華為盤古鐵路大模型顯威：效率比人工提升2倍

　　在OpenAI發(fā)布ChatGPT后，全球已發(fā)布數(shù)百個大模型。其中華為的盤古大模型號稱“不作詩只做事”，聚焦價值場景，致力于深耕政務、金融、制造、煤礦、鐵路、制藥、氣象等行業(yè)。

　　近日，華為就介紹了華為盤古鐵路大模型，相比人工作業(yè)，工作效率提高200%。

　　據(jù)介紹，盤古鐵路大模型為華為智能鐵路TFDS車輛故障圖像智能識別解決方案提供技術(shù)先進性的保障和支撐。

　　基于30億級參數(shù)的全球最大CV訓練模型，它可以極大降低算法訓練周期，提高算法的迭代速度和準確度。

　　在盤古鐵路大模型的基礎(chǔ)之上，華為TFDS解決方案通過深度學習網(wǎng)絡和大量數(shù)據(jù)樣本，自動總結(jié)部件特征，自動尋找故障規(guī)律，并在實際試用中持續(xù)改善分析效果。

　　借助華為TFDS解決方案，鄭州北車輛段5T檢測車間作業(yè)能力明顯提升，相比人工作業(yè)，工作效率提高200%，故障發(fā)現(xiàn)率提升至99.3%。

　　過去4人一組用時15分鐘，如今列均檢測用時相比人工節(jié)省4分鐘，大幅減輕了動態(tài)檢車員的工作強度。

　　與此同時，華為TFDS解決方案支持-2/-3兩種類型的探測站設備拍攝的圖像，覆蓋95%的車型，307類《運規(guī)》故障以及100多類TFDS可視范圍的其他故障，關(guān)鍵故障近0漏報。（隨心）

　　轉(zhuǎn)自：快科技隨心

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