有哪些信誉好的足球投注网站- 1、本文档共36页，可阅读全部内容。
- 2、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
- 6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次， 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
大模型训练在智能中的落地实践
目录
内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1大模型训练背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2智能化发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3大模型训练在智能中的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
大模型训练技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1大模型定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.2大模型训练方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.3大模型训练工具与平台．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
智能领域应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
3.1自然语言处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
3.1.1文本生成与摘要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.1.2机器翻译．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.1.3情感分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.2计算机视觉．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.2.1图像识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
3.2.2目标检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.2.3视频分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.3语音识别与合成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.3.1语音识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.3.2语音合成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.4其他智能应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.4.1智能推荐．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
3.4.2智能决策．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
大模型训练在智能中的落地实践．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.1数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
4.1.1数据来源．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.1.2数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.1.3数据标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
4.2模型设计与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.2.1模型架构选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
4.2.2模型参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
4.2.3模型训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
4.3模型评估与部署．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
4.3.1评估指标与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
4.3.2模型部署策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
4.3.3模型运维与监控．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
挑战与解决方案．．．．．．．．．．．．．．．．
文档评论（0）