议题说明：随着大型模型的发展，企业在人力、财力、物力等方面的资源投入变得尤为重要。这些资源的合理分配和支持对于大型模型的建设至关重要。本议题旨在探讨如何构建高效的资源配置策略以支持大型模型项目，帮助企业在有限的资源条件下优化资源配置，从而最大化项目的效益。议...(more)

下篇：自然语言处理——NLP之预训练语言模型BERT（下）1、引言通常来说，在NLP领域的很多场景中模型最后所做的基本上都是一个分类任务，虽然表面上看起来不是。例如：文本蕴含任务其实就是将两个序列拼接在一起，然后预测其所属的类别；基于神经网络的序列生成模型（翻译、文本生成等）本质...(more)

上篇：自然语言处理——NLP之预训练语言模型BERT（上）5.2 BertModel实现创建一个文件名称为Bert.pyimporttorchfromtorch.nn.initimportnormal_from.BertEmbeddingimportBertEmbeddingsfrom.MyTransformerimportMyMultiheadAttentionimporttorch.nnasnnimportosimportlogging...(more)

一、引言随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各行业中的应用逐渐崭露头角，成为引领变革的重要力量。大模型通过模拟人类大脑的神经元连接方式，展现出强大的感知、思考和决策能力，为各行各业注入了新的活力。本文旨在分析保险业大模型的应用场景及规划，以期为保险业的创新发展...(more)

背景人工智能技术正以一个前所未有的速度渗入各行各业，推动一场一场新的科技革命。经过近几年AI技术的不断发展，强大算力和先进的大语言模型为AI提供了合适的应用平台。大语言模型是自然语言处理的高阶阶段，让机器能够听懂人的命令、像人一样思考、像人一样工作，同时这项技术...(more)

随着金融行业的蓬勃发展，客户数量快速增长，金融行业涉及的业务领域不断拓展。在此背景下，AI技术在金融公司的各类交易、业务处理、客户服务等众多场景中将得到更加广泛深入的应用，比如量化交易、极速交易、精准推荐、人脸识别、视频质检、智能客服等等。大语言模型是自然语言...(more)