核心技术简介
澜舟行业搜索以孟子预训练模型为基础,为垂直场景提供全面的信息和知识服务引擎,方便在不同领域和行业迁移和落地,提供理解语义、融入领域知识、具有辅助决策能力的体验,为行业数字化、自动化和智能化赋能。
核心技术简介
澜舟行业搜索以孟子预训练模型为基础,为垂直场景提供全面的信息和知识服务引擎,方便在不同领域和行业迁移和落地,提供理解语义、融入领域知识、具有辅助决策能力的体验,为行业数字化、自动化和智能化赋能。
随着深度学习和预训练模型技术的进步,搜索迎来 3 个重要变革
从“相关”到“认知”的变革
不只是找到数据和信息,更是发现他们之间的联系和关系,成为有条理的知识和洞见。
NLP、AI 技术的广泛使用,使得搜索不只是体现相关性,更将语义、知识融入搜索过程和结果。
从“通用”到“垂直”的变革
专业领域的信息和知识更难组织和理解,NLP 和 AI 技术的进步让服务多行业用户更好获取专业领域信息知识更容易。
深度学习和大模型技术带来了模型效果和迁移性的显著提高,为垂直领域信息、知识的深入理解和低成本的多个行业的迁移铺平道路。
从“信息获取”到“决策辅助”的变革
从把信息、知识、联系从大量的数据中找到呈现在用户眼前,到在这此基础上结合更大时间空间范围的数据进行推理和趋势预测。
利用深度学习和大模型在推理、因果关系发现领域的进展帮助人们做出更好决策和判断。
以孟子大模型为基础的语言理解、图谱、问答、搜索等模型,拥有一体化的训练方法,根据不同领域的数据和知识训练模型,适配领域数据特点。搜索微服务化、容器化,支持云端和本地的部署。
基于孟子大模型,提供同等条件下最有竞争力的模型效果
基于孟子大模型,提供同等条件下最有竞争力的模型效果
完整和模块化的技术体系,针对不同场景和业务需求定制满足需求模型技术架构
完整和模块化的技术体系,针对不同场景和业务需求定制满足需求模型技术架构
领域迁移能力强,较传统方法少一个数量级的领域数据需求
领域迁移能力强,较传统方法少一个数量级的领域数据需求
基于预训练模型的一体化模型训练方法,低成本、高效率定制开发模型
基于预训练模型的一体化模型训练方法,低成本、高效率定制开发模型