11月28日，北京举行了一场昆仑大模型建设成果发布会，规模达700亿参数。这场活动堪称AI与能源融合的盛会。背后，众多企业携手合作，定有许多不为人知的故事。而取得的成果，更是令人瞩目。
昆仑大模型合作背景
多家企业共同致力于昆仑大模型的开发。其中，中国石油、中国移动、华为、科大讯飞等行业巨头各具特色。在科技进步的大背景下，每家企业都遭遇着独特的挑战与机遇。中国石油在能源领域具有显著影响力，中国移动在通信等多个领域占据关键位置，华为在技术研发上实力非凡，科大讯飞在人工智能语音等技术领域领先一步。这些企业携手合作，显然是看中了AI在能源领域的广阔前景，力求抢占市场先机。此外，这种合作可能将持续较长时间，各企业凭借自身优势相互补充，过程中或许会经历多次交流与调整。
这种合作模式固然存在挑战。企业文化、管理方式和技术保密程度等方面，都可能成为合作路上的难题。以新技术资源共享为例，企业间确定共享范围和程度往往并不简单。
昆仑大模型的参数升级
昆仑大模型参数量从330亿增至700亿，这一变化极具重要性。它首先揭示了技术水平的显著进步。从330亿到700亿，意味着模型中加入了更多数据、算法等元素。这一变化在效果上，显著提升了自然语言处理能力。过去处理复杂语义信息时的困难得到了缓解。以客户咨询解答为例，面对能源领域的复杂技术或市场问题，升级后的模型能更精准、快速地给出答案。
语音和视觉识别技术有了显著进步。在石油开采的现场，若安装了视觉监控系统，这种进步能更精确地识别危险或故障。同样，多模态交互和科学计算能力的增强，也将推动能源生产、管理和科研等领域的效率提高。
各类型大模型的专业能力
行业里的视觉大模型训练数据变得更加充实。新增的岩石识别功能对地质研究极为重要。地质研究人员能借助这一功能更精确地评估地质状况，无论是新油井的勘探还是旧油井的维护。此外，拥有160亿参数的多模态大模型为营销和服务业务增添了新的互动功能。这在推广产品、提供客户服务等领域都很有帮助，比如在向客户展示新能源产品或传统能源服务项目时，可以图文并茂、声像结合地进行介绍。
构建了涵盖勘探全领域的专业大模型。其中包含地震数据处理、地震解释、测井数据处理与解释等三个专业模型。在石油勘探实践中，传统方法常面临精度不足或泛化能力不强的问题。而新型的专业大模型则能有效弥补这些缺陷，提高石油资源的勘探效率。
场景大模型的按需构建
构建21个场景的大模型根据实际需求进行，这样的做法是挺合适的。不同场景对模型的需求各不相同，比如有的用于能源运输的监控，有的则用于能源储备仓库的管理。每个大模型都能适应多种应用场景，这种特性使得资源得到更高效的使用，同时也增强了应用的灵活性。
场景数据集的回流机制是一种新颖的做法。定期汇总场景语料至专业和行业数据集，既增强了专业和行业大模型的功能，又逐步减少了场景大模型的数量。这样做既降低了资源管理费用，也提升了整体的工作效率和效果。
数据集和AI中台的建设
昆仑大模型的运行离不开一个超过280TB的高质量数据集，这是其坚实的基础。数据量极其庞大，涵盖了众多能源领域的资料，诸如石油勘探、开采以及能源市场等方面的数据。依托如此庞大的数据集，我们才能更有效地训练模型。
研发集团选择集中统一搭建AI中台，实为高明之策。这样做能统一管理算力、模型和应用。在实际操作中，这有助于更合理地分配资源，提升整体运行效率，同时还能防止算力冲突和模型应用混乱的问题。
昆仑大模型的行业影响力
昆仑大模型作为我国能源化工领域首个获备案的大规模模型，显示了其在合规领域的领先地位。该模型自今年5月投入建设，短短三个月便达到了330亿参数的规模，进展迅速。观察行业发展趋势，其问世有望推动更多能源化工企业加速AI布局。面对能源行业AI应用的快速发展，企业如何跟上这一步伐，成为了亟待思考的问题。希望各位能对此话题积极讨论交流，并请点赞及转发本文。
