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为什么需要大模型
标注数据更少
通过学习少量行业数据，大模型就能够应对特定业务场景的需求
模型效果更优
大模型在各场景上的效果均优于普通模型
创造能力更强
大模型能够进行内容生成（AIGC），助力内容规模化生产
灵活定制场景
通过举例子的方式，定制大模型海量的应用场景
NLP大模型
面向语言理解、语言生成等NLP场景，具备超强语言理解能力以及对话生成、文学创作等能力。创新性地将大数据预训练与多源丰富知识相结合,通过持续学习技术，不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的新知识，实现模型效果不断进化。
CV大模型
基于领先的视觉技术，利用海量的图像、视频等数据，为企业和开发者提供强大的视觉基础模型，以及一整套视觉任务定制与应用能力。
跨模态大模型
基于知识增强的跨模态语义理解关键技术，可实现跨模态检索、图文生成、图片文档的信息抽取等应用的快速搭建，落实产业智能化转型的AI助力。
生物计算大模型
融合自监督和多任务学习，并将生物领域研究对象的特性融入模型。构建面向化合物分子、蛋白分子的生物计算领域预训练模型，赋能生物医药行业。
数据统计
数据评估
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