ai 大模型原理
圍繞工業(yè)、城市、政務(wù)等重點(diǎn)場景打造以盤古CV大模型為中心的通用視覺能力,助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)CV模型“工業(yè)化”生產(chǎn),并打通模型監(jiān)控-數(shù)據(jù)回傳-持續(xù)學(xué)習(xí)-自動評估-持續(xù)更新的AI全鏈路閉環(huán)。在工業(yè)場景已有多個應(yīng)用。
體驗(yàn) 政企知識檢索 智能創(chuàng)意營銷 行業(yè)API助手 行業(yè)研發(fā)助手 政企會議助手 文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古NLP大模型能力與規(guī)格 盤古大模型快速入門 如何調(diào)用盤古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) AI Gallery百模千態(tài)社區(qū)
文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古預(yù)測大模型能力與規(guī)格 盤古大模型快速入門 如何調(diào)用盤古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) 優(yōu)質(zhì)昇騰云AI模型專區(qū) 幾行代碼自由部署AI應(yīng)用 豐富多樣的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 場景化AI案例,助力AI賦能千行百業(yè)
盤古大模型 PanguLargeModels 盤古大模型 PanguLargeModels 盤古大模型是面向B端行業(yè)的大模型,包含L0中5類基礎(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型及L2場景模型三層架構(gòu) 盤古大模型是面向B端行業(yè)的大模型,包含L0中5類基礎(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型及L2場景模型三層架構(gòu)
全鏈路專業(yè)服務(wù),讓大模型從可用到好用 · 6大階段30+專業(yè)服務(wù),覆蓋大模型建設(shè)全流程,加速政企落地大模型 · 創(chuàng)新運(yùn)營服務(wù)模式,實(shí)現(xiàn)全場景模型經(jīng)驗(yàn)沉淀、全流程運(yùn)營賦能產(chǎn)業(yè),快速孵化大模型場景化應(yīng)用 大模型混合云十大創(chuàng)新技術(shù) 大模型混合云十大創(chuàng)新技術(shù) 了解詳情 十大創(chuàng)新技術(shù) 加速構(gòu)建企業(yè)專屬大模型
廣汽借助華為云盤古多模態(tài)大模型,打造業(yè)界首個支持點(diǎn)云生成的大模型,為其端到端仿真高效迭代提供強(qiáng)有力支撐。 文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古多模態(tài)大模型能力與規(guī)格 用戶指南 如何調(diào)用盤古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) AI Gallery百模千態(tài)社區(qū)
提供高精度的全球模型,無需定制和訓(xùn)練,直接訂閱即可推理 多種部署形態(tài) 支持公有云、混合云、邊緣多種形態(tài),滿足不同需求 文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古科學(xué)計算大模型能力與規(guī)格 盤古大模型用戶指南 如何調(diào)用盤古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū)
大模型混合云TOP N 場景 大模型混合云TOP N 場景 1對1咨詢 了解華為云Stack 大模型行業(yè)場景落地三要素 大模型行業(yè)場景落地三要素 場景是大模型行業(yè)落地的關(guān)鍵所在,而在場景落地過程中,數(shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)和生態(tài)是核心要素,數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量決定模型效果上限;經(jīng)驗(yàn)就像“名師指導(dǎo)”
大模型安全護(hù)欄 ModelArts Guard 大模型安全護(hù)欄 ModelArts Guard 大模型安全護(hù)欄(ModelArts Guard),做配套大模型的內(nèi)容安全防線 大模型安全護(hù)欄(ModelArts Guard),做配套大模型的安全防線,開放兼容,適用盤古大模型和三方大模型
多語種內(nèi)容審核,平臺全面保護(hù) 一站式大模型開發(fā)平臺 一站式大模型開發(fā)平臺 ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺是集數(shù)據(jù)管理、模型訓(xùn)練、模型部署于一體的綜合平臺,專為開發(fā)和應(yīng)用大模型而設(shè)計,旨在為開發(fā)者提供簡單、高效的大模型開發(fā)和部署方式 為什么選擇大模型開發(fā)平臺ModelArts
《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》明確,具有輿論屬性或者社會動員能力的算法推薦服務(wù)提供者應(yīng)當(dāng)在提供服務(wù)之日起十個工作日內(nèi)通過互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案系統(tǒng)填報服務(wù)提供者的名稱、服務(wù)形式、應(yīng)用領(lǐng)域、算法類型、算法自評估報告、擬公示內(nèi)容等信息 方便
湘江鯤鵬目前在人工智能大模型領(lǐng)域擁有算力、數(shù)據(jù)、算法三大關(guān)鍵要素的經(jīng)驗(yàn)積累,構(gòu)建了大模型三個方面的差異化競爭力,盤古大模型AI專業(yè)服務(wù)覆蓋從前期咨詢、規(guī)劃設(shè)計,到數(shù)據(jù)工程、模型訓(xùn)練,再到應(yīng)用工程及模型運(yùn)維的完整流程?;谌A為盤古提供的AI專業(yè)服務(wù)包,致力于為企業(yè)提供一站式人工智能解決方案
angChain等流行的大模型開發(fā)框架,構(gòu)建企業(yè)級AI應(yīng)用;團(tuán)隊(duì)擁有成熟的軟件工程技術(shù)和管理能力。6. 大模型使用的技術(shù)支持,用戶使用大模型平臺,解答用戶使用過程遇到的問題;大模型與應(yīng)用對接集成,以及進(jìn)行日常巡檢、故障處理、模型升級等服務(wù)。4. 工業(yè)數(shù)據(jù)模型(CAD模型、CAE模
太杉天尊大模型AIGC場景解決方案是以AI場景解決方案為核心的全棧Maas綜合方案,助力政企客戶靈活部署(可公有可私有部署)。具備自研的行業(yè)模型能力,主要用于政府/公安/教育等行業(yè)的數(shù)據(jù)處理、文本處理以及多模態(tài)處理等多場景。太杉天尊大模型AIGC場景解決方案,是一款專為滿足政府企
公司集成了世界領(lǐng)先的底層大模型,具備打通跨模型和工具鏈的平臺,提供從需求分析、數(shù)據(jù)收集、模型設(shè)計、訓(xùn)練優(yōu)化、評估、系統(tǒng)集成、用戶界面設(shè)計、部署維護(hù)、合規(guī)性檢查、技術(shù)支持、性能監(jiān)控、擴(kuò)展性設(shè)計、定制服務(wù)到持續(xù)研發(fā)一站式AI大模型定制研發(fā)服務(wù)。光啟慧語是一家圍繞大模型全棧開展技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)
數(shù)據(jù)質(zhì)量。4. 模型訓(xùn)練:?設(shè)計調(diào)優(yōu)方案,實(shí)施模型訓(xùn)練,并進(jìn)行模型評測。?熟悉盤古大模型工作流和云服務(wù)操作,確保模型效果優(yōu)化。5. 應(yīng)用工程:?提供基于大模型能力的Agent開發(fā)和應(yīng)用對接服務(wù)。?具備良好的軟件開發(fā)和溝通能力,實(shí)現(xiàn)大模型與應(yīng)用的無縫對接。6. 模型運(yùn)維: ?提供技
. 模型更新后,將新模型部署至相應(yīng)環(huán)境。 十一、模型評測1. 設(shè)計模型評測方案,對大模型各類指標(biāo)進(jìn)行評測。2. 能夠按評測標(biāo)準(zhǔn)對大模型各項(xiàng)能力進(jìn)行打分,輸出大模型評測報告。 十二、Agent開發(fā)1. 基于場景,設(shè)計并開發(fā)Agent工具。2. 基于langchain等大模型框架,完
天尊大模型AIGC場景解決方案配套服務(wù)是太杉AIGC解決方案的人工服務(wù),是以AI應(yīng)用解決方案為核心的全棧Maas綜合方案,助力政企客戶靈活部署(可公有可私有部署)。主要用于政府/公安/教育等行業(yè)的數(shù)據(jù)處理、文本處理以及多模態(tài)處理等多場景。天尊大模型AIGC場景解決方案配套服務(wù)是太
出門問問大模型“序列猴子”是一款具備多模態(tài)生成能力的大語言模型,模型以語言為核心的能力體系涵蓋“知識、對話、數(shù)學(xué)、邏輯、推理、規(guī)劃”六個維度,能夠同時支持文字生成、圖片生成、3D內(nèi)容生成、語言生成和語音識別等不同任務(wù)。出門問問大模型“序列猴子”是一款具備多模態(tài)生成能力的大語言模型,模
華為云盤古大模型 華為云盤古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) 盤古大模型致力于深耕行業(yè),打造金融、政務(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集,將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結(jié)合
ModelArts支持本地準(zhǔn)備模型包,編寫模型配置文件和模型推理代碼,將準(zhǔn)備好的模型包上傳至對象存儲服務(wù)OBS,從OBS導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 制作模型包,則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾,“model”文件夾下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代碼文件。
ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡介 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個或多個機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測、評價等結(jié)果。
進(jìn)行優(yōu)化,提升產(chǎn)品綜合性能。 開源生態(tài) GaussDB已經(jīng)支持開源社區(qū),并提供主備版版本下載。 GaussDB原理:應(yīng)用場景 GaussDB原理:應(yīng)用場景 交易型應(yīng)用 大并發(fā)、大數(shù)據(jù)量、以聯(lián)機(jī)事務(wù)處理為主的交易型應(yīng)用,如政務(wù)、金融、電商、O2O、電信CRM/計費(fèi)等,服務(wù)能力支持高
端口。 高斯數(shù)據(jù)庫模型-應(yīng)用場景 金融核心交易 ERP/CRM 政企OA/辦公 金融核心交易 金融核心交易 適用于各類銀行核心交易系統(tǒng)分布式改造,數(shù)據(jù)庫的原生分布式能力可以極大的降低改造和遷移工作量。兩地三中心等極致高可用能力,可以為核心業(yè)務(wù)保駕護(hù)航。 優(yōu)勢 大容量高擴(kuò)展:支持T
人工智能學(xué)習(xí)入門 人工智能課程學(xué)習(xí),動手實(shí)驗(yàn),在線考試認(rèn)證,掌握人工智能技能 人工智能知識圖譜 在線課程 01 AI基礎(chǔ)、技術(shù)領(lǐng)域、應(yīng)用場景、華為云EI AI基礎(chǔ)、技術(shù)領(lǐng)域、應(yīng)用場景、華為云EI 動手實(shí)驗(yàn) 02 包括初級、中級實(shí)驗(yàn) 包括初級、中級實(shí)驗(yàn) AI基礎(chǔ) AI基礎(chǔ) AI基礎(chǔ)課程--概覽
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000.00元/年 免費(fèi)AI客服電話-智能AI客戶聯(lián)絡(luò)中心-AI智能電話機(jī)器特征 免費(fèi)AI客服電話-智能AI客戶聯(lián)絡(luò)中心-AI智能電話機(jī)器特征 免費(fèi)AI客服電話-內(nèi)置ASR引擎 支持ASR,NLP,NLU,TTS等技術(shù)數(shù)據(jù)整合識別、響應(yīng)飛速提升 免費(fèi)AI客服電話-多輪會話 領(lǐng)先的
CDN的原理 CDN的原理 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) CDN 內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) CDN CDN是當(dāng)用戶訪問使用CDN服務(wù)的網(wǎng)站時,本地DNS服務(wù)器通過CNAME方式將最終域名請求重定向到CDN服務(wù)。CDN通過一組預(yù)先定義好的策略(如內(nèi)容類型、地理區(qū)域、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載狀況等),將當(dāng)時能夠最快響應(yīng)用戶的C
ai 大模型原理
提示語是用戶輸入給大模型的文本指令,用于引導(dǎo)模型生成特定輸出。在模型調(diào)測階段,提示語設(shè)計直接影響模型的響應(yīng)質(zhì)量,是優(yōu)化模型性能的關(guān)鍵工具。通過不同提示語可測試模型在語義理解、邏輯推理等場景的表現(xiàn),暴露其常識錯誤、邏輯漏洞等問題。
平臺資產(chǎn)中心預(yù)置了豐富的提示語模板,包含對話問答、文案生成等場景,支持快捷引用。用戶也可根據(jù)需求自定義創(chuàng)建提示語。
前提條件
需要具備AI原生應(yīng)用引擎管理員或開發(fā)者權(quán)限,權(quán)限申請操作請參考AppStage組織成員申請權(quán)限。
創(chuàng)建提示語
- 進(jìn)入AI原生應(yīng)用引擎。
- 在AI原生應(yīng)用引擎的左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“知識中心 > 提示語”,單擊“創(chuàng)建提示語”。
- 在“創(chuàng)建提示語”頁面,參照表1配置參數(shù)。
表1 提示語基礎(chǔ)配置參數(shù)說明 參數(shù)
說明
提示語名稱
用戶自定義提示語名稱,支持中英文、數(shù)字、下劃線(_),長度2-50個字符,以中英文、數(shù)字開頭。
適用行業(yè)
選擇提示語適用的行業(yè)領(lǐng)域,包括:
- 交通
- 能源
- 制造
- 公共事業(yè)
- 金融
- 互聯(lián)網(wǎng)
- 政務(wù)
- 通用行業(yè)
適用任務(wù)類型
選擇提示語適用的任務(wù)類型,包括:
- 對話問答
- NL2SQL
- 多模生成
- 任務(wù)規(guī)劃
- 文案生成
- 功能調(diào)用
- 代碼生成
- 全功能
標(biāo)簽
為提示語選擇分類標(biāo)簽,便于快速檢索與精細(xì)化管理。支持通過以下三個維度選擇標(biāo)簽(支持多選),各維度下的細(xì)分標(biāo)簽以頁面展示為準(zhǔn)。
- 行業(yè)
- 適用領(lǐng)域
- 通用
變量標(biāo)識符
選擇提示語中的變量標(biāo)識符,包括:
- 大括號{}
- 雙大括號{{}}
- 中括號[]
- 雙中括號[[]]
- 小括號()
- 雙小括號(())
提示語內(nèi)容
編寫提示語內(nèi)容,長度不超過11200個字符。
如果提示語中存在需動態(tài)替換的內(nèi)容(如產(chǎn)品名稱、用戶稱呼等),請使用所選的變量標(biāo)識符標(biāo)記變量。以變量標(biāo)識符“大括號{}”為例,提示語示例如下:
假設(shè){電視劇名稱}有一個另類結(jié)局,你會如何設(shè)想這個結(jié)局?快來發(fā)揮你的想象,為這部經(jīng)典電視劇創(chuàng)造一個獨(dú)特的結(jié)局吧!單擊“引用模板”,選擇已創(chuàng)建的提示語或平臺預(yù)置的提示語模板,對已有內(nèi)容稍作修改,即可快速編寫提示語。
- 單擊“創(chuàng)建”,在“我創(chuàng)建的”提示語列表中可看到新建的提示語模板。
單擊“下一步”,進(jìn)入在線優(yōu)化頁面,請參考優(yōu)化提示語優(yōu)化提示語。
優(yōu)化提示語
將提示語應(yīng)用于模型服務(wù)中,基于大模型輸出的語義準(zhǔn)確性、內(nèi)容質(zhì)量及穩(wěn)定性,對提示語效果進(jìn)行驗(yàn)證。如果提示語未達(dá)到預(yù)期,用戶可利用平臺預(yù)置的大模型進(jìn)行自動優(yōu)化,生成最優(yōu)版本的提示語。
- 在“在線優(yōu)化”頁面,參照表2進(jìn)行參數(shù)配置。
表2 提示語在線優(yōu)化參數(shù)說明 參數(shù)
參數(shù)
變量標(biāo)識符
默認(rèn)顯示創(chuàng)建時選擇的變量標(biāo)識符,可根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整。
提示語內(nèi)容
默認(rèn)顯示創(chuàng)建時填寫的提示語內(nèi)容,可根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整。
提示語內(nèi)容中定義的變量
輸入用于驗(yàn)證提示語效果的實(shí)際值。
推理模型
選擇模型服務(wù),將提示語應(yīng)用于模型服務(wù)并獲取推理結(jié)果??蛇x的模型服務(wù)類型:
- 模型服務(wù)商API
- 預(yù)置模型API
- 我的模型API
- 我的路由策略
選擇推理模型后,可配置模型服務(wù)的相關(guān)參數(shù),如表3所示。
- 單擊“獲取推理結(jié)果”,可查看模型基于提示語生成的推理結(jié)果。
- 單擊“執(zhí)行優(yōu)化”,使用平臺內(nèi)置的大模型chatglm3-6b對提示語進(jìn)行優(yōu)化。
- 查看優(yōu)化后的提示語,可根據(jù)需要執(zhí)行如下操作:
- 采納:單擊“采納”可將最終優(yōu)化的提示語內(nèi)容一鍵覆蓋至提示語內(nèi)容中。
- 重新優(yōu)化:如果優(yōu)化后的提示語仍不滿足需求,可單擊“重新優(yōu)化”。
- 復(fù)制:單擊“復(fù)制”即可復(fù)制優(yōu)化后的提示語內(nèi)容,用戶可按需使用。
- 單擊“創(chuàng)建”,在“我創(chuàng)建的”提示語列表中可看到新建的提示語模板。
更多操作
創(chuàng)建提示語完成后,可執(zhí)行如下表4所示的操作。
相關(guān)文檔
提示語可在模型調(diào)測時引用,請參考體驗(yàn)?zāi)P头?wù)。
ai 大模型原理常見問題
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盤古大模型致力于深耕行業(yè),打造金融、政務(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集,將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結(jié)合,重塑千行百業(yè),成為各組織、企業(yè)、個人的專家助手。
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模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型。
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本次Serverless應(yīng)用中心上線文生圖應(yīng)用,用戶無需下載源代碼、了解各種安裝部署知識、安裝復(fù)雜的依賴,通過華為云Serverless應(yīng)用中心即可一鍵創(chuàng)建AI文生圖應(yīng)用,體驗(yàn) “0” 構(gòu)建門檻、“0” 資源閑置并具備極致彈性的Serverless AI繪圖能力。
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華為云Serverless技術(shù)極大的優(yōu)化了AI應(yīng)用開發(fā)過程,一鍵部署AI應(yīng)用、提升開發(fā)團(tuán)隊(duì)工作效率。讓AI團(tuán)隊(duì)可以更關(guān)注業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn),而無需關(guān)注底層技術(shù)細(xì)節(jié)。
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在自然語言處理(NLP)領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)上都獲得了不錯的提升,廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想,幾個代表性模型和它們之間的關(guān)系。
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知識圖譜(KG)和大語言模型(LLM)都是知識的表示形式。KG是符號化的知識庫,具備一定推理能力,且結(jié)果可解釋性較好。但存在構(gòu)建成本高、泛化能力不足、更新難等不足。
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基于Atlas 900 AI集群和深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺進(jìn)行BERT網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模并行模型訓(xùn)練。 -
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