垂類大模型
VERTICAL LARGE MODEL
應用場景
多模態融合
通過結合自迴歸、自編碼器、自注意力機制、自監督學習、自適應學習等技術，打造了“知識增強的跨模態深度語義理解”能力，增強了模型的語義理解能力，實現了對圖像、視頻、音頻、文本等不同模態數據的深度理解和關聯。
大模型訓練
利用龐大的行業數據集和計算資源，通過複雜的神經網絡架構，實現對語言、圖像等多種數據的深入理解與處理。利用高效的分佈式計算、精細的超參數調優以及嚴格的正則化策略來防止過擬合，確保模型的泛化能力和高效性能。
模型量化優化
利用模型壓縮的技術，減少模型的參數量和計算量，降低模型的複雜度和資源消耗。利用模型融合的技術，提高模型的魯棒性和泛化能力。利用模型調優的技術，調整和優化模型的參數和超參數，提高模型的精度和穩定性。
