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“煉金”時刻!中國電信×DeepSeek解鎖行業(yè)升級“黃金配方”
2025-03-19 中國電信政企服務
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DeepSeek-R1的“天賦異稟”

為各行各業(yè)注入了全新變量

中國電信政企信息服務事業(yè)群

迅速組建DeepSeek攻堅隊

深度融合行業(yè)數(shù)據(jù)

憑借“強化學習”與“知識蒸餾”

兩大核心技術(shù)

成功完成了41個行業(yè)大模型的升級

為產(chǎn)業(yè)智能化進程按下加速鍵

強化學習,小模型撬動大效能

此次升級以“輕量化部署、場景精準適配、推理效率提升”為目標,通過技術(shù)創(chuàng)新推動大模型從通用能力向行業(yè)縱深拓展,為千行百業(yè)提供低成本、高效率的智能化解決方案。以下將通過行業(yè)大模型的13個典型代表,展示本次攻堅成果。

此次升級將強化學習(RL)與行業(yè)知識深度融合,在保證專業(yè)性的同時大幅降低算力門檻。通過強化學習訓練,在教育、衛(wèi)健、能源、政法公安、交通等多個領域取得了顯著成果。

教育行業(yè)

通過純強化學習訓練,讓1.5B小模型在數(shù)學解題準確率上超越傳統(tǒng)7B模型,響應速度提升40%。這種“小模型、大智慧”的技術(shù)路徑,使得基層教育機構(gòu)也能享受AI紅利。

衛(wèi)健行業(yè)

其打造的1.5B輕量化導診模型,以85.1的綜合得分反超大參數(shù)模型基線,僅需500條脫敏數(shù)據(jù)即完成訓練,為基層醫(yī)療機構(gòu)提供了高效的智能導診解決方案。

能源行業(yè)

在能源行業(yè)問答領域,通過對9700條蒸餾數(shù)據(jù)集的訓練,7B模型的準確率提升12.2%。升級后的模型能夠快速解答復雜的能源行業(yè)問題,顯著提升了能源行業(yè)的智能化應用水平。

政法公安行業(yè)

通過強化學習,Qwen-7B模型在法律領域的準確率提升9%,顯著增強了模型在法律知識理解和復雜案件推理中的表現(xiàn)。

交通行業(yè)

在交通政策法規(guī)問答場景中,強化學習顯著提升了模型的效果,證明了思維鏈和獎勵強化對模型進行微調(diào)是提升交通行業(yè)大模型行之有效的方法。

知識蒸餾,數(shù)據(jù)煉金術(shù)賦能行業(yè)智能

面對行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)稀缺難題,此次升級采用“大模型反哺小模型”的數(shù)據(jù)生態(tài),通過知識蒸餾技術(shù),顯著提升了各行業(yè)大模型的性能,其中在政務、車企、工業(yè)、文宣、農(nóng)業(yè)、住建、要客、應急等領域的效果尤為突出。

政務行業(yè)

通過DeepSeek-V3生成高質(zhì)量思維鏈數(shù)據(jù),僅用200條標注數(shù)據(jù)即讓14B模型意圖識別準確率增加15%,為政務熱線領域的多輪對話意圖識別提供了高效解決方案。

車企行業(yè)

其借助DeepSeek-V3補全的行業(yè)推理數(shù)據(jù),使14B小模型在智能座艙分類任務中以92.7的綜合得分超越未微調(diào)的千億級大模型,精準識別智能座艙用戶提出的導航、娛樂等問題分類。

工業(yè)行業(yè)

通過SFT訓練,模型在工業(yè)領域的專業(yè)性顯著提升,輸出的內(nèi)容更加貼近實際應用場景的需求,邏輯嚴密且重點突出。

文宣行業(yè)

通過行業(yè)數(shù)據(jù)蒸餾后的模型,在文旅問答和路徑規(guī)劃任務中表現(xiàn)優(yōu)異,問答評分達到87.1的綜合得分,路徑規(guī)劃評分接近DeepSeek-V3-671B和GLM-4-PLUS的水平。

農(nóng)業(yè)行業(yè)

通過對4408條農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的訓練,14B模型的綜合得分從83.7提升至87.2,升級后的模型能夠快速解答復雜的農(nóng)業(yè)問題,為農(nóng)業(yè)領域的智能化轉(zhuǎn)型提供了有力支撐。

住建行業(yè)

通過使用高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù),在工地施工規(guī)范告警中達到高質(zhì)量實時預警,微調(diào)后的模型在深度推理上效果提升明顯,能夠運用在住建領域的工地施工規(guī)范告警中,達到高質(zhì)量實時預警目的。

要客行業(yè)

在國防動員、資源分配方案生成與選擇任務中,使用蒸餾數(shù)據(jù)進行SFT微調(diào)顯著提升了模型的思考、推理與回答能力,SFT后的模型在方案生成任務中表現(xiàn)優(yōu)異。

應急行業(yè)

通過DeepSeek-R1蒸餾得到的推理數(shù)據(jù),顯著提升了模型在應急行業(yè)數(shù)據(jù)中的準確率,SFT后的模型準確率提高13%,在14B的模型上效果遠超未微調(diào)的DeepSeek-V3模型。

基于中國電信

“數(shù)據(jù)安全可控、模型快速迭代、

服務靈活擴展”的一體化能力

政企信息服務事業(yè)群將繼續(xù)深耕行業(yè)場景

加速行業(yè)大模型規(guī)?;涞?/p>

全面賦能“新質(zhì)生產(chǎn)力”高質(zhì)量發(fā)展

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