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華為“神農大腦”大模型橫空出世，力挽狂瀾救中醫藥于傾覆之中！

點擊：  作者：WasenHN    來源：WasenHN微信號  發布時間:2024-05-24 10:29:13

 

近日，華為宣布與國內頂尖中醫藥大學和醫療機構合作，推出了"神農大腦" 大模型，讓古老的中華精粹與現代人工智能技術融合了起來，其具備的中醫智能診斷、智能開藥，中藥智能研發、規范生產等功能具有革命性意義！

 

 

與九為健康科技、云南白藥集團、成都中醫藥大學等合作

 

 

“神農大腦”大模型是華為結合“盤古大模型”推出的一款集成了中醫藥知識圖譜的AI（人工智能）平臺，華為全新構建了中醫藥AI芯片，結合了五千年中醫智慧與現代科技的創新產品，通過數字化注入《黃帝內經》、《本草綱目》、《生寒雜病論》等萬部中醫古今典籍，整合其中的秘方和病例處方數據，將幫助醫患更加精準、快速地對癥診療，推動了中醫藥產業的現代化和國際化進程。

 

 

 

 

 

 

 

它在中醫藥領域的應用不僅局限于藥物研發，還延伸至臨床診療等多個層面。

 

 

以下是一些應用場景介紹：

 

1. 藥物研發：該模型借助強大的學習算法，深入挖掘中藥復方的科學內涵，能夠高效分析藥物配伍規律，精準預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藥的研發周期，提高了新藥研發的成功率，并有助于實現個體化的精準醫療方案。這個大模型還包含蛋白質結構預測等模塊，為制藥企業和醫學研究機構提供強大的平臺能力，加速新型藥物的篩選與創制過程。

 

2. 融合現代科技與傳統中醫：該模型結合了最新的人工智能技術與中醫的傳統診療方法，致力于將中醫知識與現代科技相結合，實現智能診斷和智能開藥，為中醫行業帶來新的發展機遇。

 

3. 智能化臨床診斷：“神農大腦”能夠基于患者的疾病、癥狀和體征信息，輸出辨證結果、治則治法和中藥方劑推薦，助力臨床決策過程。通過實時數據分析和模型優化，醫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、安全、高效的醫療服務。“

 

4、藥材品質標準化控制：該模型還在藥材品質控制、經典名方的現代化詮釋等方面發揮重要作用，為中醫藥產業的突圍升級提供了強有力的技術支撐。

 

一直以來，為維護西醫壟斷地位的巨大利益需要，歐美國家通過專利、標準、認證等手段，控制全球醫藥市場，獲取暴利。

 

他們在國內豢養大量代言人，試圖將中醫藥污蔑為封建、落后、保守的文化沉渣，大肆批判，促使拋棄。同時，又在全球范圍內大肆收購中醫相關資產，讓中國中醫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、剿殺中醫中藥的有力武器，

 

 

它將會讓中國重新回歸中醫中藥國際引領地位，讓中國制定的中醫藥標準既為世界標準。 

 

隨著技術的不斷發展，“神農大腦”大模型在中醫藥領域的應用將會越來越廣泛。

 

 

概念解釋：

 

一、什么是“大模型”？

 

大模型通常是指具有大量參數和復雜結構的機器學習模型，特別是深度學習模型。這些模型能夠處理和學習海量數據，完成各種復雜的任務，如自然語言處理、計算機視覺、語音識別等。

 

以下是大模型的一些關鍵特點：

 

1. 大規模參數：大模型通常包含數以億計的海量參數，這使得它們具有很強的表達能力，能夠捕捉數據中的細微和復雜特征。

 

2. 復雜結構：為了處理不同類型的數據和任務，大模型可能包含多個層次和模塊，這些結構通常是深度神經網絡的形式。

 

3. 海量數據處理：大模型設計之初就考慮到了需要處理大規模的數據集，因此它們能夠在大數據環境下有效地學習和泛化。

 

4. 多領域應用：由于其強大的學習能力，大模型可以應用于多種不同的領域，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：訓練和運行大模型需要大量的計算資源，包括每年投入數千張高性能的CPU和GPU，（比如米國英偉達的H100、H200系列、GPGPU、FPGA等，這些已全面被米國政府限制供應中國），華為已有相關突破，升騰系列、麒麟系列、鯤鵬系列算力芯片，性能緊追英偉達；還有大量的內存和存儲空間。

 

6. 微調和泛化：大模型通常首先在通用任務上進行預訓練，然后在特定任務上進行微調，以提高其在特定領域的性能。

 

綜上所述，大模型的發展是人工智能領域的一個重要趨勢，它們通過增加模型的規模和復雜性來提高性能，同時也帶來了新的技術和挑戰，如如何高效地訓練和部署這些模型，以及如何處理它們可能帶來的倫理和隱私問題。

 

隨著技術的進步，大模型有望在更多領域發揮重要作用，推動人工智能技術的發展。 

 

二、它是如何構建的？

 

大模型的建立是一個復雜的過程，涉及到選擇基座模型、環境配置、下載與加載模型、以及微調等多個步驟。以下是建立大模型的一些關鍵環節：

 

1.選擇基座模型：需要選擇一個合適的基座模型，這是構建大模型的基礎。基座模型應該能夠提供優秀的性能，同時考慮到部署成本。例如，華為的“盤古大模型”。

 

2. 環境安裝：配置一個隔離的運行環境是必要的，這有助于模型的穩定運行和后續的維護。環境的配置包括硬件資源的配置和相關軟件的安裝。

 

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境中，這是開始使用大模型的前提步驟。

 

4. 微調大模型：基于基座大模型進行微調（Fine Tuning），使其更好地適應特定的應用場景或領域。微調過程可能涉及到大量的數據處理和模型參數調整工作。

 

5. 訓練大模型：對于一些高端應用，可能需要自己訓練大模型。這通常涉及到大規模的數據集和復雜的訓練流程，需要較高的計算能力和專業知識。可以形容為“行萬里路，讀萬卷書”的過程。

 

a. 數據收集和預處理：首先需要收集大量的數據，并對數據進行預處理，包括數據清洗、數據集成、數據轉換等。

 

b. 特征工程：特征工程是構建大數據模型的關鍵步驟，它包括特征選擇、特征提取、特征構建等。

 

c. 模型選擇和訓練：根據具體的問題和數據，選擇合適的模型，并使用訓練數據對模型進行訓練。

 

d. 模型評估和優化：對訓練好的模型進行評估和優化，包括模型的準確率、召回率、F1 分數等指標。

 

e. 模型應用：將訓練好的模型應用到實際問題中，進行預測和決策。

 

f. 配備知識庫：為大模型配備“資料袋”，如外掛向量數據庫或知識圖譜，以增強其信息處理和檢索能力。

 

g. 實踐教程學習：參考一些開源的大模型實踐教程，了解大模型落地的實際案例和最佳實踐，這有助于更快地掌握大模型的應用技巧。

 

6. 擴展創新：企業可以在開源大模型的基礎上，結合自身業務特點進行擴展和創新，打造專業、垂直領域的大模型。

 

綜上所述，建立大模型是一個涉及多個技術環節的過程，需要綜合考慮模型的選擇、環境的搭建、模型的下載與加載、微調、訓練以及后續的應用實踐等多個方面。通過這些步驟，可以為特定的應用場景定制和優化大模型，以發揮其最大的價值。 

 

三、它有哪些用途？

 

大模型的用途非常廣泛，主要體現在以下幾個方面：

 

1.自然語言處理（NLP）：大模型在NLP領域表現出色，能夠理解和生成自然語言，應用于機器翻譯、文本摘要、情感分析等任務。

 

2.計算機視覺：在圖像識別和處理方面，大模型可以通過學習大量的圖像數據來識別和分類圖像，應用于自動駕駛、醫療影像分析等領域。

 

3.語音識別：大模型能夠準確地識別和轉錄語音，應用于智能助手、語音輸入法等場景。

 

4.推薦系統：通過分析用戶需求行為數據，大模型可以預測用戶的興趣和偏好，從而提供個性化推薦。

 

5.數據分析（BI）：在企業級應用中，大模型可以幫助分析商業智能數據，提供決策支持。

 

此外，隨著人工智能需求的碎片化和多樣化，大模型因其強大的數據處理能力和泛化性能，在多個領域都有著重要的應用價值，不僅推動了技術的發展，也應各行各業定制化需求，帶來了強大的社會效應。

 

大數據模型與人工智能有密切的關系。大數據模型是人工智能的重要組成部分，它為人工智能提供了數據支持和算法基礎。通過大數據模型，人工智能可以更好地理解和處理自然數據，從而實現更加智能的應用。

 

來源：WasenHN微信號