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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類基礎大模型、L1行業(yè)大模型及L2場景模型三層架構 盤古大模型是面向B端行業(yè)的大模型,包含L0中5類基礎大模型、L1行業(yè)大模型及L2場景模型三層架構
全鏈路專業(yè)服務,讓大模型從可用到好用 · 6大階段30+專業(yè)服務,覆蓋大模型建設全流程,加速政企落地大模型 · 創(chuàng)新運營服務模式,實現(xiàn)全場景模型經驗沉淀、全流程運營賦能產業(yè),快速孵化大模型場景化應用 大模型混合云十大創(chuàng)新技術 大模型混合云十大創(chuàng)新技術 了解詳情 十大創(chuàng)新技術 加速構建企業(yè)專屬大模型
古多模態(tài)大模型為基座,持續(xù)優(yōu)化萬興天幕音視頻大模型2.0,構建其音視頻垂類能力。 廣汽集團 廣汽借助華為云盤古多模態(tài)大模型,打造業(yè)界首個支持點云生成的大模型,為其端到端仿真高效迭代提供強有力支撐。 文檔與學習成長 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
化區(qū)域的基礎大模型。 全球模型 提供高精度的全球模型,無需定制和訓練,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 文檔與學習成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古科學計算大模型能力與規(guī)格 盤古大模型用戶指南 如何調用盤古大模型API
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)落地的關鍵所在,而在場景落地過程中,數(shù)據(jù)、經驗和生態(tài)是核心要素,數(shù)據(jù)的數(shù)量和質量決定模型效果上限;經驗就像“名師指導”
大模型安全護欄 ModelArts Guard 大模型安全護欄 ModelArts Guard 大模型安全護欄(ModelArts Guard),做配套大模型的內容安全防線 大模型安全護欄(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
多語種內容審核,平臺全面保護 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、模型訓練、模型部署于一體的綜合平臺,專為開發(fā)和應用大模型而設計,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)網信息服務算法推薦管理規(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提供者應當在提供服務之日起十個工作日內通過互聯(lián)網信息服務算法備案系統(tǒng)填報服務提供者的名稱、服務形式、應用領域、算法類型、算法自評估報告、擬公示內容等信息 方便
湘江鯤鵬目前在人工智能大模型領域擁有算力、數(shù)據(jù)、算法三大關鍵要素的經驗積累,構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)服務覆蓋從前期咨詢、規(guī)劃設計,到數(shù)據(jù)工程、模型訓練,再到應用工程及模型運維的完整流程?;谌A為盤古提供的AI專業(yè)服務包,致力于為企業(yè)提供一站式人工智能解決方案
等,以及整體的規(guī)劃設計(需求、思路、方案、架構、落地周期、預算等)。3. 數(shù)據(jù)的咨詢、治理和梳理,數(shù)據(jù)的采集(各業(yè)務系統(tǒng)中的多種業(yè)務模型、網絡等等),數(shù)據(jù)的標注,關聯(lián)關系的定義,以及數(shù)據(jù)導入。4. 基于具體任務和對應的數(shù)據(jù)分布,設計適合的微調訓練框架和方案;使用不同的調參策略和技
,滿足企業(yè)在不同地點的工作需求。5、我們保證了業(yè)務的高質量數(shù)據(jù)供給。我們的工作站擁有強大的數(shù)據(jù)處理能力,可以提供高質量的數(shù)據(jù),幫助企業(yè)做出更好的決策。總的來說,太杉天尊大模型AIGC場景解決方案具備功能強大、安全可靠、易于使用的特點,是政府的得力助手,企業(yè)的重要伙伴。1、數(shù)據(jù)私有化;
%+,能夠為客戶提供定制化的解決方案。 公司集成了世界領先的底層大模型,具備打通跨模型和工具鏈的平臺能力,采用最新的人工智能技術和算法,能夠基于業(yè)務場景,支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和復雜的模型訓練,根據(jù)客戶的特定需求調整模型參數(shù)和功能,確保為客戶提供高效、可靠的技術服務,以滿足業(yè)務目標。
擇和技術方案設計。?提供NLP/CV等大模型的訓練集數(shù)據(jù)標準設計指導。2. 規(guī)劃設計:?提供需求調研服務,基于盤古大模型的能力進行科學合理的方案設計和模型選擇。?完成需求調研報告和方案設計報告的輸出及交付。?提供L0盤古大模型服務部署方案的規(guī)劃設計及部署實施服務。3. 數(shù)據(jù)工程:
注&撰寫根據(jù)大模型微調數(shù)據(jù)標注規(guī)范,通過配套工具進行數(shù)據(jù)標注。 八、數(shù)據(jù)轉換與導入 完成數(shù)據(jù)格式的轉換,可進行跨網絡環(huán)境的數(shù)據(jù)導入。 九、調優(yōu)方案設計 根據(jù)大模型訓練及調優(yōu)工具和平臺,輸出大模型調優(yōu)方案。 十、模型訓練實施1. 基于大模型訓練所需的云服務,完成大模型訓練及微調。2
、安全的工作環(huán)境。1、我們特別注重數(shù)據(jù)私有化。我們采用最新的數(shù)據(jù)加密技術,確保企業(yè)的數(shù)據(jù)安全。每一個工作站都擁有獨立的存儲空間,企業(yè)的數(shù)據(jù)不會被未經授權的第三方訪問。2、我們提供了場景定制的服務。我們的工作站可以根據(jù)企業(yè)的具體需求,進行個性化設計,以滿足企業(yè)在不同場景下的工作需求
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、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內容生成、語言生成和語音識別等不同任務。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
深厚的行業(yè)積累,分層解耦的架構,多樣化的部署模式 深厚的行業(yè)積累,分層解耦的架構,多樣化的部署模式 技術扎根 全棧技術創(chuàng)新,極致算力加速大模型開發(fā),打造世界AI另一極 全棧技術創(chuàng)新,極致算力加速大模型開發(fā),打造世界AI另一極 開放同飛 打造云原生應用平臺AppArts,成立大模型高質量數(shù)據(jù)聯(lián)盟
數(shù)字供應鏈開放平臺 盈利分析 我們對這款商品的盈利潛力進行了深入的分析。通過精確的市場定位和合理的定價策略,我們確信這款商品將為客戶帶來良好的投資回報。 我們對這款商品的盈利潛力進行了深入的分析。通過精確的市場定位和合理的定價策略,我們確信這款商品將為客戶帶來良好的投資回報。 Sarpa 數(shù)字供應鏈開放平臺
不同的訪問權限,以達到不同員工之間的權限隔離,通過IAM進行精細的權限管理。 VPC和子網 虛擬私有云(Virtual Private Cloud, VPC)為云數(shù)據(jù)庫構建隔離的、用戶自主配置和管理的虛擬網絡環(huán)境,提升用戶云上資源的安全性,簡化用戶的網絡部署。您可以在VPC中定義
ModelArts提供了模型訓練的功能,方便您查看訓練情況并不斷調整您的模型參數(shù)。您還可以基于不同的數(shù)據(jù),選擇不同規(guī)格的資源池用于模型訓練。除支持用戶自己開發(fā)的模型外,ModelArts還提供了從AI Gallery訂閱算法,您可以不關注模型開發(fā),直接使用AI Gallery的算法,通過算法參數(shù)的調整,得到一個滿意的模型。
py”結尾的文件。 文件數(shù)(含文件、文件夾數(shù)量)不超過1024個。 文件總大小不超過5GB。 ModelArts訓練好后的模型如何獲??? 使用自動學習產生的模型只能在ModelArts上部署上線,無法下載至本地使用。 使用自定義算法或者訂閱算法訓練生成的模型,會存儲至用戶指定的OBS路徑中,供用戶下載。
HCS版也提供了詳細的答疑和解答。他們可以幫助您解決流程腳本開發(fā)的命令使用問題,提供腳本健康檢查及規(guī)范開發(fā)的注意事項,以及自動化機會點識別等。 華為技術有限公司是全球領先的ICT(信息與通信)基礎設施和智能終端提供商。作為一家致力于構建萬物互聯(lián)的智能世界的公司,華為的目標是讓無處不在的聯(lián)接成為
每次訪問得到的都是不同的文件,例如:網站中的文件(asp、jsp、php、perl、cgi)、API接口、數(shù)據(jù)庫交互請求等。 CDN加速域名 加速域名是用戶提供的需要使用CDN加速服務的域名,域名是便于記憶和溝通的一組服務器的地址,應用于網站,電子郵件,F(xiàn)TP等。 加速域名是用戶提供的需要
容器(Container) 鏡像和容器的關系,就像是面向對象程序設計中的類和實例一樣,鏡像是靜態(tài)的定義,容器是鏡像運行時的實體。容器可以被創(chuàng)建、啟動、停止、刪除、暫停等。 命名空間(Namespace) 命名空間是一種在多個用戶之間劃分資源的方法。當你的項目和人員眾多的時候可以考慮
而不需要關心底層的技術。同時,ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流開源的AI開發(fā)框架,也支持開發(fā)者使用自研的算法框架,匹配您的使用習慣。 ModelArts的理念就是讓AI開發(fā)變得更簡單、更方便。 面向不同經驗的AI開發(fā)者,提供便捷
ai大模型的概念是什么
大模型相關概念
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概念名 |
說明 |
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大模型是什么 |
大模型是大規(guī)模預訓練模型的簡稱,也稱預訓練模型或基礎模型。所謂預訓練模型,是指在一個原始任務上預先訓練出一個初始模型,然后在下游任務中對該模型進行精調,以提高下游任務的準確性。大規(guī)模預訓練模型則是指模型參數(shù)達到千億、萬億級別的預訓練模型。此類大模型因具備更強的泛化能力,能夠沉淀行業(yè)經驗,并更高效、準確地獲取信息。 |
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大模型的計量單位token指的是什么 |
令牌(Token)是指模型處理和生成文本的基本單位。token可以是詞或者字符的片段。模型的輸入和輸出的文本都會被轉換成token,然后根據(jù)模型的概率分布進行采樣或計算。 例如,在英文中,有些組合單詞會根據(jù)語義拆分,如overweight會被設計為2個token:“over”、“weight”。在中文中,有些漢字會根據(jù)語義被整合,如“等于”、“王者榮耀”。 在盤古大模型中,以N1系列模型為例,盤古1個token≈0.75個英文單詞,1個token≈1.5漢字。不同模型的具體情況詳見表1。 |
訓練相關概念
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概念名 |
說明 |
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自監(jiān)督學習 |
自監(jiān)督學習(Self-Supervised Learning,簡稱SSL)是一種機器學習方法,它從未標記的數(shù)據(jù)中提取監(jiān)督信號,屬于無監(jiān)督學習的一個子集,但它與傳統(tǒng)的無監(jiān)督學習(如聚類、降維)不同,它通過引入自監(jiān)督機制,將無監(jiān)督問題轉化為監(jiān)督問題。該方法通過創(chuàng)建“預設任務”讓模型從數(shù)據(jù)中學習,從而生成有用的表示,可用于后續(xù)任務。它無需額外的人工標簽數(shù)據(jù),因為監(jiān)督信號直接從數(shù)據(jù)本身派生。自監(jiān)督學習特別適合處理大規(guī)模未標注數(shù)據(jù),例如互聯(lián)網文本、圖像等。 |
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有監(jiān)督學習 |
有監(jiān)督學習是機器學習任務的一種。它從有標記的訓練數(shù)據(jù)中推導出預測函數(shù)。有標記的訓練數(shù)據(jù)是指每個訓練實例都包括輸入和期望的輸出。有監(jiān)督學習適用于多種任務,比如:分類任務、回歸任務、結構化預測等。 |
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LoRA |
局部微調(LoRA)是一種優(yōu)化技術,用于在深度學習模型的微調過程中,只對模型的一部分參數(shù)進行更新,而不是對所有參數(shù)進行更新。這種方法可以顯著減少微調所需的計算資源和時間,同時保持或接近模型的最佳性能。局部微調適用于自然語言處理、計算機視覺等領域,但也需要在微調過程中進行合理的參數(shù)選擇和評估,以確保在目標任務上的準確性。 |
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DPO |
DPO(Direct Preference Optimization,直接偏好優(yōu)化)通過利用偏好數(shù)據(jù)來提升模型的對話質量,增強其安全性、可控性,并且優(yōu)化其輸出的風格和語氣。 |
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RFT |
RFT(Reinforcement Fine-Tuning,強化微調)是一種結合規(guī)則化獎勵信號的強化學習方法。其訓練目的是引導模型在具有明確“正確答案”的復雜任務中不斷優(yōu)化輸出結果,使其逐步逼近最優(yōu)解。RFT通過少量高質量反饋數(shù)據(jù),使模型在特定領域實現(xiàn)高精度推理與決策能力。 |
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GRPO |
GRPO(Group Relative Policy Optimization,群組相對策略優(yōu)化)是一種基于組間多個回復的相對優(yōu)勢水平進行訓練的強化學習方法。其核心思想是根據(jù)模型多個采樣回答的平均獎勵計算獎勵基線,并得到每個回答的相對優(yōu)勢值,進而用于迭代訓練、不斷優(yōu)化提升模型的推理決策能力。 |
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過擬合 |
過擬合是指為了得到一致假設而使假設變得過度嚴格,會導致模型產生“以偏概全”的現(xiàn)象,導致模型泛化效果變差。這種情況通常是由于模型復雜度過高、訓練數(shù)據(jù)不足,或者訓練數(shù)據(jù)中包含噪聲和異常值引起的。預防這種情況的方法包括:簡化模型、增加訓練數(shù)據(jù)、提升數(shù)據(jù)集的質量等。 |
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欠擬合 |
欠擬合是指模型擬合程度不高,數(shù)據(jù)距離擬合曲線較遠,或指模型沒有很好地捕捉到數(shù)據(jù)特征,不能夠很好地擬合數(shù)據(jù)。這種情況通常是由于模型復雜度過低,無法充分學習數(shù)據(jù)的復雜性,或者訓練數(shù)據(jù)不足、訓練時間不夠,導致模型訓練過程未能充分優(yōu)化參數(shù)。 |
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損失函數(shù) |
損失函數(shù)(Loss Function)是用來度量模型的預測值f(x)與真實值Y的差異程度的運算函數(shù)。它是一個非負實值函數(shù),通常使用L(Y, f(x))來表示,損失函數(shù)值越小,模型的魯棒性就越好,因此它還可以為模型的優(yōu)化提供明確的方向。常見的損失函數(shù)包括:MAE(平均絕對誤差)、MSE(均方誤差)、 RMS E(均方根誤差)等。 |
推理相關概念
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概念名 |
說明 |
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溫度系數(shù) |
溫度系數(shù)(temperature)控制生成語言模型中生成文本的隨機性和創(chuàng)造性,調整模型的softmax輸出層中預測詞的概率。其值越大,則預測詞的概率的方差減小,即很多詞被選擇的可能性增大,利于文本多樣化。 |
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多樣性與一致性 |
多樣性和一致性是評估LLM生成語言的兩個重要方面,分別影響著模型的泛化能力和穩(wěn)定性。 多樣性指模型生成的不同輸出之間的差異,可以通過大量的數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)增強、多語言訓練等進行提升。一致性指相同輸入對應的不同輸出之間的一致性,可以通過正則化方法、參數(shù)調優(yōu)等策略進行提升。 |
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重復懲罰 |
重復懲罰(repetition_penalty)是在模型訓練或生成過程中加入的懲罰項,旨在減少重復生成的可能性。通過在計算損失函數(shù)(用于優(yōu)化模型的指標)時增加對重復輸出的懲罰來實現(xiàn)的。如果模型生成了重復的文本,它的損失會增加,從而鼓勵模型尋找更多樣化的輸出。 |
提示詞工程相關概念
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概念名 |
說明 |
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提示詞 |
提示詞(Prompt)是一種用于與AI人工智能模型交互的語言,用于指示模型生成所需的內容,幫助用戶有效地將大語言模型用于各種應用場景和研究領域。一個提示詞可以包含您傳遞到模型的指令或問題等信息,也可以包含其他種類的信息,如上下文、輸入或示例等。 |
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思維鏈 |
思維鏈 (Chain-of-Thought)是一種模擬人類解決問題的方法,通過一系列自然語言形式的推理過程,從輸入問題開始,逐步推導至最終輸出結論。這個過程可以被看作是一個鏈條,每一環(huán)代表模型在不同層次或階段的處理和推理。 |
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Self-instruct |
Self-instruct是一種將預訓練語言模型與指令對齊的方法,允許模型自主生成數(shù)據(jù),而不需要大量的人工標注,減少了對人工指令的依賴,提高模型的自適應能力。 |
ai大模型的概念是什么常見問題
更多常見問題 >>-
盤古大模型致力于深耕行業(yè),打造金融、政務、制造、礦山、氣象、鐵路等領域行業(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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模型轉換,即將開源框架的網絡模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉換工具,將其轉換成昇騰AI處理器支持的離線模型。
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AI開發(fā)基本概念:回歸、分類、聚類
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概念數(shù)據(jù)模型(Conceptual Data Model)是從用戶的視角,主要從業(yè)務流程、活動中涉及的主要業(yè)務數(shù)據(jù)出發(fā),抽象出關鍵的業(yè)務實體,并描述這些實體間的關系。 數(shù)據(jù)庫概念模型實際上是現(xiàn)實世界到機器世界的一個中間層次。數(shù)據(jù)庫概念模型用于信息世界的建模,是現(xiàn)實世界到信息世界的第一層抽象,是數(shù)據(jù)庫設計人員進行數(shù)據(jù)庫設計的有力工具,也是數(shù)據(jù)庫設計人員和用戶之間進行交流的語言。
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邏輯模型中重要基本概念的列舉。
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數(shù)據(jù)庫概念模型的特點
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