提升数据治理水平，强化模型构建和优化质量。大模型等AI技术的应用过程中，激活并有效利用私域数据成为不可或缺的一环。伴随AI技术的全栈部署和模型微调等实践，通过构建面向AI的数据治理体系，可提高模型训练和微调质量，提升模型推理能力。构建风险管控机制，助力模型可信能力提升。构建风险度量体系、风险管控流程、风险规...
近日，在由第一财经举办的《AI大模型——揭秘人工智能生产力的加速器MLOps》风口调研讨论活动中，土豆数据科技集团董事长霍向琦结合弗雷时空大模型的实践建设路径，谈到MLOps是构建AI生产力不可或缺的一种工程化方法论，随着AGI和AIGC时代的到来，MLOps将充分融入大模型产品的工程化构建能力之中，作为一种基础设施，...
本场论坛由于时间关系,不能展开,我想简单谈一下端到端大模型产品化。 端到端大模型的核心要素:算法、数据和算力、工程能力,这是我们认为在端到端大模型发展中非常重要的几个核心要素。对于端到端大模型,大家都谈得非常多,大家也都...
韩国大模型驱动的企业级搜索,让搜索更懂你,玩转大模型行业应用。且看盘古大模型全栈工程能力展身手,宣传行业将A应用于千行百业的核心系统,AI到医药药物研发,实现从马拉松到加速跑。 1.1华为盘古大模型的工程挑战 本文介绍了华为盘古大模型在工程方面面临的四个挑战,分别是数据处理、数据质量、跨领域和训练难度。数据量...
该文档探讨了大模型时代的AI能力工程化问题。AI进入2.0时代,基础模型出现使微调成本降低,但融合AI技术的应用开发变得更复杂,存在AI模型开发项目投入生产比例低、治理随机等问题。Hugging Face作为AI模型治理平台和应用社区,其经验值得借鉴,如降低模型开发和使用难度、助力模型分享交流等。AI能力工程化的发展路径包括实现多...
中金：文心大模型持续迭代技术 提升工程化能力 维持百度跑赢行业评级 来源：港股那点事 格隆汇6月15日丨中金发表报告指，百度文心一言从目前测试阶段步入大规模开放和行业化，仍有待监管部门的批准，未来若大模型开始大规模应用，公司的搜索和云计算业务都有望受惠。虽然有更多推理成本的投入，但该行认为全栈自研的架构...
2024大模型时代的AI能力工程化 AI能力工程化才刚刚开始 行业内探索MLOps过程管理和LLMOps模型治理的标准,但构建全流程的AI研发运营体系仍然任重道远。 AI模型开发 小作坊式的开发,工具链碎片化AI资产(算法/数据/算力)管理散乱数据来源分散,数据不标准,获取难...
AI 2.0与AI 1.0的主要区别在于AI应用的成本降低和应用范围的扩大。AI 2.0通过自监督学习和基础模型实现了跨越多个领域的能力。强调了AI模型治理的重要性和面临的共性难题，如模型的可管理性、部署难度、监控和协作问题。AI能力工程化的必要性和挑战：讨论了AI模型开发方法的变革，指出了行业在MLOps和LLMOps方面的...
但是规划也是最难以工程化的,有种方式是使用工作流的编排,但是这是专家知识和大模型的开放性有着本质的冲突。所以规划部分提到更多的是如何通过prompt工程让大模型本身具备规划能力,主要通过两个部分实现:任务拆解(Task Decomposition)以及自我反省(Self-Reflection),常见的思路有 Chain of thought、Tree of Thoughts、...
总的来说，大模型时代要求算法工程师不仅要有扎实的技术基础，还要有较强的创新意识、伦理责任感、以及...