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知识增强型模型底座
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知识增强型模型底座
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底座能力
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全栈能力
数据工程能力
包括数据应用、数据清洗及数据源
模型训练能力
包括行业认知体系、行业专家逻辑链及模型工程
产品开发能力
包括产品开发、产品API及数据API
数据管理引擎
通过数据采集和清理、数据生成,以及数据导入/任务标注等方式产生高质量的数据,并利用prompt管理器来管理这些数据,并确保数据回流到系统中。
数据采集和清洗
数据采集和清洗是对原始数据进行收集和处理
数据生成
通过模型或算法产生新的数据
任务标注
任务标注是对数据进行分类和打标签
prompt管理器
对生成的prompt进行管理和编辑
数据回流
将处理后的数据重新注入到系统中使用
模型训练引擎
利用post-pretraining技术与Finetuning方法,加上强化学习机制,以及大模型插件生产线,实现端到端训练并不断提升模型性能。
大模型插件生产线
大模型插件生产线是一种将不同部分的大模型组合成整体的技术方案,通过引入插件化结构和工业化流程,实现模型开发、测试、优化和部署的有效管理与控制。
post-pretraining
post-pretraining是一种在预训练模型基础上进行再训练的技术,旨在通过引入新的数据和任务来对预训练模型进行优化,加强其泛化能力并提高其性能。
Finetuning
Finetuning是一种基于已有模型的微调技术,该技术通过在较小的数据集上对预训练模型进行微调,以适应特定任务的要求,并实现更好的性能和效果
强化学习机制
强化学习机制是一种通过智能体与环境的交互来学习最优行为策略的机制,它可以根据奖励信号逐步调整行为,从而实现智能体在特定环境中的自主决策和行为。
评估优化
通过大模型评估、大模型压缩、大模型安全和可解释性等方面的工作,不断提升大模型的性能和应用场景。
大模型评估
大模型评估是对模型进行性能和效果评估
大模型压缩
大模型压缩是对模型进行优化和压缩,以提高运行效率
大模型安全
大模型安全是保证模型在使用过程中不受攻击或泄露
大模型可解释性
大模型可解释性是保证模型的决策过程具有可解释性和可理解性