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知识增强型模型底座

模型底座

底座能力

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全栈能力

数据管理引擎

通过数据采集和清理、数据生成，以及数据导入/任务标注等方式产生高质量的数据，并利用prompt管理器来管理这些数据，并确保数据回流到系统中。

数据采集和清洗

数据采集和清洗是对原始数据进行收集和处理
数据生成

通过模型或算法产生新的数据
任务标注

任务标注是对数据进行分类和打标签
prompt管理器

对生成的prompt进行管理和编辑
数据回流

将处理后的数据重新注入到系统中使用

模型训练引擎

利用post-pretraining技术与Finetuning方法，加上强化学习机制，以及大模型插件生产线，实现端到端训练并不断提升模型性能。

评估优化

通过大模型评估、大模型压缩、大模型安全和可解释性等方面的工作，不断提升大模型的性能和应用场景。

大模型评估

大模型评估是对模型进行性能和效果评估

大模型压缩

大模型压缩是对模型进行优化和压缩，以提高运行效率

大模型安全

大模型安全是保证模型在使用过程中不受攻击或泄露

大模型可解释性

大模型可解释性是保证模型的决策过程具有可解释性和可理解性