利用大模型 生成文案

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模型生成
模型生成通常指的是利用大型语言模型(LargeLanguageModels,简称LLMs)来生成文本、图像、音频或其他类型的数据的过程。以下是关于模型生成的详细介绍:模型生成的原理基于概率分布自回归的生成方式,即按顺序逐个生成文本元素。以生成一段文章为例,先输出开头的字词,然后基于已生成的内容继续预测后续字词,如此循环,直至达到设定的文本长度或者生成合理的结束标识。模型生成的常见应用场景文本创作:文章写作:帮助创作者快速生成文章初稿,涵盖各种主题,如科技评论、文化赏析、生活指南等,创作者可在此基础上进行修改润色,提高创作效率。故事创作:生成情节有趣、人物形象鲜明的故事内容,可用于小说预测:模型在经过大规模文本数据的预训练后,掌握了语言的统计规律和语义关系。当接收到输入提示时,它会依据学习到的知识,对下一个可能出现的词汇或字符等元素基于概率分布进行预测。自回归机制:多数模型采用创作、儿童故事编写等领域,为创作者提供灵感启发。智能问答:针对用户提出的各类问题,生成准确详细的答案,应用在客服系统、在线教育问答平台等场景中,快速响应并满足用户的信息需求。代码生成:根据自然语言描述的功能需求,生成相应的代码片段,辅助程序员提高编程效率,适用于多种编程语言。

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模型流式输出是一种在模型生成文本时,将结果逐步、连续地输出呈现给用户的方式,而非一次性输出全部内容,就像人类边思考边表达一样。模型基于特定的技术架构和协议来实现。模型生成文本时,按照一定的顺序逐个生成字符、单词或短语等文本片段,并即时将这些片段传输到客户端进行显示,从而形成连续的输出流。优点提高交互性:能够让用户在模型生成文本的过程中实时看到输出结果,增强用户与模型之间的互动体验,使用更贴合用户的需求。节省资源:对于一些对实时性要求较高但又不需要一次性获取全部结果的场景,可以在生成过程中及时获取和处理有用的信息,而无需等待完整的输出,从而提高资源的利用效率,尤其适用于处理规模文本。文本创作和编辑:辅助作家、文案撰写人员等进行创作时,流式输出能够激发创作灵感,作者可以根据模型生成的部分内容进行修改和补充,共同完成高质量的文本创作。同时,在编辑已有文本时,模型也可以通过流式输出逐步户可以根据已生成的部分内容及时调整提问或给出进一步的指令,引导模型生成更符合期望的结果。提升响应速度感知:在处理长文本生成任务时,无需等待整个文本生成完毕再展示,用户可以更快地看到部分结果,从而感觉模型
用户在购物、出行、金融服务等方面的疑问。对于内容创作者而言,模型则成为了他们的得力助手。智能写作工具基于模型开发,能够根据用户输入的主题和要求,快速生成文章大纲、段落内容甚至完整的文章。无论是在短时间内生成一幅栩栩如的图像,将用户脑海中的想象变为现实。这一技术不仅为艺术家、设计师提供了全新的创作方式,也为普通用户带来了无限的创作乐趣。越来越多的人利用模型生成个性化的头像、壁纸、插画等,丰富了自己的数字生活。新闻报道、商业文案还是学术论文,智能写作工具都能提供有价值的参考和灵感,帮助创作者节省时间和精力,提高创作效率。图像生成领域,模型更是展现出了惊人的创造力。只需在输入框中输入简单的文字描述,模型就能解锁模型应用管理:开启智能时代新征程模型:重塑世界的智能引擎模型,通常指那些拥有海量参数、基于深度学习架构,并在规模数据上进行训练的人工智能模型。这些模型具备强大的语言理解、生成和逻辑推理能力,能够处理复杂多样的任务。模型的应用领域之广泛,几乎涵盖了人类生活的每一个角落。在医疗行业,模型助力医学影像分析,能够快速、准确地识别病变,辅助医生进行疾病诊断,提高诊断效率和准确性,为患者争取
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LLM语言模型
生成文本,从而为用户提供准确、高效、有用的服务。LLM的核心是一个深度学习模型,通常采用神经网络架构。这些模型具有强大的学习和预测能力,可以处理各种自然语言任务,如文本分类、翻译、问答、文本生成等金融量化领域、超大规模参数量的生成语言模型,融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息,具备强大的理解和生成能力,支持股票、债券、基金、商品等市场事件的全面复盘、总结及演绎推理,以及政策研报的需求理解、推理、各类(含多模型)结构化查询语言和OpenCypher代码生成、文本生成、嵌入向量生成、知识推理等能力。借助这一领域模型,企业的业务人员、数据分析人员以及业务管理者只需使用自然语言,就能利用TranswarpSoLar模型获取所需的数据分析、展示和报告,轻松地应对各种复杂的数据分析挑战,并快速获得有价值的数据洞察,为企业的业务增长提供原动力。LLM,全称LargeLanguageModel,是一种大型的语言模型,旨在理解和生成自然语言文本,并尝试回答各种自然语言问题、提供有关信息和建议。LLM通过对大量文本数据进行训练,学习了如何理解和
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AIGC模型
能够生成文本内容,还能生成图片、音频、视频等多种形式的内容,实现跨模态的生成。高度定制化:用户可以根据自己的需求,对AIGC模型进行定制化训练,使其生成更符合自己要求的内容。高效性:AIGC模型采用先进AIGC(ArtificialIntelligenceGeneratedContent)模型是指利用人工智能技术自动生成内容的大型模型,这些内容可以是文本、图片、音频、视频甚至3D模型等多种形式的算法和架构,可以在短时间内生成大量高质量的内容,提高生成效率。AIGC模型应用场景AIGC模型在多个领域都有广泛的应用场景,包括但不限于:媒体与娱乐:自动生成新闻报道、文章摘要、诗歌、小说等文本。AIGC模型是基于人工智能技术,通过在规模数据集上训练得到的模型。它们具有强大的生成能力,可以根据用户的指令或需求,自动生成各种形式的内容。这些模型的特点包括:多模态生成:AIGC模型不仅内容;生成艺术作品、设计图案、模拟真实场景等图像内容;合成语音、创作音乐、生成音效等音频内容;自动剪辑视频、生成特效、创建动画等视频内容。游戏开发:生成游戏资产,如角色、场景、道具等,提高游戏开发的
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模型幻觉
模型幻觉通常指的是预训练模型生成文本或进行预测时出现的一种现象,即模型生成的内容看似合理、连贯,但实际上包含错误信息、逻辑矛盾或与现实不符的情况。这种现象可能源于模型在训练过程中学习到了数据集中的偏差、噪声或不准确信息,导致在特定情境下产生误导性的输出。为了避免模型幻觉,可以采取以下几种策略:数据清洗与增强:确保训练数据的质量,去除噪声和偏差,增加多样性和复杂性。模型微调:针对具体任务对预训练模型进行微调,以提高其在特定领域或任务上的准确性和可靠性。结果验证:对模型生成的结果进行人工或自动验证,确保其符合逻辑和事实。多模态融合:结合视觉、听觉等其他模态的信息来约束和校正语言模型的输出。持续学习与更新:定期用新数据对模型进行再训练,以适应不断变化的环境和知识体系。
内容。机器翻译:通过训练,生成模型可以实现多种语言之间的自动翻译,提高翻译的准确性和流畅性。问答系统:模型能够理解和回答用户提出的问题,提供准确的信息和解决方案。多媒体内容生成文本到图像:能够根据生成模型是近年来人工智能领域的一个重要突破,通过深度学习和自然语言处理技术,能够理解和生成接近人类水平的文本。生成模型在多个方面展现出强大的能力,包括但不限于文本生成、内容创作、客户服务、反洗钱等,并且已经在金融、媒体、法律等多个行业得到应用。生成模型已经在多个领域展现出广泛的应用。生成模型的一些主要应用:自然语言处理文本生成生成模型能够生成高质量的文章、对话、摘要等文本文本描述生成逼真的高分辨率图像,广泛应用于艺术创作、广告设计等领域。文本到音乐:生成模型还能根据文本生成音乐,为音乐创作提供新的思路和方法。视频生成:随着技术的发展,生成模型也在逐步应用于视频生成模型可以根据学生的需求和能力生成个性化的学习内容,如练习题、模拟实验等,提高教学效果和学习效率。其他领域艺术创作:生成模型在艺术创作领域也有广泛应用,如音乐创作、绘画、诗歌生成等,为艺术家提供新的创作灵感和工具。智能客服:在客户服务领域,生成模型可用于构建智能客服系统,实现自然语言交互和智能问答。
模型API调用是指通过编程接口(API)与预训练的大型机器学习模型进行交互的过程。这些API允许开发者将模型集成到自己的应用程序中,以实现各种功能,如文本生成、语言翻译、问答系统等。以下是一般、生成文本的长度限制、温度参数等。温度参数用于控制生成文本的随机性,较高的温度值会使生成的文本更具多样性,但也可能导致结果不够准确;较低的温度值则会使生成的文本更倾向于确定性的回答.查看示例代码:API使用符合相关法律法规的要求。错误处理和优化:在实际应用中,可能会遇到各种错误情况,如网络连接问题、参数错误、模型内部错误等。需要建立完善的错误处理机制,及时捕获和处理错误,并根据错误信息进行相应的调整和优化。同时,可以根据业务需求和用户反馈,对请求参数进行调整和优化,以获得更好的生成效果。情况下模型API调用的步骤和相关要点:注册与获取凭证注册账号:选择提供模型API的平台,如百度智能云千帆模型平台、阿里云灵积平台等,在其官网完成注册账号的操作。创建应用或项目:登录后,在平台控制台文档熟悉接口规范:仔细阅读平台提供的API文档,了解API的请求方法、请求参数、返回值格式等详细信息。不同的模型API可能有不同的接口规范和要求。掌握参数含义:明确各个参数的含义和作用,如输入文本
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模型的能力
文本生成:能够根据给定的主题、语境或提示,生成连贯、流畅且有逻辑的文本内容,如文章、故事、诗歌、对话等。例如,创作小说的情节、撰写新闻报道、生成文案等。问答系统:理解用户提出的各种问题,并准确地生成模型具备语言理解与生成、逻辑推理与分析、知识表示与应用、多模态、学习与适应以及创意与想象等多方面强大能力,可在众多领域发挥重要作用。模型具有多种强大的能力,以下是一些常见的方面:语言理解与生成能力相结合,模型可以理解图像的内容、场景、物体等信息,并能够根据文字描述生成相应的图像,或者对给定的图像进行文字描述和解释,实现图像与文字之间的相互转换。语音交互:具备语音识别和语音合成的能力,能够将用户的语音输入转换为文字,理解其语义,然后生成相应的语音回答,实现更加自然、便捷的人机语音交互。学习与适应能力持续学习:模型可以在不断输入新的数据和信息的过程中,自动地学习和发现新的模式、规律和知识,不断和创意的起点,例如生成创意写作的主题、情节构思、艺术创作的概念等,帮助人类突破传统思维的局限,创造出更具创新性的作品。艺术创作:在音乐、绘画、设计等艺术领域,模型可以生成音乐作品、绘画风格、设计图案等,为艺术创作提供新的思路和可能性,推动艺术与科技的融合发展。
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模型训练
选择更优的策略,以最大化累积奖励。持续优化与评估:不断进行交互和优化的过程,同时通过各种评估指标对模型进行评估,如生成文本的质量、与人类偏好的一致性等,确保模型的性能不断提升。模型与环境交互:将模型作为智能体,使其与环境进行交互。环境会根据智能体的输出给出相应的反馈,即奖励信号。策略优化:根据奖励信号,利用强化学习算法如PPO等,调整模型的参数,使得模型在后续的交互中能够模型训练是一个复杂且系统性的工程,以语言模型为例,通常包括以下关键步骤2:预训练阶段模型准备:确定模型架构,随机初始化模型的参数。数据收集:采集海量数据,构建具有多样性的内容。数据预处理:对原始数据进行清洗,去除噪声、重复和错误数据;将文本数据转化为整数序列。有监督微调阶段模型准备:使用预训练阶段得到的基础模型。数据集准备:收集少量高质量的包含用户输入提示词和对应理想输出结果的数据集合,这些数据更具针对性和专业性,用于让模型学习特定任务的模式和规则。微调训练:将准备好的数据集输入到基础模型中,通过调整模型的参数,使模型能够更好地适应特定任务,具备遵循指令的能力。奖励模型训练阶段模型准备
图数据库的应用场景非常广泛,可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景:金融:在金融领域,图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构,支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络:图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据,支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流:在物流领域,图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作,加速发货、配送时间并提高效率。制造业:图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图,进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业:在能源领域,图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱,并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商:图数据库可以应用于电商业务中,存储和处理复杂的商品与用户之间的关系,支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用,并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...
作为一家企业级大数据基础软件开发商,星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。其中,三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心;六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力;两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上,满足企业私有化或者混合云多云的部署形态,同时灵活组件式的可插拔式部署形态,能够帮助企业更迅速的起步,按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外,星环科技还提供咨询实施服务,可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中,包括为企业构建中台的架构规划、应用规划,以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库,以及数据治理服务,也包括了数据的分析、业务分析、...
双碳目标下,全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和,我国明确提出“双碳”目标,充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命,提出“实现双碳目标,能源是主战场,电力是主力军,电网是排头兵”的战略部署,率先行动,发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出,全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和,实现“电力看双碳”,“双碳看经济”,为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题:以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题;强化数据应用,发挥好决策支撑作用,深挖电力大数据价值,开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召,星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业,有着高度的责任感和使命感,为响应“全国碳排放监测服务平...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵,多年来深耕电力领域,覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节,为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中,基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据,高负荷738万千瓦,年用电量329亿度,占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个,整个数据量到现在已经接近8个T了,台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上,应用系统实现了用电查询,电力地图等基础功能及用户用电行为分析,节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析,和海量用电负荷实际数据存储、索引,实现了用电查询的基础应用,包括230万用户,26000个台区,4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询,并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询,服务响应时间在三秒以内。此前,星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...
在国产数据库产品方面,星环科技坚持自主研发与技术创新,打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB,以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性,同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力,适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性,同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力,一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践,ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库,能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务,帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...
为解决AI落地难的问题,星环科技从用户需求端出发,研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps,助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台,聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释,赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务,协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型,提升模型使用效率,降低模型集成管理成本,控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点,围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期,分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能,为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期,为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言,MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型,并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务;对用户而言,能感受到操作上的快捷,AI应用与...
星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,在图计算领域深耕多年,有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB,兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,通过集群化存储和丰富算法,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询,目前已经用于金融、政府、交通等众多行业,用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可:入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商;通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评;入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具:中国数据库管理系统供应商甄选》报告等,彰显了其产品技术领先性。如今,5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长,为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为,乘势而上...
时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础,整合了空间信息和时间信息,能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统,通过分布式存储和分布式计算等技术,可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同,分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上,并将计算任务分配给多个计算节点来完成,从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现,使得处理大规模时空数据成为了可能,也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。
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数据中台建设
随着行业和技术领域的变化日新月异,从数据仓库、动态数仓,到数据湖,从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库,概念的引入虽然简单,但如何做到更有效,更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构,它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力,从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一,帮助企业构建存储中心,提升数据的汇聚和整合能力;第二,构建数据分析探索中心,专注于智能分析能力和实时计算能力的提升,推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力;第三,构建业务赋能中心,提供统一的访问能力实现跨平台联邦,统一的访问层控制,确保数据安全可用,同时搭建统一的服务能力,面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...
近年来,企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段,涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全,支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产,目前机构面临着较大的挑战,需要加强数据安全管理,为此,机构决定与星环科技合作,利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力,共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求,星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS,可以为用户提供独立的数据与计算环境,减少数据对外暴露的风险。在数据平台层,星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术,支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层,星环科技借助两款新产品:数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier:包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall,提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...