ai大模型和小模型的区别是什么
围绕工业、城市、政务等重点场景打造以盘古CV大模型为中心的通用视觉能力,助力企业实现CV模型“工业化”生产,并打通模型监控-数据回传-持续学习-自动评估-持续更新的AI全链路闭环。在工业场景已有多个应用。
盘古大模型 PanguLargeModels 盘古大模型 PanguLargeModels 盘古大模型是面向B端行业的大模型,包含L0中5类基础大模型、L1行业大模型及L2场景模型三层架构 盘古大模型是面向B端行业的大模型,包含L0中5类基础大模型、L1行业大模型及L2场景模型三层架构
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盘古NLP大模型 盘古NLP大模型 优秀的模型结构,完善的工程化能力,最贴合行业落地的NLP大模型 超大参数规模,最贴合行业落地的NLP大模型 重磅发布盘古NLP 718B深度思考模型,多专家+大稀疏比的MOE新架构,昇腾亲和设计,高效训推 专家咨询 ModelArts Studio控制台
化区域的基础大模型。 全球模型 提供高精度的全球模型,无需定制和训练,直接订阅即可推理 多种部署形态 支持公有云、混合云、边缘多种形态,满足不同需求 文档与学习成长 盘古大模型 盘古大模型 什么是盘古大模型 盘古科学计算大模型能力与规格 盘古大模型用户指南 如何调用盘古大模型API
古多模态大模型为基座,持续优化万兴天幕音视频大模型2.0,构建其音视频垂类能力。 广汽集团 广汽借助华为云盘古多模态大模型,打造业界首个支持点云生成的大模型,为其端到端仿真高效迭代提供强有力支撑。 文档与学习成长 盘古大模型 盘古大模型 什么是盘古大模型 盘古多模态大模型能力与规格
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《互联网信息服务算法推荐管理规定》明确,具有舆论属性或者社会动员能力的算法推荐服务提供者应当在提供服务之日起十个工作日内通过互联网信息服务算法备案系统填报服务提供者的名称、服务形式、应用领域、算法类型、算法自评估报告、拟公示内容等信息 方便
质量。4. 模型训练:· 设计调优方案,实施模型训练,并进行模型评测。· 熟悉盘古大模型工作流和云服务操作,确保模型效果优化。5. 应用工程:· 提供基于大模型能力的Agent开发和应用对接服务。· 具备良好的软件开发和沟通能力,实现大模型与应用的无缝对接。6. 模型运维:·
及整体的规划设计(需求、思路、方案、架构、落地周期、预算等)。3. 数据的咨询、治理和梳理,数据的采集(各业务系统中的多种业务模型、网络等等),数据的标注,关联关系的定义,以及数据导入。4. 基于具体任务和对应的数据分布,设计适合的微调训练框架和方案;使用不同的调参策略和技术手段
化需求而设计的大语言模型场景化解决方案,可以公有/私有化部署。它集成了先进的技术和强大的功能,可以为企业提供高效、安全的工作环境。1、我们特别注重数据私有化。我们采用最新的数据加密技术,确保企业的数据安全。每一个工作站都拥有独立的存储空间,企业的数据不会被未经授权的第三方访问。2
注&撰写根据大模型微调数据标注规范,通过配套工具进行数据标注。 八、数据转换与导入 完成数据格式的转换,可进行跨网络环境的数据导入。 九、调优方案设计 根据大模型训练及调优工具和平台,输出大模型调优方案。 十、模型训练实施1. 基于大模型训练所需的云服务,完成大模型训练及微调。2
出门问问大模型“序列猴子”是一款具备多模态生成能力的大语言模型,模型以语言为核心的能力体系涵盖“知识、对话、数学、逻辑、推理、规划”六个维度,能够同时支持文字生成、图片生成、3D内容生成、语言生成和语音识别等不同任务。出门问问大模型“序列猴子”是一款具备多模态生成能力的大语言模型,模
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%+,能够为客户提供定制化的解决方案。 公司集成了世界领先的底层大模型,具备打通跨模型和工具链的平台能力,采用最新的人工智能技术和算法,能够基于业务场景,支持大规模数据处理和复杂的模型训练,根据客户的特定需求调整模型参数和功能,确保为客户提供高效、可靠的技术服务,以满足业务目标。
案设计。提供NLP/CV等大模型的训练集数据标准设计指导。2. 规划设计:提供需求调研服务,基于盘古大模型的能力进行科学合理的方案设计和模型选择。完成需求调研报告和方案设计报告的输出及交付。提供L0盘古大模型服务部署方案的规划设计及部署实施服务。3. 数据工程:涵盖数据
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的数据中,得到预测、评价等结果。 ModelArts模型训练,俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型,模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。
不同的访问权限,以达到不同员工之间的权限隔离,通过IAM进行精细的权限管理。 VPC和子网 虚拟私有云(Virtual Private Cloud, VPC)为云数据库构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境,提升用户云上资源的安全性,简化用户的网络部署。您可以在VPC中定义
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ai大模型和小模型的区别是什么
什么是MCP
MCP(Model Context Protocol) 是一个开放协议,核心目标是打通大语言模型(LLM)应用与外部数据源、工具之间的交互壁垒。由于每项数据源、工具或服务都有独立的格式规范、对接协议和认证体系,在传统的Agent开发场景中,如果AI模型需要与各类外部资源对接,开发者需要针对每个API进行独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护,这意味着每一种具体的连接都需要编写代码,效率低下且耗时费力。
而MCP的出现,如同在AI模型与外部世界之间搭建了一座标准化的桥梁。MCP以通用的“标准语言”把工具、数据通过“MCP服务器”的方式供给(一次开发、无限连接),可以更高效、更便捷地实现Agent与成千上万的外部工具与数据的互通。如需了解MCP的更多信息,请参考MCP 官方文档。
为什么使用MCP
- 打破数据孤岛
传统大模型无法直接访问实时数据或本地资源,而MCP让AI“连接万物”,例如,查询天气时自动调用气象API,分析企业数据时直接连接内部 数据库 。
- 降低开发成本
在MCP出现之前,每个大模型需要为每个工具单独开发接口,导致重复劳动。而通过MCP,开发者只需写一次服务端,所有兼容MCP的模型都能调用。
- 提升安全性与互操作性
MCP内置权限控制和加密机制,比直接开放数据库更安全;同时,类似USB接口的标准化让不同厂商的工具能“即插即用”,避免生态分裂。
ai大模型和小模型的区别是什么常见问题
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逻辑模型和物理模型的对比介绍。
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盘古大模型致力于深耕行业,打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集,将行业知识know-how与大模型能力相结合,重塑千行百业,成为各组织、企业、个人的专家助手。
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