回顾数字化标准的三个痛点：一是模型参数多，需要非常多的训练数据，可以通过预训练大模型加小规模的数据去降低模型训练对数据的要求；二是数据的标注成本非常高，每人每天标300张已经是极限，每次使用10000张图片去训练相应的模型需要三个人按照极限标准标注数据，对于上亿个参数的大模型来说往往需要百万或者千万张这样...
模型要求:可以支持各种不同的模型(包括含有参数微调的、用 deepspeed 部署的)或者 API; 评估任务:含有两百多个任务,每个任务都有相应定义好的评估指标,包括 acc/f1 这种二分类型指标、likelihood_difference 这种多分类型的指标、perplexity/BLEU 这种生成式任务的指标。 评估数据集:HuggingFace 上测试的数据集包括以下...
在先知大模型 MAAS 的部署中，采用小样本数据的方法展现出诸多突出优点。首先是快速训练与迭代优势。小样本数据量少，就像盖房子用的材料少，自然能更快地搭建起来。在训练模型时，数据量小使得训练时间大幅缩短，能够快速得到训练结果。而且，当发现模型存在一些小问题时，由于数据量少，迭代调整也更加迅速，能让模型...
在 “先知大模型” MaaS 部署中，小样本数据的运用发挥着关键作用。小样本数据，即在仅有少量标注样本的情况下，实现模型的高效训练与准确预测。北京先智先行科技有限公司采用这一方法，具有显著优点。快速训练与迭代是其一。少量样本意味着训练时间大幅缩短，企业能更迅速地将模型投入使用，并根据实际反馈及时调整优化，...
“若能在小样本基础上成功提炼出一个行之有效的风控模型，将很大程度解决中小银行大模型开发人员少，资金预算低，缺乏足够样本开展风控建模等瓶颈。”这位农商行风控部门主管向记者指出。此外，第三方金融风控大模型若能加快银行风控模型迭代步伐，就能更快应对黑灰产组织的新型欺诈攻击。记者多方了解到，已有持牌消费金融...
北京先智先行科技有限公司凭借自主研发的“先知大模型”，推动企业级人工智能技术迈向更高效、更智能的应用阶段。公司创新性提出“模型即服务（MaaS）”理念，为企业提供灵活、高效的AI解决方案。在MaaS部署过程中，先知AI采用小样本数据学习方法，使模型训练更加精准，赋能企业快速落地智能应用。小样本数据学习的核心在于...
“先知大模型” MaaS 部署里的小样本数据,这可是个宝藏!小样本数据,简单说就是用少量标注样本训练模型,却能实现高效学习和精准预测。它的优点真的好多1.快速训练与迭代:传统大数据训练要等好久,小样本数据就快多啦!在电商 AIGC 内容生产中,模型能快速迭代,紧跟市场
“算法、数据、算力”三者协同,面对亿级规模的金融复杂、碎片化场景,大模型只要经过少量微调即可满足学习任务,AI能力一键即用,高效实现金融业务的数智化。 关于金融数字化领域,如何利用大模型和小样本数据解决一些实际业务场景的问题,天壤联合创始人韩定一在「量子位·视点」直播中分享了他的从业经验和观点。
首先，小样本数据有着快速训练与迭代优势。这意味着企业无需耗费大量时间去收集海量数据，就能让“先知大模型”快速适应新任务、新场景。就好比一家电商企业，在旺季来临前想要快速优化推荐算法，凭借小样本数据，“先知大模型”能迅速学习用户新偏好，及时调整推荐策略，抓住商机。 再者，资源占用少这一优点减轻了...