在讓參賽者熟悉昇思MindSpore并鍛煉參賽者使用MindSpore進行NLP的文本處理、文本分類的能力。 本賽題采用Amazon Review數據集，參賽者需要根據用戶評論文本，對用戶的評分進行預測（1-5分的整數）。
藝術家風格遷移賽道 圖像風格遷移技術的發展在圖像處理、計算機視覺、影視制作等領域均發揮著不可估量的作用。本賽題旨在讓參賽者熟悉昇思MindSpore并鍛煉參賽者使用MindSpore進行圖像風格遷移的能力。本賽題采用梵高畫作作為風格遷移的目標風格。
通過三大賽道的設置，開發者可以自由挑選感興趣的賽道，實現從理論到實踐的跨越，了解行業最新的人才需求，提升自身技能。
6 萬元獎金及眾多周邊福利，還等什么？報名通道已經開啟，快點擊鏈接選擇喜歡的賽道報名吧！
