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概述

SUMMARY

智政智腦大模型是集成了大語言模型、多模態(tài)大模型和CV大模型于一體的先進人工智能系統(tǒng)。它通過結合自然語言處理、計算機視覺和多模態(tài)學習的能力,能夠適應多種復雜的場景和應用需求,支持私有化部署和國產化適配,滿足特定行業(yè)和組織的特定需求。在自然語言處理方面,智政智腦大模型能夠理解和生成自然語言文本,支持機器翻譯、文本摘要、情感分析、問答系統(tǒng)等功能。在計算機視覺方面,它能夠分析和解釋圖像和視頻數據,執(zhí)行面部識別、物體檢測、圖像分類和場景重建等任務。多模態(tài)學習則使智政智腦大模型能夠同時處理和理解多種類型的數據,如圖像、文本和聲音,以提供更全面的數據理解和響應。

  • 自然語言
  • 計算機視覺
  • 多模態(tài)學習

應用場景

APPLICATION SCENARIOS

語言模型

  • 12345智能派單
  • 智能案件評查
  • 應急助手
  • 精準政策服務

多模態(tài)

  • 交通路況監(jiān)測
  • 應急目標識別
  • 圖文事件上報
  • 三維建模應用

3D建模

  • 事故現場建模
  • 景區(qū)建模VR應用
  • 電商商品3D建模
  • 文物建模

數據模型

  • 數據要素應用模型
  • 銀行客群建模
  • 保險定價建模
  • 工程定價評估建模

AI智腦應用建設流程

AI BRAIN APPLICATION CONSTRUCTION PROCESS

數據收集

收集客戶內部非結構化原始數據

數據整理

原始數據清洗,格式轉換,標準化處理

數據標注

對數據進行人工處理或自動標注,生成訓練模型所需標簽

服務器準備

準備合適的計算機資源包括CPU、內存、磁盤、GPU

基礎模型搭建

根據算力資源和初步需求進行底座模型選型

訓練環(huán)境搭建

根據算力資源和數據量評估訓練參數

二次預訓練

大規(guī)模無監(jiān)督數據集對模型進行預訓練

指令對齊(微調)

對模型進行微調,使其更好地適應下游任務

性能測試

評估模型的準確性、穩(wěn)定性和效率

需求整理設計

根據業(yè)務需求及大模型的能力進行設計

改造開發(fā)

如現有接口不滿足業(yè)務需求,則進行改造開發(fā)

應用聯調對接

與上層應用進行對接聯調測試

測試、驗證、投產

試運行,收集反饋進行模型的強化學習

智能問答
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