盘古大模型

盘古大模型（PanguLargeModels）是一个面向企业级（B端）行业应用的分层架构大模型，旨在通过强大的AI能力支持各行业的数字化转型和智能化升级。盘古大模型服务主要包括盘古大模型和ModelArts Studio大模型开发平台，提供从基础模型到行业定制化模型再到具体场景应用的全方位支持。

主要产品与服务

盘古基础大模型：提供五大基础模型（NLP、多模态、CV、预测、科学计算），为各类AI任务提供坚实基础。

盘古行业大模型：基于基础大模型，在多个行业领域进行深度优化，满足行业特定需求。

盘古专业大模型：包括搜索规划模型、向量&重排模型等，适用于复杂业务场景。

盘古AIKits图像搜索大模型：专注于服装行业的图像搜索应用。

ModelArts Studio大模型开发平台

一站式大模型工具链平台：支持百模千态，打造数据、模型、Agent三引擎的大模型开发平台。

数据工程：数据获取、清洗、合成、标注、评估、配比、发布和管理等功能，提供自动化质量检测和数据清洗能力，确保数据质量和一致性。

模型开发：模型创建、训练、压缩、部署、评测、推理等功能；

Agent开发：提示词工程和智能Agent应用创建工具，提供提示词设计和管理工具，优化大模型输入提示，提升输出准确性和相关性，可视化编排工具加速大模型应用开发，满足复杂业务需求。

三层架构

1、L0层：基础大模型

包含五类基础大模型：

NLP（自然语言处理）：处理文本数据，支持语言理解与生成。

多模态：融合文本、图像等多种数据类型，实现跨模态理解和生成。

CV（计算机视觉）：处理图像和视频数据，进行分类、检测等任务。

预测：基于历史数据进行未来趋势预测，适用于金融、销售等领域。

科学计算：支持复杂的数学建模与科学计算任务。

2、L1层：行业大模型

基于L0层的基础大模型，针对特定行业领域进行训练和优化，涵盖：金融、政务、油气、矿山、电力、制造、交通、医学，提供行业特定的知识图谱和应用场景支持，提升模型在垂直领域的性能。

3、L2层：场景模型

针对具体业务场景进行微调和定制化开发，确保模型能够精准解决实际问题，如：搜索规划模型、向量&重排模型（用于RAG场景）、图像搜索大模型（主要用于服装行业）

核心优势

多层架构设计：从基础模型到行业模型再到场景模型，层层递进，灵活应对各种需求。

行业深度优化：针对金融、政务、油气、矿山等多个行业领域进行深度优化，提升模型的适用性和效果。

一站式开发平台：ModelArts Studio提供从数据处理到模型部署的一站式解决方案，简化开发流程，提高效率。

强大的数据处理能力：数据工程工具链具备全面的数据处理功能，确保高质量数据支持模型训练。

灵活的Agent开发支持：通过提示词工程和可视化编排工具，快速构建智能Agent应用，满足多样化业务需求。