泰迪大模型创新应用场景，加快数字化转型

    当今社会是科技的社会，是算力快速发展的时代。随着数据中心、东数西算、高性能计算、数据分析、数据挖掘的快速发展，大模型得到了快速地发展。大模型是“大算力+强算法”相结合的产物，是人工智能的发展趋势和未来。

    大模型通常在大规模无标记数据上进行训练，以学习某种特征和规则。基于大模型开发应用时，可以对大模型进行微调，或者不进行微调，就可以完成多个应用场景的任务；更重要的是，大模型具有自监督学习能力，不需要或很少需要人工标注数据进行训练，降低训练成本，从而可以加快AI产业化进程，降低AI应用门槛。

     大模型（预训练模型、基础模型等）是“大算力+ 强算法”结合的产物。大模型通常在大规模无标注数据上进行训练，以学习某种特征。在大模型进行开发应用时，将大模型进行微调，如对某些下游任务进行小规模标注数据的二次训练或不进行微调就可以完成。迁移学习是预训练技术的主要思想，当目标场景数据不足时，先在数据量大的公开数据集上训练基于深度神经网络的AI模型，然后将其迁移到目标场景中，通过目标场景中的小数据集进行微调，使模型达到要求的性能。在这个过程中，在公开数据集上训练的深度网络模型被称为“预训练模型”。使用预训练模型极大地减少了模型在标记数据量下游工作的需要，从而解决了一些难以获得大量标记数据的新场景。

     有了大模型，大模型给人工产业带来什么？

     1、大模型加速AI产业化进程，降低AI应用门槛

     人工智能正处于从“能用”到“好用”的应用落地阶段，但仍处于商业落地初期，主要面临场景需求碎片化、人力研发和应用计算成本高以及长尾场景数据较少导致模型训练精度不够、模型算法从实验室场景到真实场景差距大等行业问题。

     2、大模型可实现从“手工作坊”到“工厂模式”的AI转型

     近十年来，通过“深度学习+大算力”获得训练模型成为实现人工智能的主流技术途径。

     3、大模型带来更强大的智能能力

     除通用能力强、研发过程标准化程度高外，大模型最大的优势在于“效果好”。它通过将大数据“喂”给模型来增强自学习能力，从而具有更强的智能程度。

     随着深度学习技术的发展，大模型已经成为深度学习的未来。大模型是一种深度学习模型，它可以处理大量的数据，从而获得准确的预测结果。大模型的优势显而易见，大模型可以有效地处理大量数据，大模型可以提高模型的准确性，大模型可以更好地支持深度学习。  

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