图表内容
:适配于焦化行业的图网络大模型
研究报告节选:
盘古图网络大模型的目标是统一大模型在通用数据域上的构造方案,从而实现不同任务场景下端到端的大模型训练、优化、微调和部署。 1)高精度:可自适应构建不同基模型和图网络,实现更高的精度;2)高泛化:自动学习能力可以适用于不同行业和领域中的不同任务;3)高可解释性:可基于图网络提供更强可解释性,以适应敏感场景(如工业、医疗、金融等)的需求;4)终身学习:通过删减、增加基模型,实现盘古图网络大模型的终身学习;5)冷启动:通过选择基模型或者微调图网络,直接将盘古图网络大模型迁移至新场景使用。