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在技术层面，华为对盘古3.0进行了全面升级，提高了训练效率，并从数据、参数和算力三个方面介绍了大模型的训练过程。数据合成技术通过weak2strong方法，迭代式合成高质量数据，提升模型的特定能力。模型架构方面，华为提出了昇腾亲和的Transformer架构——盘古π架构，通过增广残差连接和新的级数激活函数，提升了模型精度和在昇腾芯片上的推理速度。
在大集群训练方面，华为通过优化计算和通信，有效隐藏了70%以上的通信，降低了bubble，提升了集群算力利用率。盘古5.0还扩展了多模态能力，提出了统一视觉编码器和动态分辨率技术，提升了模型的表征能力和精度。此外，华为还提出了基于多步生成和策略搜索的MindStar方法，提升了模型在复杂推理任务上的能力。
华为盘古大模型5.0的发布，标志着AI技术在多模态理解和复杂推理能力上的重大突破，将为工业、技术探索等领域带来更广泛的应用前景。
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原文作者: 机器之心
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