背景介紹
開展電網(wǎng)缺陷智能識別的探索和研究，從前期 AI 模型開發(fā)工作來看，主要面臨著兩大挑戰(zhàn)
AI工業(yè)化開發(fā)新模式加速電力行業(yè)人工智能的未來應(yīng)用
1、應(yīng)用華為云盤古CV大模型利用海量無標(biāo)注電力數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練和篩選，并結(jié)合少量標(biāo)注樣本微調(diào)的高效開發(fā)模式，獨(dú)創(chuàng)性地提出了針對電力行業(yè)的預(yù)訓(xùn)練模型。
2、在模型通用性結(jié)合盤古搭載的自動數(shù)據(jù)增廣以及類別自適應(yīng)損失函數(shù)優(yōu)化策略，做到一個模型適配上百種缺陷，替代原有20多個小模型。
客戶價值
我們與華為云深度合作，開展電網(wǎng)缺陷智能識別的探索和研究。在我們一起努力下開發(fā)出一個大模型，大模型不 僅具有很好的通用性，且模型的精度要遠(yuǎn)優(yōu)于小模型。
周杰國網(wǎng)重慶永川供電公司智能運(yùn)檢分公司經(jīng)理助理
我們與華為云深度合作，開展電網(wǎng)缺陷智能識別的探索和研究。在我們一起努力下開發(fā)出一個大模型，大模型不 僅具有很好的通用性，且模型的精度要遠(yuǎn)優(yōu)于小模型。