ai大模型的概念是什么
围绕工业、城市、政务等重点场景打造以盘古CV大模型为中心的通用视觉能力,助力企业实现CV模型“工业化”生产,并打通模型监控-数据回传-持续学习-自动评估-持续更新的AI全链路闭环。在工业场景已有多个应用。
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注&撰写根据大模型微调数据标注规范,通过配套工具进行数据标注。 八、数据转换与导入 完成数据格式的转换,可进行跨网络环境的数据导入。 九、调优方案设计 根据大模型训练及调优工具和平台,输出大模型调优方案。 十、模型训练实施1. 基于大模型训练所需的云服务,完成大模型训练及微调。2
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ai大模型的概念是什么
大模型相关概念
概念名 |
说明 |
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大模型是什么 |
大模型是大规模预训练模型的简称,也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型,是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型,然后在下游任务中对该模型进行精调,以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、万亿级别的预训练模型。此类大模型因具备更强的泛化能力,能够沉淀行业经验,并更高效、准确地获取信息。 |
大模型的计量单位token指的是什么 |
令牌(Token)是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token,然后根据模型的概率分布进行采样或计算。 例如,在英文中,有些组合单词会根据语义拆分,如overweight会被设计为2个token:“over”、“weight”。在中文中,有些汉字会根据语义被整合,如“等于”、“王者荣耀”。 在盘古大模型中,以N1系列模型为例,盘古1token≈0.75个英文单词,1token≈1.5汉字。不同模型的具体情况详见表1。 |
训练相关概念
概念名 |
说明 |
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自监督学习 |
自监督学习(Self-Supervised Learning,简称SSL)是一种机器学习方法,它从未标记的数据中提取监督信号,属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习,从而生成有用的表示,可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据,因为监督信号直接从数据本身派生。 |
有监督学习 |
有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 |
LoRA |
局部微调(LoRA)是一种优化技术,用于在深度学习模型的微调过程中,只对模型的一部分参数进行更新,而不是对所有参数进行更新。这种方法可以显著减少微调所需的计算资源和时间,同时保持或接近模型的最佳性能。 |
过拟合 |
过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格,会导致模型产生“以偏概全”的现象,导致模型泛化效果变差。 |
欠拟合 |
欠拟合是指模型拟合程度不高,数据距离拟合曲线较远,或指模型没有很好地捕捉到数据特征,不能够很好地拟合数据。 |
损失函数 |
损失函数(Loss Function)是用来度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差异程度的运算函数。它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。 |
推理相关概念
概念名 |
说明 |
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温度系数 |
温度系数(temperature)控制生成语言模型中生成文本的随机性和创造性,调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大,则预测词的概率的方差减小,即很多词被选择的可能性增大,利于文本多样化。 |
多样性与一致性 |
多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间的差异。一致性指相同输入对应的不同输出之间的一致性。 |
重复惩罚 |
重复惩罚(repetition_penalty)是在模型训练或生成过程中加入的惩罚项,旨在减少重复生成的可能性。通过在计算损失函数(用于优化模型的指标)时增加对重复输出的惩罚来实现的。如果模型生成了重复的文本,它的损失会增加,从而鼓励模型寻找更多样化的输出。 |
提示词工程相关概念
概念名 |
说明 |
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提示词 |
提示词(Prompt)是一种用于与AI人工智能模型交互的语言,用于指示模型生成所需的内容。 |
思维链 |
思维链 (Chain-of-Thought)是一种模拟人类解决问题的方法,通过一系列自然语言形式的推理过程,从输入问题开始,逐步推导至最终输出结论。 |
Self-instruct |
Self-instruct是一种将预训练语言模型与指令对齐的方法,允许模型自主生成数据,而不需要大量的人工标注。 |
ai大模型的概念是什么常见问题
更多常见问题 >>-
盘古大模型致力于深耕行业,打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集,将行业知识know-how与大模型能力相结合,重塑千行百业,成为各组织、企业、个人的专家助手。
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AI开发基本概念:回归、分类、聚类
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概念数据模型(Conceptual Data Model)是从用户的视角,主要从业务流程、活动中涉及的主要业务数据出发,抽象出关键的业务实体,并描述这些实体间的关系。 数据库概念模型实际上是现实世界到机器世界的一个中间层次。数据库概念模型用于信息世界的建模,是现实世界到信息世界的第一层抽象,是数据库设计人员进行数据库设计的有力工具,也是数据库设计人员和用户之间进行交流的语言。
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逻辑模型中重要基本概念的列举。
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模型转换,即将开源框架的网络模型(如Caffe、TensorFlow等),通过ATC(Ascend Tensor Compiler)模型转换工具,将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型。
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数据库概念模型的特点
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