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概述

SUMMARY

智政智脑大模型是集成了大语言模型、多模态大模型和CV大模型于一体的先进人工智能系统。它通过结合自然语言处理、计算机视觉和多模态学习的能力,能够适应多种复杂的场景和应用需求,支持私有化部署和国产化适配,满足特定行业和组织的特定需求。在自然语言处理方面,智政智脑大模型能够理解和生成自然语言文本,支持机器翻译、文本摘要、情感分析、问答系统等功能。在计算机视觉方面,它能够分析和解释图像和视频数据,执行面部识别、物体检测、图像分类和场景重建等任务。多模态学习则使智政智脑大模型能够同时处理和理解多种类型的数据,如图像、文本和声音,以提供更全面的数据理解和响应。

  • 自然语言
  • 计算机视觉
  • 多模态学习

应用场景

APPLICATION SCENARIOS

语言模型

  • 12345智能派单
  • 智能案件评查
  • 应急助手
  • 精准政策服务

多模态

  • 交通路况监测
  • 应急目标识别
  • 图文事件上报
  • 三维建模应用

3D建模

  • 事故现场建模
  • 景区建模VR应用
  • 电商商品3D建模
  • 文物建模

数据模型

  • 数据要素应用模型
  • 银行客群建模
  • 保险定价建模
  • 工程定价评估建模

AI智脑应用建设流程

AI BRAIN APPLICATION CONSTRUCTION PROCESS

数据收集

收集客户内部非结构化原始数据

数据整理

原始数据清洗,格式转换,标准化处理

数据标注

对数据进行人工处理或自动标注,生成训练模型所需标签

服务器准备

准备合适的计算机资源包括CPU、内存、磁盘、GPU

基础模型搭建

根据算力资源和初步需求进行底座模型选型

训练环境搭建

根据算力资源和数据量评估训练参数

二次预训练

大规模无监督数据集对模型进行预训练

指令对齐(微调)

对模型进行微调,使其更好地适应下游任务

性能测试

评估模型的准确性、稳定性和效率

需求整理设计

根据业务需求及大模型的能力进行设计

改造开发

如现有接口不满足业务需求,则进行改造开发

应用联调对接

与上层应用进行对接联调测试

测试、验证、投产

试运行,收集反馈进行模型的强化学习

智能问答
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