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數(shù)據(jù)清洗平臺,經(jīng)過《華為研發(fā)大模型語料質量基本法V1.0》、《華為研發(fā)大模型數(shù)據(jù)清洗基本法V1.0》、《華為研發(fā)大模型評測基本法V1.0》的軍規(guī)歷練,濃縮出高質量的訓練數(shù)據(jù)。 強化訓練+評價反饋,模型“越用越聰明”。構造特殊的微調數(shù)據(jù)可以用來增強模型的元能力(自糾正、反思、有害判來自:百科來自:云商店
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大挑戰(zhàn)。因此該方案適用于一些線下交付,單租形態(tài)的低代碼。 方案二: Meta+Data的寬表模型,將模型的定義轉化為寬表的模型存儲。該方案的優(yōu)勢在于可以靈活的定義數(shù)據(jù)模型,不需要考慮因模型變化導致的DDL語句。再具體實踐中,寬表可以有不同的選型,例如 文檔數(shù)據(jù)庫 ,搜索、分析型數(shù)據(jù)庫來自:專題
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大的可編程的硬件計算能力可以很好滿足海量生物數(shù)據(jù)快速計算的需求。 金融風險分析:金融行業(yè)對計算能力、基于超低時延和高吞吐能力的及時響應有很高的要求,比如基于 定價 樹模型的金融計算、高頻金融交易、基金/證券交易算法、金融風險分析和決策、交易安全保證等,F(xiàn)PGA云服務通過可編程的硬件加來自:百科
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