“黑馬天啟科創大模型算法”是北京黑馬天啟科技有限公司以服務提供者的身份角色使用並履行備案手續的計算機算法。
基本介紹
- 中文名：黑馬天啟科創大模型算法
- 算法類型：生成合成類(深度合成)
- 算法備案主體：北京黑馬天啟科技有限公司
- 備案主體角色：服務提供者
- 算法備案編號：網信算備110108554334801240011號
算法簡介,算法原理,運行機制,套用場景,算法目的,
算法簡介
2024年4月，國家網際網路信息辦公室發布第五批境內深度合成服務算法備案清單，“黑馬天啟科創大模型算法”在列。
算法原理
“黑馬天啟科創大模型算法”採用Transformer神經網路技術架構，具備處理和理解文本數據的能力。“黑馬天啟科創大模型算法”通過對文本數據的深入理解，能夠生成連貫、相關的文本，模型接受輸入文本並通過內部處理機制生成與輸入相關的文本回響。輸出結果的關鍵目標是提供高度準確的信息回應，以滿足用戶在不同語言處理場景中的需求。
運行機制
在預訓練階段，“黑馬天啟科創大模型算法”利用大規模的文本語料進行訓練。在這個階段，模型通過學習語言的通用表示，捕獲單詞、短語和句子之間的語義關係。預訓練使用了Transformer模型的基本架構，包括自注意力機制、多頭注意力等。模型通過大量文本數據的處理，逐漸形成了對語言的深層理解和抽象表示。
在微調階段，“黑馬天啟科創大模型算法”將預訓練的模型參數套用於特定的自然語言處理任務。微調的過程是將模型的注意力重點從語言的通用表示轉移到特定任務的特定信息上。例如，對於文本分類任務，模型會通過微調過程來學習如何從文本中提取有助於分類的特徵。這個過程涉及到更小的數據集，它包含了針對特定任務的標籤和訓練樣本。微調過程中的數據會通過模型的編碼器和解碼器傳遞，其中編碼器負責將輸入文本轉化為語義表示，解碼器則生成任務相關的輸出。模型的每一層都會對輸入數據進行處理，經過多次疊代後，模型逐漸調整其參數以適應特定任務的要求。
套用場景
創新筆記
算法目的
“黑馬天啟科創大模型算法”的目的在於科創領域開發一種高效的自然語言處理解決方案。
