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数据与算力支持
大量大模型项目难以有充足的数据来完成任务,要保证完美的完成任务就涉及到寻找更多的数据、以及充分利用已有的数据进行数据增强(数据扩增),以保障数据量。对于拥有数据而质量不佳的情况,通过数据蒸馏等方式,提升数据质量。
通过有监督(单样本和多样本)、无监督(生成新的数据和学习增强策略)等各类方式实现数据所需。
数据支持
协助大模型算法研发团队解决算力不足的问题,通过算力租赁、硬件出售、算力资源合作等方式,解决企业自身算力资源不足,助力大模型研发。 并同时通过模型压缩,架构优化等方式,降低模型算力用量。
算力支持