華為“神農(nóng)大腦”大模型橫空出世，力挽狂瀾救中醫(yī)藥于傾覆之中！
時間:2024-09-14 20:20 來源:jslgpump.com 作者:利工集團(tuán) 點(diǎn)擊:
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華為宣布與國內(nèi)頂尖中醫(yī)藥大學(xué)和醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作，推出了"神農(nóng)大腦" 大模型，讓古老的中華精粹與現(xiàn)代人工智能技術(shù)融合了起來，其具備的中醫(yī)智能診斷、智能開藥，中藥智能研發(fā)、規(guī)范生產(chǎn)等功能具有革命性意義！
與九為健康科技、云南白藥集團(tuán)、成都中醫(yī)藥大學(xué)等合作
“神農(nóng)大腦”大模型是華為結(jié)合“盤古大模型”推出的一款集成了中醫(yī)藥知識圖譜的AI（人工智能）平臺，華為全新構(gòu)建了中醫(yī)藥AI芯片，結(jié)合了五千年中醫(yī)智慧與現(xiàn)代科技的創(chuàng)新產(chǎn)品，通過數(shù)字化注入《黃帝內(nèi)經(jīng)》、《本草綱目》、《生寒雜病論》等萬部中醫(yī)古今典籍，整合其中的秘方和病例處方數(shù)據(jù)，將幫助醫(yī)患更加精準(zhǔn)、快速地對癥診療，推動了中醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)代化和國際化進(jìn)程。
它在中醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用不僅局限于藥物研發(fā)，還延伸至臨床診療等多個層面。
以下是一些應(yīng)用場景介紹：
1. 藥物研發(fā)：該模型借助強(qiáng)大的學(xué)習(xí)算法，深入挖掘中藥復(fù)方的科學(xué)內(nèi)涵，能夠高效分析藥物配伍規(guī)律，精準(zhǔn)預(yù)測并模擬藥物與人體相互作用的效果，這一特性大大縮短了中醫(yī)藥的研發(fā)周期，提高了新藥研發(fā)的成功率，并有助于實(shí)現(xiàn)個體化的精準(zhǔn)醫(yī)療方案。這個大模型還包含蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測等模塊，為制藥企業(yè)和醫(yī)學(xué)研究機(jī)構(gòu)提供強(qiáng)大的平臺能力，加速新型藥物的篩選與創(chuàng)制過程。
2. 融合現(xiàn)代科技與傳統(tǒng)中醫(yī)：該模型結(jié)合了最新的人工智能技術(shù)與中醫(yī)的傳統(tǒng)診療方法，致力于將中醫(yī)知識與現(xiàn)代科技相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)智能診斷和智能開藥，為中醫(yī)行業(yè)帶來新的發(fā)展機(jī)遇。
3. 智能化臨床診斷：“神農(nóng)大腦”能夠基于患者的疾病、癥狀和體征信息，輸出辨證結(jié)果、治則治法和中藥方劑推薦，助力臨床決策過程。通過實(shí)時數(shù)據(jù)分析和模型優(yōu)化，醫(yī)生可得到更加精確的診斷支持，患者則有望享受到更為快捷、精準(zhǔn)、安全、高效的醫(yī)療服務(wù)。“
4、藥材品質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)化控制：該模型還在藥材品質(zhì)控制、經(jīng)典名方的現(xiàn)代化詮釋等方面發(fā)揮重要作用，為中醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的突圍升級提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。
一直以來，為維護(hù)西醫(yī)壟斷地位的巨大利益需要，歐美國家通過專利、標(biāo)準(zhǔn)、認(rèn)證等手段，控制全球醫(yī)藥市場，獲取暴利。
他們在國內(nèi)豢養(yǎng)大量代言人，試圖將中醫(yī)藥污蔑為封建、落后、保守的文化沉渣，大肆批判，促使拋棄。同時，又在全球范圍內(nèi)大肆收購中醫(yī)相關(guān)資產(chǎn)，讓中國中醫(yī)藥處于尷尬甚至岌岌可危的地步。
這個大模型的橫空出世，是反擊西方敵對勢力圍堵、壓制、抹黑、剿殺中醫(yī)中藥的有力武器，
它將會讓中國重新回歸中醫(yī)中藥國際引領(lǐng)地位，讓中國制定的中醫(yī)藥標(biāo)準(zhǔn)既為世界標(biāo)準(zhǔn)。
隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，“神農(nóng)大腦”大模型在中醫(yī)藥領(lǐng)域的應(yīng)用將會越來越廣泛。
概念解釋：
一、什么是“大模型”？
大模型通常是指具有大量參數(shù)和復(fù)雜結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，特別是深度學(xué)習(xí)模型。這些模型能夠處理和學(xué)習(xí)海量數(shù)據(jù)，完成各種復(fù)雜的任務(wù)，如自然語言處理、計算機(jī)視覺、語音識別等。
以下是大模型的一些關(guān)鍵特點(diǎn)：
1. 大規(guī)模參數(shù)：大模型通常包含數(shù)以億計的海量參數(shù)，這使得它們具有很強(qiáng)的表達(dá)能力，能夠捕捉數(shù)據(jù)中的細(xì)微和復(fù)雜特征。
2. 復(fù)雜結(jié)構(gòu)：為了處理不同類型的數(shù)據(jù)和任務(wù)，大模型可能包含多個層次和模塊，這些結(jié)構(gòu)通常是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形式。
3. 海量數(shù)據(jù)處理：大模型設(shè)計之初就考慮到了需要處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，因此它們能夠在大數(shù)據(jù)環(huán)境下有效地學(xué)習(xí)和泛化。
4. 多領(lǐng)域應(yīng)用：由于其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，大模型可以應(yīng)用于多種不同的領(lǐng)域，包括但不限于自然語言處理、圖像識別、語音理解等。
5. 高性能要求：訓(xùn)練和運(yùn)行大模型需要大量的計算資源，包括每年投入數(shù)千張高性能的CPU和GPU，（比如米國英偉達(dá)的H100、H200系列、GPGPU、FPGA等，這些已全面被米國政府限制供應(yīng)中國），華為已有相關(guān)突破，升騰系列、麒麟系列、鯤鵬系列算力芯片，性能緊追英偉達(dá)；還有大量的內(nèi)存和存儲空間。
6. 微調(diào)和泛化：大模型通常首先在通用任務(wù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)，以提高其在特定領(lǐng)域的性能。
綜上所述，大模型的發(fā)展是人工智能領(lǐng)域的一個重要趨勢，它們通過增加模型的規(guī)模和復(fù)雜性來提高性能，同時也帶來了新的技術(shù)和挑戰(zhàn)，如如何高效地訓(xùn)練和部署這些模型，以及如何處理它們可能帶來的倫理和隱私問題。
隨著技術(shù)的進(jìn)步，大模型有望在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，推動人工智能技術(shù)的發(fā)展。
二、它是如何構(gòu)建的？
大模型的建立是一個復(fù)雜的過程，涉及到選擇基座模型、環(huán)境配置、下載與加載模型、以及微調(diào)等多個步驟。以下是建立大模型的一些關(guān)鍵環(huán)節(jié)：
1.選擇基座模型：需要選擇一個合適的基座模型，這是構(gòu)建大模型的基礎(chǔ)?；Ｐ蛻?yīng)該能夠提供優(yōu)秀的性能，同時考慮到部署成本。例如，華為的“盤古大模型”。
2. 環(huán)境安裝：配置一個隔離的運(yùn)行環(huán)境是必要的，這有助于模型的穩(wěn)定運(yùn)行和后續(xù)的維護(hù)。環(huán)境的配置包括硬件資源的配置和相關(guān)軟件的安裝。
3. 下載與加載模型：從HuggingFace等平臺下載所需的大模型并加載到配置好的環(huán)境中，這是開始使用大模型的前提步驟。
4. 微調(diào)大模型：基于基座大模型進(jìn)行微調(diào)（Fine Tuning），使其更好地適應(yīng)特定的應(yīng)用場景或領(lǐng)域。微調(diào)過程可能涉及到大量的數(shù)據(jù)處理和模型參數(shù)調(diào)整工作。
5. 訓(xùn)練大模型：對于一些高端應(yīng)用，可能需要自己訓(xùn)練大模型。這通常涉及到大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和復(fù)雜的訓(xùn)練流程，需要較高的計算能力和專業(yè)知識?？梢孕稳轂?ldquo;行萬里路，讀萬卷書”的過程。
a. 數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理：首先需要收集大量的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等。
b. 特征工程：特征工程是構(gòu)建大數(shù)據(jù)模型的關(guān)鍵步驟，它包括特征選擇、特征提取、特征構(gòu)建等。
c. 模型選擇和訓(xùn)練：根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)，選擇合適的模型，并使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練。
d. 模型評估和優(yōu)化：對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評估和優(yōu)化，包括模型的準(zhǔn)確率、召回率、F1 分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。
e. 模型應(yīng)用：將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用到實(shí)際問題中，進(jìn)行預(yù)測和決策。
f. 配備知識庫：為大模型配備“資料袋”，如外掛向量數(shù)據(jù)庫或知識圖譜，以增強(qiáng)其信息處理和檢索能力。
g. 實(shí)踐教程學(xué)習(xí)：參考一些開源的大模型實(shí)踐教程，了解大模型落地的實(shí)際案例和最佳實(shí)踐，這有助于更快地掌握大模型的應(yīng)用技巧。
6. 擴(kuò)展創(chuàng)新：企業(yè)可以在開源大模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展和創(chuàng)新，打造專業(yè)、垂直領(lǐng)域的大模型。
綜上所述，建立大模型是一個涉及多個技術(shù)環(huán)節(jié)的過程，需要綜合考慮模型的選擇、環(huán)境的搭建、模型的下載與加載、微調(diào)、訓(xùn)練以及后續(xù)的應(yīng)用實(shí)踐等多個方面。通過這些步驟，可以為特定的應(yīng)用場景定制和優(yōu)化大模型，以發(fā)揮其最大的價值。
三、它有哪些用途？
大模型的用途非常廣泛，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：
1.自然語言處理（NLP）：大模型在NLP領(lǐng)域表現(xiàn)出色，能夠理解和生成自然語言，應(yīng)用于機(jī)器翻譯、文本摘要、情感分析等任務(wù)。
2.計算機(jī)視覺：在圖像識別和處理方面，大模型可以通過學(xué)習(xí)大量的圖像數(shù)據(jù)來識別和分類圖像，應(yīng)用于自動駕駛、醫(yī)療影像分析等領(lǐng)域。
3.語音識別：大模型能夠準(zhǔn)確地識別和轉(zhuǎn)錄語音，應(yīng)用于智能助手、語音輸入法等場景。
4.推薦系統(tǒng)：通過分析用戶需求行為數(shù)據(jù)，大模型可以預(yù)測用戶的興趣和偏好，從而提供個性化推薦。
5.數(shù)據(jù)分析（BI）：在企業(yè)級應(yīng)用中，大模型可以幫助分析商業(yè)智能數(shù)據(jù)，提供決策支持。
此外，隨著人工智能需求的碎片化和多樣化，大模型因其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和泛化性能，在多個領(lǐng)域都有著重要的應(yīng)用價值，不僅推動了技術(shù)的發(fā)展，也應(yīng)各行各業(yè)定制化需求，帶來了強(qiáng)大的社會效應(yīng)。
大數(shù)據(jù)模型與人工智能有密切的關(guān)系。大數(shù)據(jù)模型是人工智能的重要組成部分，它為人工智能提供了數(shù)據(jù)支持和算法基礎(chǔ)。通過大數(shù)據(jù)模型，人工智能可以更好地理解和處理自然數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)更加智能的應(yīng)用。
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