摘要：
保险行业有多个适合 NLP 大模型的任务，以下是一些较为突出的： 理赔流程优化 理赔反欺诈：传统反欺诈建模主要围绕结构化数据展开，精准度不高。NLP 大模型可直接对文本、语音等非结构化数据进行训练，例如通过分析报案客服人员备注、查勘人员备注等文本信息，快速准确地识别潜在的欺诈行为，大幅提升精准率，减 阅读全文
posted @ 2025-07-23 16:50
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摘要：
在深度学习领域，“问答型任务” 和 “任务型对话任务” 是自然语言处理（NLP）中两类重要的应用方向，均依托深度学习模型实现对语言的理解与交互，但目标、场景和技术重点存在显著差异。以下从基础概念、核心技术、应用场景等方面详细解析： 一、深度学习基础：两类任务的技术底座 深度学习是机器学习的分支，核心 阅读全文
posted @ 2025-07-23 16:45
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摘要：
NL2SQL（Natural Language to SQL）是将自然语言问句自动转换为结构化 SQL 查询语句的技术，核心目标是让用户通过日常语言（如中文、英文）直接查询数据库，无需掌握 SQL 语法，从而降低数据查询的技术门槛，实现 “用语言对话数据”。 一、核心目标与价值 在传统数据库查询中， 阅读全文
posted @ 2025-07-23 16:42
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摘要：
“Agent” 是一个多领域术语，在不同语境下有不同的核心含义，其本质都围绕 “通过自主行动或代理行为达成目标” 这一核心逻辑。以下从主要应用领域展开详细解释： 一、商业与法律领域：代理人（Agent） 在商业和法律中，“Agent” 指受他人（委托人，Principal）委托，在授权范围内代表委托 阅读全文
posted @ 2025-07-23 16:35
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摘要：
混合精度：原理、优势与实践指南 在深度学习和高性能计算领域，混合精度（Mixed Precision） 是一种通过同时使用不同精度的数据类型进行计算，在保证模型性能基本不变的前提下，显著提升计算效率的关键技术。随着深度学习模型规模的爆炸式增长（如大语言模型、扩散模型），混合精度已成为大规模模型训练与 阅读全文
posted @ 2025-07-23 16:29
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摘要：
LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models）是一种轻量级参数高效微调（PEFT）技术，可在不重新训练大型语言模型（LLM）全部参数的情况下，高效适应特定任务或领域。相比传统全量微调（需训练数十亿至数万亿参数），LoRA 仅更新少量新增参数，大幅 阅读全文
posted @ 2025-07-23 16:27
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在深度学习和大规模模型训练中，混合并行（Hybrid Parallelism） 是一种结合多种并行计算技术的策略，旨在高效利用多设备（如 GPU、TPU）资源，解决超大模型（如千亿 / 万亿参数 LLM）的训练和推理难题。其核心思想是通过 “拆分数据、拆分模型、拆分计算” 的组合方式，突破单设备内存 阅读全文
posted @ 2025-07-23 16:24
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摘要：
在深度学习领域，没有 “GPRO” 相关的常见概念，你想问的可能是 “GRPO”。GRPO 是指群组相对策略优化（Group Relative Policy Optimization），是一种基于强化学习的策略优化算法，旨在提升大语言模型在复杂任务中的表现。以下是具体介绍： 提出背景：传统的近端策略 阅读全文
posted @ 2025-07-23 16:20
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摘要：
在深度学习领域，DPO（Direct Preference Optimization） 是一种重要的模型对齐技术，主要用于将预训练语言模型（LLM）与人类偏好对齐，无需依赖传统强化学习（RL）中的奖励模型（RM），简化了训练流程。 DPO 的核心思想 DPO 旨在直接通过人类对模型输出的偏好数据（即 阅读全文
posted @ 2025-07-23 16:19
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