文章编号:1204时间:2024-05-28人气:
本文详细介绍了优化人工智能大模型召回模型的流程,主要分为两个步骤:
步骤1:数据采集及预处理
数据采集是人工智能大模型的基础,需要收集用户行为数据和物品属性数据,以及用户与物品之间的关系。预处理包括数据清洗、数据归一化、数据分词、数据标注以及构建训练集、验证集、测试集等。数据清洗旨在提高数据质量,数据归一化消除数据的量纲和尺度影响,数据分词将文本数据切分为有意义的最小单元,数据标注为数据添加标签以便监督学习,构建不同子集用于模型训练、验证和测试。
步骤2:模型开发
模型开发是优化召回模型的核心步骤,包括选择合适的人工智能大模型、模型训练和组装等。选择适合业务场景和数据特征的人工智能大模型,如NLP的BERT、CV的ResNet、RS的DeepFM等,具备充分利用数据多模态信息、捕捉用户和物品复杂特征、适应不同任务和场景、提供可解释性和可信度等特点。模型开发需要谨慎选择适合的模型,以提高推荐系统的性能和泛化能力。
华为推出基于升思 MindSpore 和 ModelArts 结合的大模型开发套件,通过算法开发、并行计算、存储优化、断点续训,实现大模型的高效开发;为快速适配行业应用,推出基于 MindX 的大模型微调组件,实现一键式微调和低参数调优功能;在模型推理部署方面,推出基于 MindStudio 大模型部署套件,实现分布式推理服务化、模型轻量化和动态加密部署功能。
是指使用大型语言模型从大量文档中快速、准确地检索出与查询相关的文档。 大模型文档系统会计算查询向量与每个文档向量之间的相似度,常见的相似度度量包括余弦相似度,是指使用大型语言模型从大量文档中快速、准确地检索出与查询相关的文档。
接入AI大模型需要一定的技术能力和资源准备,但随着技术的发展和开源社区的壮大,这些门槛正在逐渐降低,我们可以通过获取模型、准备合适的环境,微调模型以及部署和维护来实现。
要使用AI大模型,需要先搭建一个合适的环境。这包括硬件环境(高性能的CPU或GPU)和软件环境(Python、PyTorch、TensorFlow等)。同时,还需要准备一些必要的工具,如代码编辑器、版本控制工具等。
在接入AI大模型后,可能需要对模型进行微调以适应特定的任务。这可能涉及到调整模型的参数、改变模型的架构等。此外,还需要对模型的输出进行合理的处理和解释,以符合实际需求。
最后,需要将AI大模型部署到实际的应用场景中,并进行实时的维护和更新。这可能涉及到调整模型的参数、优化模型的性能等。同时,还需要考虑如何保护模型的安全性和隐私性。
AI大模型的特点:
1、参数规模庞大:AI大模型通常具有数百万甚至数亿个参数,能够从大量数据中学习复杂的特征和规律。
2、深度结构复杂:AI大模型通常采用深度神经网络结构,具有多层次的抽象和抽象能力,能够更好地理解和处理数据。
3、泛化能力强:AI大模型能够从已有知识中提取普适规律,并应用于新任务和新领域。
4、多模态处理能力:AI大模型可以处理多种不同类型的数据,如文本、图像、音频等,实现多模态的信息处理。
5、能够实现跨领域的学习和推理:AI大模型可以应用于不同的领域和任务,并能够实现跨领域的学习和推理,为跨模态任务提供更全面的解决方案。
6、在NLP领域有着重要应用:AI大模型在自然语言处理(NLP)领域有着广泛的应用,如文本生成、自动翻译、情感分析、问答系统等任务。
以上内容参考:网络百科-人工智能
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