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数据驱动的大模型工程化
目录
一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
目标和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
二、数据驱动概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
数据驱动定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
数据驱动的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
数据驱动的应用领域．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
三、大模型技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
大模型概念及特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
大模型技术分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
大模型技术发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
四、数据驱动的大模型工程化原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
1.1数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
1.2数据整合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
1.3特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
模型构建与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2.1模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
2.2模型训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2.3超参数调整与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
模型评估与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
3.1评估指标与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
3.2验证实验与案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
模型部署与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
4.1模型部署方式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
4.2应用场景分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
4.3效果展示与反馈机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
五、工程化实践指南．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
项目需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
团队组建与协作流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
项目管理工具与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
风险管理与应对策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
六、案例分析与实战演练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
典型案例剖析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
实战演练步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
成效分析与总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
七、技术前沿与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
必威体育精装版技术动态．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
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