以在低方差的情况下将开挖权重提

MimJannat909

轻量级大模型 ： 是一个轻量级模型，通过多任务知识蒸馏从 （一个作为 老师 模型的 亿参数模型）传递知识。 经过了不同规模的训练，从 亿个参数到 亿个参数、 万个参数。 具有良好的泛化能力，与超大规模模型相比，推理速度提高了数十倍至数百倍，显着降低了实施成本。 跨模态理解大模型 ： 利用多视图对比学习框架，同时构建模内和模间表示和模型，实现了最先进的中文和英文理解能力。结盟。 现已在 低代码开发平台 上发布，支持一站式微调训练和推理，可用于广泛的视觉语言应用。欲了解更多信息。

跨模态生成大模型 ： 是一种大型中文文本到图像扩散模型，通过结合场景中关键元素的细粒度文本和视觉知识，逐步提升生成图像的质量，在不同的去噪阶段利用不同的去噪专家。欲了解更多信息： 。 智能文档大模型 ： 是一种新颖的文档预训练解决方案，在整个工作流 电话号码列表 程中增强布局知识，能够学习结合文本、布局和图像特征的更好表示。 支持多达 种语言。欲了解更多信息： 。 无 蛋白质预测大模型 ： 是业界第一个基于单序列语言建模的开源蛋白质结构预测模型。

它从近 亿个未标记的蛋白质数据中提取信息，对蛋白质之间的关系进行建模，从而在预训练的大模型中隐式学习 同源信息，从而有效替代 信息检索模块，将模型推理速度提高数百倍次。欲了解更多信息： 。 单任务大模型是 。 基于海量代码和文本数据进行预训练，采用多语言、多代码联合学习，以及基于中间语言的翻译语言模型，具有跨多种自然语言和编程语言的语义理解和生成能力。其成果在多项公开评价基准上均处于领先水平。目前， 已应用于 中的智能代码补全等应用，以提高软件开发效率。