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  • 盤(pán)古大模型 內(nèi)容精選 換一換
  • 全棧技術(shù)創(chuàng)新,極致算力加速模型開(kāi)發(fā),打造世界AI另一極 全棧技術(shù)創(chuàng)新,極致算力加速模型開(kāi)發(fā),打造世界AI另一極 開(kāi)放同飛 打造云原生應(yīng)用平臺(tái)AppArts,成立模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)聯(lián)盟 打造云原生應(yīng)用平臺(tái)AppArts,成立模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)聯(lián)盟 盤(pán)古NLP模型功能介紹 智慧教育助手
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    . 模型更新后,將新模型部署至相應(yīng)環(huán)境。 十一、模型評(píng)測(cè)1. 設(shè)計(jì)模型評(píng)測(cè)方案,對(duì)模型各類(lèi)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)測(cè)。2. 能夠按評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)模型各項(xiàng)能力進(jìn)行打分,輸出模型評(píng)測(cè)報(bào)告。 十二、Agent開(kāi)發(fā)1. 基于場(chǎng)景,設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)Agent工具。2. 基于langchain等模型框架,完
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    云知識(shí) V講堂——預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型 V講堂——預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型 時(shí)間:2020-12-15 16:31:00 在自然語(yǔ)言處理(NLP)領(lǐng)域中,使用語(yǔ)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(cuò)的提升,廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡(jiǎn)單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想,幾個(gè)代表性模型和它們之間的關(guān)系。
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  • 云知識(shí) 數(shù)據(jù)屏開(kāi)發(fā)用AI效率翻倍!華為云Astro屏應(yīng)用盤(pán)古助手,這波操作太震撼了! 數(shù)據(jù)屏開(kāi)發(fā)用AI效率翻倍!華為云Astro屏應(yīng)用盤(pán)古助手,這波操作太震撼了! 時(shí)間:2025-03-27 16:02:29 Hey,開(kāi)發(fā)者們!發(fā)布一則最新消息,那就是華為云Astro屏應(yīng)用盤(pán)古助手的版本發(fā)布了!
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    CodeLabs訓(xùn)練營(yíng)(溪村) 參加CodeLabs訓(xùn)練營(yíng),學(xué)習(xí)盤(pán)古大模型、人工智能、數(shù)字人等20+ 華為云產(chǎn)品 最佳應(yīng)用實(shí)踐,深入了解華為云產(chǎn)品能力,現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)支持即時(shí)進(jìn)行答疑解惑! 即刻了解 掃地僧見(jiàn)面會(huì) 快來(lái)與技術(shù)咖面對(duì)面交流模型技術(shù)及行業(yè)應(yīng)用、人工智能、鴻蒙、數(shù)字人、云端協(xié)同、低代碼
    來(lái)自:專(zhuān)題
    盤(pán)古NLP模型 盤(pán)古NLP模型 優(yōu)秀的模型結(jié)構(gòu),完善的工程化能力,最貼合行業(yè)落地的NLP模型 超大參數(shù)規(guī)模,最貼合行業(yè)落地的NLP模型 重磅發(fā)布盤(pán)古NLP 718B深度思考模型,多專(zhuān)家+稀疏比的MOE新架構(gòu),昇騰親和設(shè)計(jì),高效訓(xùn)推 專(zhuān)家咨詢(xún) ModelArts Studio控制臺(tái)
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    盤(pán)古預(yù)測(cè)模型 盤(pán)古預(yù)測(cè)模型 通過(guò)歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)得到的面向結(jié)構(gòu)化任務(wù)場(chǎng)景,針對(duì)事物發(fā)展趨勢(shì)、狀態(tài)類(lèi)別等進(jìn)行量化預(yù)測(cè)的預(yù)訓(xùn)練模型 通過(guò)歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)得到的面向結(jié)構(gòu)化任務(wù)場(chǎng)景,針對(duì)事物發(fā)展趨勢(shì)、狀態(tài)類(lèi)別等進(jìn)行量化預(yù)測(cè) 重磅發(fā)布盤(pán)古統(tǒng)一編碼預(yù)測(cè)模型 跨模態(tài)知識(shí)融合 專(zhuān)家咨詢(xún) ModelArts
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    優(yōu)等開(kāi)發(fā)過(guò)程,效果往往還不盡如人意?;?span style='color:#C7000B'>盤(pán)古礦山大模型,我們將海量樣本及礦山行業(yè)知識(shí)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí),模型就如同一個(gè)接受了煤礦安全生產(chǎn)專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)的專(zhuān)家,一個(gè)模型就可以快速覆蓋十幾類(lèi)、上百個(gè)細(xì)分場(chǎng)景。從客戶(hù)實(shí)際的部署效果來(lái)看,主運(yùn)皮帶異物識(shí)別精度高達(dá)98%,掘進(jìn)動(dòng)作規(guī)范識(shí)別準(zhǔn)確率超
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    要趨勢(shì)。 然而,在實(shí)際智能化開(kāi)發(fā)過(guò)程中,企業(yè)往往面臨以下困難: 模型部署成本高,行業(yè)定制復(fù)雜 模型的訓(xùn)練和推理需要大量的計(jì)算資源,且需要專(zhuān)業(yè)的運(yùn)維團(tuán)隊(duì)進(jìn)行管理,不同行業(yè)對(duì)模型的需求差異,需要針對(duì)特定行業(yè)進(jìn)行模型微調(diào),開(kāi)發(fā)一個(gè)智能化應(yīng)用門(mén)檻還是較高的。 缺少快速定制助手的工具開(kāi)發(fā)平臺(tái)
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    云知識(shí) 知識(shí)圖譜與模型結(jié)合方法概述 知識(shí)圖譜與模型結(jié)合方法概述 時(shí)間:2024-05-15 10:20:11 作者 | 黃巍 《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》總結(jié)了語(yǔ)言模型和知識(shí)圖譜融
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    同時(shí)支持盤(pán)古大模型的運(yùn)行,相比于傳統(tǒng)AI模型,原來(lái)幾十個(gè)AI場(chǎng)景,需要幾十個(gè)AI模型開(kāi)發(fā)訓(xùn)練好幾個(gè)月,現(xiàn)在只需要一個(gè)模型就可以開(kāi)發(fā)完成,訓(xùn)練時(shí)間只需幾天。原來(lái)需要成千上萬(wàn)張樣本開(kāi)發(fā)的場(chǎng)景,現(xiàn)在也只需要十位數(shù)。 同時(shí)通過(guò)AI算法的商店——AI Gallery解決AI模型開(kāi)發(fā)部署難
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    客戶(hù)案例 與盤(pán)古多模態(tài)模型一起 加速智能創(chuàng)作,極致效率創(chuàng)新,擁抱無(wú)盡創(chuàng)意 萬(wàn)興科技 萬(wàn)興科技與華為云達(dá)成戰(zhàn)略合作,共同推進(jìn)AI模型的技術(shù)和應(yīng)用創(chuàng)新。以華為云盤(pán)古多模態(tài)模型為基座,持續(xù)優(yōu)化萬(wàn)興天幕音視頻模型2.0,構(gòu)建其音視頻垂類(lèi)能力。 廣汽集團(tuán) 廣汽借助華為云盤(pán)古多模態(tài)模型,
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    盤(pán)古科學(xué)計(jì)算模型 盤(pán)古科學(xué)計(jì)算模型 科學(xué)計(jì)算模型致力于將人工智能與科學(xué)研究深度融合,為氣象、生物醫(yī)藥、化學(xué)材料等前沿領(lǐng)域打造高精度模型,助力科研突破,賦能產(chǎn)業(yè)升級(jí)與創(chuàng)新發(fā)展。 科學(xué)計(jì)算模型致力于將人工智能與科學(xué)研究深度融合,為氣象、生物醫(yī)藥、化學(xué)材料等前沿領(lǐng)域打造高精度模
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    ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱(chēng)“建模”,指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)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(gè)或多個(gè)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(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。
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    AIOps長(zhǎng)期發(fā)展的思路是小模型模型相結(jié)合的形態(tài),相互取長(zhǎng)補(bǔ)短。 小模型場(chǎng)景:故障感知和定位等確定性和量化的場(chǎng)景,這種場(chǎng)景使用傳統(tǒng)的小模型,機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)算法更準(zhǔn)確。可觀測(cè)數(shù)據(jù)要做到應(yīng)采盡采,配合多維度指標(biāo)檢測(cè)算法,能達(dá)到90%以上的準(zhǔn)確性。 模型場(chǎng)景:故障根因分析要梳理出上
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) “模型驅(qū)動(dòng)的軟件研發(fā)”助推企業(yè)研發(fā)智能化升級(jí) “模型驅(qū)動(dòng)的軟件研發(fā)”助推企業(yè)研發(fā)智能化升級(jí) 時(shí)間:2024-05-15 17:09:11 華為云CodeArts Snap 隨著人工智能的發(fā)展,AI模型在各個(gè)行業(yè)開(kāi)始廣泛應(yīng)用。利用AI模型打通工具鏈,提高產(chǎn)業(yè)
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    林子AI數(shù)字人實(shí)訓(xùn)營(yíng) 數(shù)字人智能交互 產(chǎn)品介紹 用戶(hù)自定義問(wèn)答知識(shí)庫(kù),快速配置可視化的數(shù)字客服交互問(wèn)答體驗(yàn) 關(guān)鍵能力 1.5s超低交互時(shí)延 開(kāi)放性接入不同模型 靈活的接入方式 建議搭配使用 華為云智能問(wèn)答機(jī)器人 ai數(shù)字人常見(jiàn)問(wèn)題 ai數(shù)字人常見(jiàn)問(wèn)題 MetaStudio 支持哪些區(qū)域? Meta
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    智能開(kāi)發(fā)助手沉淀了華為研發(fā)元數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)《華為研發(fā)模型語(yǔ)料質(zhì)量基本法V1.0》、《華為研發(fā)模型數(shù)據(jù)清洗基本法V1.0》、《華為研發(fā)模型評(píng)測(cè)基本法V1.0》的規(guī)范歷練,濃縮出高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。持續(xù)深入的數(shù)字化和可信變革沉淀了海量的研發(fā)數(shù)據(jù),讓模型“天生”就有高質(zhì)量。 除了基于盤(pán)古研發(fā)模型強(qiáng)大的模型能力外,CodeArts
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 邏輯模型和物理模型的對(duì)比 時(shí)間:2021-06-02 14:37:26 數(shù)據(jù)庫(kù) 邏輯模型與物理模型的對(duì)比如下: 名稱(chēng)定義:邏輯模型取名按照業(yè)務(wù)規(guī)則和現(xiàn)實(shí)世界對(duì)象的命名規(guī)范來(lái)取名;物理模型需要考慮到數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品限制,比如不能出現(xiàn)非法字符,不能使用數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵詞,不能超長(zhǎng)等約束;
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