1、引言在自然语言处理领域中，预训练模型通常指代的是预训练语言模型。广义上的预训练语言模型可以泛指提前经过大规模数据训练的语言模型，包括早期的以Word2vec、GloVe为代表的静态词向量模型，以及基于上下文建模的CoVe、ELMo等动态词向量模型。在2018年，以GPT和BERT为代...(more)

智能化应用如人脸识别、语音识别、文本识别、智能推荐、智能客服、智能风控等已广泛应用于各行各业，这些应用被称为判定式AI的范畴，通常和特定的业务场景相绑定，因此在使用GPU（GraphicsProcessingUnit）卡的时候也通常各自独立，未考虑业务间GPU共享能力，至多实现vGPU虚拟化切分，从...(more)

议题说明：随着大型模型的发展，企业在人力、财力、物力等方面的资源投入变得尤为重要。这些资源的合理分配和支持对于大型模型的建设至关重要。本议题旨在探讨如何构建高效的资源配置策略以支持大型模型项目，帮助企业在有限的资源条件下优化资源配置，从而最大化项目的效益。议...(more)

下篇：自然语言处理——NLP之预训练语言模型BERT（下）1、引言通常来说，在NLP领域的很多场景中模型最后所做的基本上都是一个分类任务，虽然表面上看起来不是。例如：文本蕴含任务其实就是将两个序列拼接在一起，然后预测其所属的类别；基于神经网络的序列生成模型（翻译、文本生成等）本质...(more)

上篇：自然语言处理——NLP之预训练语言模型BERT（上）5.2 BertModel实现创建一个文件名称为Bert.pyimporttorchfromtorch.nn.initimportnormal_from.BertEmbeddingimportBertEmbeddingsfrom.MyTransformerimportMyMultiheadAttentionimporttorch.nnasnnimportosimportlogging...(more)

一、引言随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各行业中的应用逐渐崭露头角，成为引领变革的重要力量。大模型通过模拟人类大脑的神经元连接方式，展现出强大的感知、思考和决策能力，为各行各业注入了新的活力。本文旨在分析保险业大模型的应用场景及规划，以期为保险业的创新发展...(more)

背景人工智能技术正以一个前所未有的速度渗入各行各业，推动一场一场新的科技革命。经过近几年AI技术的不断发展，强大算力和先进的大语言模型为AI提供了合适的应用平台。大语言模型是自然语言处理的高阶阶段，让机器能够听懂人的命令、像人一样思考、像人一样工作，同时这项技术...(more)