...朱雨琪|工业数据之边界、权属与流转——基于权利束理论模型...

进一步地,分类分级管理范式并非“类”与“级”平行,根据《分类分级指南》第4条后半句之表述逻辑,“先分类-再寻类定级”成为分类分级管理范式的操作逻辑。但由于工业数据的混合性,若在“分类”后直接跳入“分级”,则可能导致划分后多类别数据存在同一“分类”之中,此时若不进一步拆解其中数据类别、不基于不同数据附着...

调研|金融行业垂类大模型的应用现状

(2)SFT:通过SFT可以激发大模型理解领域内各种问题并进行回答的能力(3)RLHF:通过RLHF可以让大模型的回答对齐人们的偏好,比如行文的风格。2.国外典型案例国外金融市场更开放、发达,业务量和用户数较多,且金融服务要求更高。在NLP出现初期,很多公司就前仆后继地开发大模型或者开发AIagent。BloombergGPT是彭博社于...

客户的分类管理怎么做?一文讲清理论加实操

在售前阶段,客户分类结果的应用体现在对客户信息的精确掌握和有效利用。当通过市场调研、客户访谈等方式收集到客户信息后,这些信息会被录入CRM系统,并进行细致的分类。这些分类结果不仅包括客户的级别(如高价值客户、中价值客户、低价值客户),还包括客户的状态(如潜在客户、意向客户、成交客户等)。公司内部的所有销售人...

360视角:大模型幻觉问题及其解决方案的深度探索与实践

最后,对于不同的索引数据类型,使用不同的query查询技术进行混合建设,比如关键词搜索、基于embedding的语义相似度检索、text转SQL后的结构化查询、text转graphSQL的N元组查询等,对于查询结果进行重排序,将重排序后的结果给到大模型作为上下文信息,由大模型进行推理。3.query预处理(1)sub-query对...

学习AI大模型的3件事你必须知道,业内知识,速看

大语言模型可以做很多事情,比如:文本生成:自己写文章或者故事。问答系统:回答问题,就像你现在问我问题一样。文本分类:把文本分到不同的类别里,比如新闻、小说等。机器翻译:把一种语言翻译成另一种语言。对话系统:和人进行对话,就像聊天机器人。

为什么“压缩即智能”?算法信息论与大模型、生命、智能的联系

2.利用压缩做文本分类文本分类的方法最近的一篇文章[1]发现gzip+k-nearestneighbors(kNN)方法与大语言模型是差不多的,gzip我们已经提到,是基于LZ77的一种压缩算法,kNN是机器学习中的最邻近法(k-nearstneighbors),新文本依据其和既有文本的距离来判断其类型(www.e993.com)2024年11月15日。

...| 用AI帮你对话60岁的自己;高脂饮食可能引发焦虑;大语言模型的...

DeepSeek-Coder-V2采用专家混合(MoE)架构,通过多个专家模型协同工作,提高了推理能力和效率。进一步预训练使其编码和数学推理能力大幅提升,支持的编程语言从86种扩展到338种,且上下文长度从16K扩展到128K,能够处理更长的输入内容。该模型分为236B和16B两个规模,满足不同应用需求。

“荀子”大语言模型:化繁为简 通读古今

原标题:“荀子”大语言模型:化繁为简通读古今“秦淮佳丽地,城阙望中迷。柳暗青丝发,花香碧玉衣。歌楼留夜色,画阁敛春晖。细雨轻舟去,双鱼梦泽飞。”这是近日上线的“荀子”古籍大语言模型(以下简称“荀子”)以“金陵”为题,生成的一首古诗。记者了解到,“荀子”是国内首个专门应用于古籍处理与研究的开源智...

人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用

GPT模型与ELMo模型的工作过程类似,也分成两个阶段:1.利用语言模型进行无监督预训练;2.通过有监督的微调(Fine-tuning)解决下游任务。GPT使用Transformer模型的解码器块作为特征抽取器,其特点在与遮蔽的自注意力层具有的自回归特性,只提取上下文中的“上文”信息作为特征。对于不同的下游任务如分类、包涵...

AI大模型能改变中国汽车营销吗?

我们瑞因凡是AI大模型的公司,我们最早是从整个端到端模型基础设施的搭建,包括后面整个数据的预处理、数据的混合,模型基础框架的搭建,模型训练,包括后期的这些优化、推理,整个端到端我们做了完全中国自己的大模型。我们从一开始就定位了我们要用大模型去做行业赋能这件事情,也是专注于汽车行业的这一块赋能。