垂类大模型
VERTICAL LARGE MODEL
应用场景
多模态融合
通过结合自回归、自编码器、自注意力机制、自监督学习、自适应学习等技术，打造了“知识增强的跨模态深度语义理解”能力，增强了模型的语义理解能力，实现了对图像、视频、音频、文本等不同模态数据的深度理解和关联。
大模型训练
利用庞大的行业数据集和计算资源，通过复杂的神经网络架构，实现对语言、图像等多种数据的深入理解与处理。利用高效的分布式计算、精细的超参数调优以及严格的正则化策略来防止过拟合，确保模型的泛化能力和高效性能。
模型量化优化
利用模型压缩的技术，减少模型的参数量和计算量，降低模型的复杂度和资源消耗。利用模型融合的技术，提高模型的鲁棒性和泛化能力。利用模型调优的技术，调整和优化模型的参数和超参数，提高模型的精度和稳定性。
