随着科技的飞速发展，人工智能已经逐渐渗透到各行各业，为许多领域带来了翻天覆地的变化。在医药领域，人工智能的应用也日益广泛，为疾病的预防、诊断和治疗提供了新的思路和方法。华为作为全球领先的科技企业，一直致力于将人工智能技术应用于医药领域，推动传统医学与现代科技的深度融合。其中，华为中医药大模型便是其在这一领域的重要成果之一。

华为中医药大模型是在2024年1月23日正式亮相的。这一天，浙江九为健康科技股份有限公司与华为云计算技术有限公司在华为深圳总部签署了中医药大模型全面深化合作协议，共同推出了这一创新性的中医药大模型。该模型的出现标志着传统中医药与现代科技的深度融合，为中医药领域的研究、开发和应用提供了新的思路和方法。

华为中医药大模型是一个基于深度学习技术的大规模预训练模型，专门针对中医药领域进行设计和优化。该模型利用海量的中医药数据进行训练，能够深入理解中医药的语言和文化，为中医药的研究、开发和应用提供了强大的支持。

在数据方面，华为中医药大模型融合了中医经典文献、中药方剂、药材信息、临床案例等多种类型的数据，形成了一个庞大而全面的中医药知识库。这些数据不仅涵盖了中医药的各个方面，还经过了精心的清洗和标注，确保了数据的质量和准确性。

在技术方面，华为中医药大模型采用了深度学习中的Transformer架构，这是一种具有强大特征提取和上下文理解能力的神经网络结构。通过大规模的预训练，该模型能够自动学习到中医药领域的复杂知识和模式，为后续的应用提供了坚实的基础。

在应用方面，华为中医药大模型展现出了广阔的前景和潜力。首先，在中药方剂推荐方面，该模型能够根据患者的症状和体质，智能推荐个性化的中药方剂，提高了中医治疗的精准度和效果。其次，在药材质量控制方面，该模型能够通过对药材的性状、产地、采收时间等信息的分析，辅助鉴别药材的真伪和优劣，确保了药材的质量和安全。此外，在病症辅助诊断、新药研发以及健康管理等方面，华为中医药大模型也都能够发挥重要的作用。

华为中医药大模型的出现，不仅对中医药领域产生了深远的影响，也为传统医学与现代科技的融合提供了新的思路和方法。通过该模型的应用，我们能够更加深入地理解中医药的精髓和智慧，推动中医药的现代化和国际化进程。同时，该模型也为其他传统医学领域与现代科技的融合提供了有益的借鉴和参考。

当然，华为中医药大模型在研发和应用过程中也面临着一些挑战和问题。例如，如何进一步提高模型的准确性和可靠性、如何加强模型的解释性和可理解性、如何确保数据的安全性和隐私性等。这些问题需要我们不断探索和创新，共同推动传统医学与现代科技的深度融合和发展。

总之，华为中医药大模型是传统医学与现代科技深度融合的产物，它利用人工智能技术深入挖掘和理解中医药的知识和智慧，为中医药的研究、开发和应用提供了强大的支持。随着技术的不断进步和应用的不断深入，相信华为中医药大模型将在未来发挥更加重要的作用，为人类健康事业做出更大的贡献。

【大模型看病的望、闻、问、切和开药方、熬药】

华为中医药大模型在模拟中医的“望闻问切”以及“开药方、熬药”等过程中，主要依赖于其强大的深度学习和自然语言处理能力。然而，需要明确的是，尽管该模型能够模拟这些过程，但它并不能完全替代真实的中医医生。以下是模型在这些过程中的具体作用：

望

在“望”的阶段，中医通常通过观察患者的面色、舌苔、体态等来判断病情。华为中医药大模型可以接收并处理患者提供的图片或视频信息，利用计算机视觉技术来模拟这一过程。模型经过训练，能够识别出与特定病情相关的体征表现，并据此给出初步的判断。

闻

“闻”在中医中指的是通过听患者的声音、呼吸等来辅助诊断。目前，华为中医药大模型可能还无法直接处理声音信息，但可以通过患者自我描述的症状来间接获取这部分信息。

问

在“问”的环节，模型通过自然语言处理技术与患者进行交流。患者可以详细描述自己的症状、病史、生活习惯等，模型则能够理解和分析这些信息，进一步辅助诊断。

切

“切”是指中医通过触摸患者的脉搏来判断病情。目前，华为中医药大模型还无法直接模拟这一过程，因为这需要实际的物理接触和专业的脉诊技巧。不过，模型可以通过分析患者的心电图等生理数据来间接获取相关信息。

开药方

在收集完患者的信息后，华为中医药大模型会利用其深度学习算法和大量的中医药知识库来生成个性化的药方。模型会根据患者的症状、体质、病史等因素，综合考虑中药的性味归经、配伍禁忌等，给出最优化的药方建议。

熬药

至于“熬药”这一过程，华为中医药大模型本身并不直接参与。然而，它可以提供关于中药煎煮方法、用药时间等方面的建议，以确保患者能够正确地使用中药。

所以，尽管华为中医药大模型在模拟中医诊疗过程中展现出了强大的潜力，但它仍然是一个辅助工具，不能完全替代真实的中医医生。在实际应用中，还需要结合医生的专业知识和经验来进行综合判断和治疗。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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