华为“神农大脑”大模型横空出世，力挽狂澜救中医药于倾覆之中！

 

近日，华为宣布与国内顶尖中医药大学和医疗机构合作，推出了"神农大脑" 大模型，让古老的中华精粹与现代人工智能技术融合了起来，其具备的中医智能诊断、智能开药，中药智能研发、规范生产等功能具有革命性意义！

 

 

与九为健康科技、云南白药集团、成都中医药大学等合作

 

 

“神农大脑”大模型是华为结合“盘古大模型”推出的一款集成了中医药知识图谱的AI（人工智能）平台，华为全新构建了中医药AI芯片，结合了五千年中医智慧与现代科技的创新产品，通过数字化注入《黄帝内经》、《本草纲目》、《生寒杂病论》等万部中医古今典籍，整合其中的秘方和病例处方数据，将帮助医患更加精准、快速地对症诊疗，推动了中医药产业的现代化和国际化进程。

 

 

 

 

 

 

 

它在中医药领域的应用不仅局限于药物研发，还延伸至临床诊疗等多个层面。

 

 

以下是一些应用场景介绍：

 

1. 药物研发：该模型借助强大的学习算法，深入挖掘中药复方的科学内涵，能够高效分析药物配伍规律，精准预测并模拟药物与人体相互作用的效果，这一特性大大缩短了中医药的研发周期，提高了新药研发的成功率，并有助于实现个体化的精准医疗方案。这个大模型还包含蛋白质结构预测等模块，为制药企业和医学研究机构提供强大的平台能力，加速新型药物的筛选与创制过程。

 

2. 融合现代科技与传统中医：该模型结合了最新的人工智能技术与中医的传统诊疗方法，致力于将中医知识与现代科技相结合，实现智能诊断和智能开药，为中医行业带来新的发展机遇。

 

3. 智能化临床诊断：“神农大脑”能够基于患者的疾病、症状和体征信息，输出辨证结果、治则治法和中药方剂推荐，助力临床决策过程。通过实时数据分析和模型优化，医生可得到更加精确的诊断支持，患者则有望享受到更为快捷、精准、安全、高效的医疗服务。“

 

4、药材品质标准化控制：该模型还在药材品质控制、经典名方的现代化诠释等方面发挥重要作用，为中医药产业的突围升级提供了强有力的技术支撑。

 

一直以来，为维护西医垄断地位的巨大利益需要，欧美国家通过专利、标准、认证等手段，控制全球医药市场，获取暴利。

 

他们在国内豢养大量代言人，试图将中医药污蔑为封建、落后、保守的文化沉渣，大肆批判，促使抛弃。同时，又在全球范围内大肆收购中医相关资产，让中国中医药处于尴尬甚至岌岌可危的地步。

 

 

这个大模型的横空出世，是反击西方敌对势力围堵、压制、抹黑、剿杀中医中药的有力武器，

 

 

它将会让中国重新回归中医中药国际引领地位，让中国制定的中医药标准既为世界标准。 

 

随着技术的不断发展，“神农大脑”大模型在中医药领域的应用将会越来越广泛。

 

 

概念解释：

 

一、什么是“大模型”？

 

大模型通常是指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，特别是深度学习模型。这些模型能够处理和学习海量数据，完成各种复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。

 

以下是大模型的一些关键特点：

 

1. 大规模参数：大模型通常包含数以亿计的海量参数，这使得它们具有很强的表达能力，能够捕捉数据中的细微和复杂特征。

 

2. 复杂结构：为了处理不同类型的数据和任务，大模型可能包含多个层次和模块，这些结构通常是深度神经网络的形式。

 

3. 海量数据处理：大模型设计之初就考虑到了需要处理大规模的数据集，因此它们能够在大数据环境下有效地学习和泛化。

 

4. 多领域应用：由于其强大的学习能力，大模型可以应用于多种不同的领域，包括但不限于自然语言处理、图像识别、语音理解等。

 

5. 高性能要求：训练和运行大模型需要大量的计算资源，包括每年投入数千张高性能的CPU和GPU，（比如米国英伟达的H100、H200系列、GPGPU、FPGA等，这些已全面被米国政府限制供应中国），华为已有相关突破，升腾系列、麒麟系列、鲲鹏系列算力芯片，性能紧追英伟达；还有大量的内存和存储空间。

 

6. 微调和泛化：大模型通常首先在通用任务上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，以提高其在特定领域的性能。

 

综上所述，大模型的发展是人工智能领域的一个重要趋势，它们通过增加模型的规模和复杂性来提高性能，同时也带来了新的技术和挑战，如如何高效地训练和部署这些模型，以及如何处理它们可能带来的伦理和隐私问题。

 

随着技术的进步，大模型有望在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术的发展。 

 

二、它是如何构建的？

 

大模型的建立是一个复杂的过程，涉及到选择基座模型、环境配置、下载与加载模型、以及微调等多个步骤。以下是建立大模型的一些关键环节：

 

1.选择基座模型：需要选择一个合适的基座模型，这是构建大模型的基础。基座模型应该能够提供优秀的性能，同时考虑到部署成本。例如，华为的“盘古大模型”。

 

2. 环境安装：配置一个隔离的运行环境是必要的，这有助于模型的稳定运行和后续的维护。环境的配置包括硬件资源的配置和相关软件的安装。

 

3. 下载与加载模型：从HuggingFace等平台下载所需的大模型并加载到配置好的环境中，这是开始使用大模型的前提步骤。

 

4. 微调大模型：基于基座大模型进行微调（Fine Tuning），使其更好地适应特定的应用场景或领域。微调过程可能涉及到大量的数据处理和模型参数调整工作。

 

5. 训练大模型：对于一些高端应用，可能需要自己训练大模型。这通常涉及到大规模的数据集和复杂的训练流程，需要较高的计算能力和专业知识。可以形容为“行万里路，读万卷书”的过程。

 

a. 数据收集和预处理：首先需要收集大量的数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据转换等。

 

b. 特征工程：特征工程是构建大数据模型的关键步骤，它包括特征选择、特征提取、特征构建等。

 

c. 模型选择和训练：根据具体的问题和数据，选择合适的模型，并使用训练数据对模型进行训练。

 

d. 模型评估和优化：对训练好的模型进行评估和优化，包括模型的准确率、召回率、F1 分数等指标。

 

e. 模型应用：将训练好的模型应用到实际问题中，进行预测和决策。

 

f. 配备知识库：为大模型配备“资料袋”，如外挂向量数据库或知识图谱，以增强其信息处理和检索能力。

 

g. 实践教程学习：参考一些开源的大模型实践教程，了解大模型落地的实际案例和最佳实践，这有助于更快地掌握大模型的应用技巧。

 

6. 扩展创新：企业可以在开源大模型的基础上，结合自身业务特点进行扩展和创新，打造专业、垂直领域的大模型。

 

综上所述，建立大模型是一个涉及多个技术环节的过程，需要综合考虑模型的选择、环境的搭建、模型的下载与加载、微调、训练以及后续的应用实践等多个方面。通过这些步骤，可以为特定的应用场景定制和优化大模型，以发挥其最大的价值。 

 

三、它有哪些用途？

 

大模型的用途非常广泛，主要体现在以下几个方面：

 

1.自然语言处理（NLP）：大模型在NLP领域表现出色，能够理解和生成自然语言，应用于机器翻译、文本摘要、情感分析等任务。

 

2.计算机视觉：在图像识别和处理方面，大模型可以通过学习大量的图像数据来识别和分类图像，应用于自动驾驶、医疗影像分析等领域。

 

3.语音识别：大模型能够准确地识别和转录语音，应用于智能助手、语音输入法等场景。

 

4.推荐系统：通过分析用户需求行为数据，大模型可以预测用户的兴趣和偏好，从而提供个性化推荐。

 

5.数据分析（BI）：在企业级应用中，大模型可以帮助分析商业智能数据，提供决策支持。

 

此外，随着人工智能需求的碎片化和多样化，大模型因其强大的数据处理能力和泛化性能，在多个领域都有着重要的应用价值，不仅推动了技术的发展，也应各行各业定制化需求，带来了强大的社会效应。

 

大数据模型与人工智能有密切的关系。大数据模型是人工智能的重要组成部分，它为人工智能提供了数据支持和算法基础。通过大数据模型，人工智能可以更好地理解和处理自然数据，从而实现更加智能的应用。

 

来源：WasenHN微信号