向“新 ”布局,用AIGC引领新质生产力
〖壹〗、向“新 ”布局 ，用AIGC引领新质生产力 在当前的经济发展态势下 ，新质生产力的形成与发展已成为推动经济增长的重要引擎。优刻得作为国内云计算领域的佼佼者，积极响应国家政策导向，将战略重心聚焦于用AIGC（人工智能生成内容）技术引领新质生产力的发展 ，致力于成为产业数智化的引领者 。
〖贰〗 、全球化布局：作为全球化布局的消费类软件服务商 ，万兴科技在AIGC领域积极布局 。创新业务：公司已布局虚拟数字人 、虚拟场景、虚拟直播等创新业务，且旗下首款AI绘画软件“万兴AI绘画”已正式开启公测 ，展现出强大的市场洞察力和创新能力。
〖叁〗、对于广电行业而言 ，生成式人工智能（AIGC）正引领一场全新的内容生产与传播革命。在这场革命中，各地广电机构纷纷“抢滩”布局AIGC产业 ，既收获了前所未有的机遇 ，也面临着诸多挑战与困惑 。
探索AI模型的调优之路:DoRA方法助力大型模型高效调优
DoRA方法的意义与未来展望 DoRA方法的设计原理和实验结果为我们提供了一个新的思路来提高模型精调的效率 。该方法不仅能够在保持计算效率的同时获得更高的模型性能，还有助于我们更好地理解模型精调的过程。未来 ，随着AI技术的不断发展 ，DoRA方法有望在更多领域得到应用和推广 。
DoRA方法将预训练权重分解为幅度和方向，其中方向使用LoRA进行更新 ，幅度则采用不同的策略 ，旨在同时更新幅度与方向以优化性能 。这使得DoRA的参数更新方式更贴近全参数微调，从而提高模型性能。LLaMA Pro通过块扩展策略增加了模型的深度，以容纳额外的领域知识 ，同时保留其通用能力 。
LoRA（LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS）是一种经典的大模型SFT方法 ，其基于adapter的思想进行大模型情况下的adapter设计 。LoRA的核心思想是通过外挂一些新增的参数，学习到SFT任务相关的知识 ，同时不影响到base模型的参数。
百川智能坚持“超级模型+超级应用 ”双轮驱动的发展战略 。在模型层 ，不断推出具有竞争力的大模型产品；在应用层面，则积极探索大模型在医疗 、金融 、数据分析等领域的落地应用 。医疗领域：百川智能对AI医疗技术和应用情有独钟。
开发AI需要以下技能：数学基础：开发AI首先需要扎实的数学基础 。这包括线性代数的矩阵运算 ，它对于理解AI模型中的权重和偏置等参数至关重要；概率论与统计中的贝叶斯定理 ，它有助于处理不确定性并做出预测；以及微积分里的梯度下降，这是优化AI模型的关键技术 。
windows如何调用MI50跑大模型?
〖壹〗、准备工作 确认MI50显卡及驱动安装：确保你的计算机已经安装了MI50显卡 ，并且显卡驱动已经更新到最新版本。科学上网：由于需要访问GitHub等国外资源 ，建议提前准备好科学上网工具。下载ollama for amd 访问GitHub页面：打开浏览器，访问LikeLoveWant/OLLAMA for AMD的GitHub页面 。
〖贰〗 、此外 ，还可以考虑使用与MI50显卡兼容的其他软件或工具来调用显卡进行大模型运行 。有用户提到在Windows下使用LMS（可能是指某种与MI50显卡兼容的软件或工具）调用MI50显卡的经验。然而 ，该经验分享中并未详细说明LMS与Ollama之间的具体集成或调用过程 。
〖叁〗 、软件改装主要是刷BIOS 。为了使用MI50自带的miniDP口，需要刷入radeon pro vii的BIOS。刷BIOS前需要准备一张亮机卡，以便在刷BIOS过程中进行操作 。刷BIOS的具体步骤可以借鉴相关视频教程 。MI50在Windows系统上的部署尝试 在Windows系统上部署DeepSeek等AI模型时 ，遇到了调用失败的问题。
千帆大模型平台升级:模型比较多,Prompt模板最全
千帆大模型平台在8月2日迎来了重大升级 ，此次升级不仅巩固了其在企业级大模型平台领域的领先地位，更以丰富的模型资源和全面的Prompt模板为用户带来了前所未有的使用体验 。
百度智能云近期对其“千帆大模型平台 ”进行了重要升级 ，此次升级的核心亮点在于平台接入了包括LLaMA2在内的33个大模型 ，成为国内拥有大模型数量比较多的平台 。平台升级概览 千帆大模型平台此次升级，不仅丰富了其模型库 ，还进一步提升了平台的易用性和功能性。
文心千帆大模型平台是面向企业开发者的一站式大模型开发及服务运行平台 ，它凭借强大的算力、丰富的技术 、以及广泛的生态化建设，在众多AI大模型平台中脱颖而出 。平台概述 文心千帆平台涵盖了数据管理 、模型训练、模型评估 、第三方大模型接入 、以及服务发布等多个方面 ，为开发者提供了全面的工具和资源 。
百度智能云千帆平台提供了全面的工具链 ，支持大模型的评估、选型 、精调 、部署等全生命周期管理，包括：Prompt工程 提供239个源于实践的优质Prompt模板 ，覆盖11个细分场景 ，支持自动Prompt优化。数据准备 沉淀大语言模型样本自动标注、配比分析、清洗增强最佳实践，高效构建高质量训练数据。
猛犸象大模型!MAmmoTH:近来比较好的开源 、通用数学大模型,现已超过...
〖壹〗、特别是在流行的竞赛级MATH数据集上，MAmmoTH-7B模型可以击败WizardMath ，而MAmmoTH-Coder-34B模型甚至可以击败GPT-4（使用CoT）的结果 。这一结果表明 ，MAmmoTH模型在数学推理方面已经取得了与闭源大模型相当甚至更优的性能 。总结与展望 MAmmoTH模型的推出标志着开源通用数学大模型取得了重要进展。
〖贰〗 、实验结果显示，MAmmoTH模型在9个数学推理数据集上的性能显著优于现有开源模型 ，平均准确率提高了13%至29% 。在竞赛级数据集上 ，MAmmoTH-7B击败了WizardMath-7B，而MAmmoTH-Coder-34B甚至超越了GPT-4（使用CoT）的结果 。MAmmoTH系列模型展示了结合CoT和PoT方法的优势 ，有效地解决了数学推理的多个挑战。
〖叁〗 、尽管MAmmoTHCoder34B在特定数学推理任务上超越了GPT4 ，但这并不意味着MAmmoTH在所有方面都超过了GPT4 。GPT4作为闭源模型，可能在其他领域或综合性能上仍具有优势 。模型意义：MAmmoTH模型的提出标志着开源大模型在数学推理领域取得了一项重大突破。
终于有人把大模型11种微调方法说清楚了!
〖壹〗、大模型的11种微调方法详细阐述如下： 前缀调优（PrefixTuning）简介：前缀调优是一种轻量级的微调替代方法 ，专门用于自然语言生成任务 。它通过在特定任务的上下文中添加“虚拟标记”即前缀 ，来引导模型生成文本 。特点：不改变语言模型的参数，而是冻结LM参数 ，仅优化一系列连续的任务特定向量（即前缀）。
〖贰〗 、公有大模型与私有大模型 公有大模型：由大型技术公司或研究机构开发和训练的 ，是对公众开放使用的预训练模型 。这些模型通常使用大量的计算资源和数据进行训练，可以在多种任务上表现出色 。著名的公有大模型包括OpenAI的GPT系列 、Google的BARD和Microsoft的Turing NLG。
〖叁〗、期权定价模型的重要性 期权定价模型的引入是期权能够在场内交易的前提。它解决了场外时代期权定价因缺乏模型而难以大规模推广的问题 。 风险中性假设 风险中性假设是期权定价的关键 。它假设投资者对于风险既无偏好也无厌恶，市场定价合理 ，不存在套利机会。
〖肆〗 、RIDER模型将战略管理分为调研分析 、战略澄清、战略解码 、执行跟踪和评估更新五大步骤 。
〖伍〗 、相比报表 ，BI的侧重点在于基于问题导向的分析（如销售数据、人员流失数据分析等），快速搭建各种业务模型（如杜邦分析法、KANO模型 、RFM模型等） 。优势在于操作简单 、数据处理量大 ，能够更直观地发现业务运营过程中存在的问题 ，以更好地帮助业务人员调整工作策略。
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评论列表（4条）
我是9号的签约作者“何倩宁”！
希望本篇文章《Llama4模型调优与战略转向点的简单介绍》能对你有所帮助！
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