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得物大模型平台,业务效果提升实践

一、背景 得物大模型训练与推理平台上线几个月后,我们与公司内部超过 10 个业务领域展开了全面的合作。在一些关键业务指标方面,取得了显著的成效,例如: 效率相关部门的合作,多维度打标总正确率取得 2 倍以上提升。利用大模型开辟了新的业务,提升了效率部门的人力产出。 某业务订单 NPS 的识别准确率由 70% (PROMPT 方式)提升到 85% (平台训练大模型) 。 本文基于我们与业务合作的经验,将分享如何在大模型平台上实现业务效果指标提升。我们将以大模型平台上从训练到推理部署的全链路流程为基础,提供优化思路,最终达成业务效果指标的提升。这些流程包括大模型选择、数据准备、大模型训练、效果评估和推理部署。 我们期望更多的业务方能与大模型平台合作,以实现业务效果的提升。 二、大模型如何帮助业务提升效果 大模型应用场景 大语言模型是一种基于深度学习算法的人工智能技术,可以模拟人类的语言行为,并能够从大量的文本数据中学习到语言的特征和规律。其应用场景非常广泛,以下是一些主要的应用场景: 自然语言处理:例如文本分类、情感分析、机器翻译等,这些应用可以帮助人们更好地理解和处理不同的语言文本,提高...

DolphinDB 即时编译(JIT)详解

DolphinDB 是基于高性能时序数据库, 支持复杂分析与流式处理的实时计算平台,内置了丰富的计算功能和强大多范式编程语言。为了能够提高 DolphinDB 脚本的执行效率,从1.01版本开始,DolphinDB 支持即时编译(JIT),本篇教程将结合实际例子介绍JIT的使用和注意事项。 1. JIT 简介 即时编译(英文: Just-in-time compilation, 缩写: JIT),又译及时编译或实时编译,是动态编译的一种形式,可提高程序运行效率。 通常程序有两种运行方式:编译执行和解释执行。编译执行在程序执行前全部翻译为机器码,特点是运行效率较高,以C/C++为代表。解释执行是由解释器对程序逐句解释并执行,灵活性较强,但是执行效率较低,以Python为代表。 即时编译融合了两者的优点,在运行时将代码翻译为机器码,可以达到与静态编译语言相近的执行效率。Python的第三方实现PyPy通过JIT明显改善了解释器的性能。绝大多数的Java实现都依赖JIT以提高代码的运行效率。 2. JIT 在 DolphinDB 中的作用 DolphinDB的编程语言是解释执行,运行程序时首...

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

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