支持私有云部署

我们专注于中大型企业

私有模型的训练,让大模型学会企业的业务知识


我们专注于中大型企业

系统的智能化改造,让大模型融入企业的业务流程

我们专注于中大型企业
大模型落地方法论,全面提升全体员工的AI领导力
企业拥抱大模型,“三步走”路线图
大模型落地应用之
“私有模型”
让大模型学会企业知识和业务流程,达到99.99%准确率和多模态输出
过去:需要十二周或更多时间,随时会踩坑
问题:无法聚焦于创造业务核心价值
现在:聚焦业务价值,快速上线并持续优化
训练方案
根据应用场景评估选择Fine-tuning微调还是Embedding嵌入方案
技术架构
自行设计架构、接入模型部署、向量数据库,选择数据清洗方案,研究RAG与和Rerank算法
运营策略
盲盒般运营...需要开发个大模型统管平台?天知道还有啥?
需要组建一个完整的AI研发团队
产品经理
UI设计
前端工程师
后端工程师
测试工程师
训练方案
售前、售后及业务指导等场景模型有何差异? 搞不懂嗨涩的新概念,一直在学习的路上
技术架构
如何高效的清洗数据? 如何持续提升准确率? 文本输出无法满足业务需求怎么办?
运营策略
如何控制输出 ? 规避涉黄政暴恐风险
业务人员与技术人员彼此割裂
业务人员不懂技术
技术人员不懂业务
训练方案
Fine-tuning+Prompts+ Embedding 组合私有模型方案,多种智能数据清洗模式。
技术架构
图形化配置机器人角色与能力,并可视化进行模型标注调优,向量检索+全文检索后再Rerank算法后重新排序。
运营策略
自带风控规则控制大模型内容输入与输出,,一键快速接入企业应用或集成 Service 到企业应用中。
聚焦业务价值,人人都是开发者
提示词工程师
运营人员
私有模型
大模型落地应用之
“全员提效”
工位级的全员AI应用,赋能企业效率提升30%
过去:每个员工都要注册大模型账号,无法统管
问题:同行公司提效30%,自己团队AI应用不了了之…
现在:开箱即用,全员提效,挖掘“AI×业务”场景
接入使用
使用海外手机、信用卡注册开通OpenAI 账号,使用VPN翻墙使用
学习指令
少数人掌握与大模型互动的方法和技巧,不知道有哪些场景AI来提效
提示词库
可复用的提示词... 在文档上保存复用??
员工都要注册一个或多个大模型账号
使用门槛高,过程无法管控
零碎场景偶发使用
接入使用
VPN翻墙是不是违法? 有啥法律风险?
学习指令
少数人掌握与大模型互动的方法和技巧,不知道有哪些场景AI来提效
提示词库
花大半天构建一个提示词解决了工作问题,要复用时再也找不到了?
没有合规VPN环境,没有海外手机号和信用卡
VPN翻墙承担风险
个人承担账号费用
接入使用
与内部系统账号打通,无需VPN翻墙即可使用全部主流大模型
学习指令
内置海量的工作场景提效提示词,全员依葫芦画瓢轻松掌握提示词工程
提示词库
高频使用的提示词可以放入提示词库,在企业内部共享与流转
企业全面拥抱大模型,员工都有AI领导力
全员开箱使用,账号统管
提示词固化在业务流程中复用
全员提效
大模型落地应用之
“应用智改”
可视化编排大模型能力,快速接入和改造企业已有系统
过去:改造一个业务流程需要六周时间随时会踩坑
问题:无法聚焦于创造业务核心价值
现在:聚焦业务价值,快速上线并持续优化
模型选型
评估各个大模型的能力边界,反复对接联调
技术方案
学习提示词工程,整理微调数据, LLMs调研、模型能力A/B测试、设计接入方案,硬编码编排 Prompts,Agent开发和部署向量数据库。
运维策略
盲盒般运营...需要开发个大模型统管平台?天知道还有啥?
需要组建一个完整的AI研发团队
产品经理
UI设计
前端工程师
后端工程师
测试工程师
模型选型
改造成本如何衡量 ? 如何汇报投入产出比?
技术方案
开发几个月发现业务场景变化了? 如何快速验证场景价值? 大模型能力又升级了?
运维策略
IT系统开发维护人员已经换了好几波了?
业务人员与技术人员彼此割裂
业务人员不懂技术
技术人员不懂业务
模型选型
完善的大模型统管平台与多窗调试,模型随时切换。
技术方案
Prompts、Dataset、Plugins、Agents 在友好的统一的交互界面中可视化编排和测试。
运维策略
API即服务,一键快速接入企业应用或集成 Service 到企业应用中。
聚焦业务价值,人人都是开发者
提示词工程师
运营人员
应用智改
产品与服务
开箱即用的大模型应用+承上启下的大模型中间件+承诺效果的陪跑服务
新闻资讯
大模型驱动的新一代 BI 平台,Sugar BI 开启智慧决策新模式
本文介绍了大模型驱动的新一代 BI 平台 Sugar BI 的发展路径、技术架构、智能图表推荐策略等,并提到它在 2023 年和今年融合大模型能力,推出智能问数 Sugar Bot,提升了用户数据分析效率。
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开源医疗大模型排行榜: 健康领域大模型基准测试
多年来大型语言模型已成为具有巨大潜力的开创性技术,在医疗领域有多种应用,如医疗问答、对话系统和文本生成,但在医疗领域使用仍存在一些重要挑战,要根据医疗行业特点设计和基准测试这些模型。
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RAFT : 将语言模型适应于特定领域RAG任务
RAFT 是通过在 QA 问答对上微调的模型,结合 RAG 传统流程进行“开卷”考试,训练模型更好地使用外部文档进行知识密集型问答的方法,不关注检索部分,数据工程中包含有用文档和干扰文档,改善训练质量的关键是生成 CoT 推理步骤。
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Falcon OS 第一篇: 开源的 LLM 操作系统
本文介绍了 Falcon 40B 模型,它是首个具有商业许可的开源 LLM,足够健壮适用于客户演示,支持多种语言,其发展核心在于训练数据的质量,团队建立了自定义数据管道以提取高质量预训练数据。
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RAG-Quivr本地部署
RAG-Quivr 本地部署的教程,包括安装容器、克隆源码、更新配置、启动项目及登录应用等操作
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LLM工程化:AutoGen与MoonshotAPI携手下一代LLM多Agent工程化应用方案
基于 AutoGen 与 Moonshot API 的多 Agent 体验,介绍 Moonshot API 及简单测试案例,包括模型类型和使用方法,可用于 LLM 大模型落地工程试验。
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Unsloth x Qwen2,提速47.32%,节省39.13%显存,最少仅需8.43GB显存
Firefly 项目组对 Unsloth 进行扩展使其支持 Qwen2 模型进行训练,在训练测试中,Qwen1.5-7B 最少仅需 8.43GB 显存,开启 Unsloth 后,训练速度可提升 47.32%,时间减少 32.12%,显存占用减少 39.13%。
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微调百川Baichuan-13B保姆式教程,手把手教你训练百亿大模型
本文是一个手把手教读者使用 Firefly 项目微调 Baichuan-13B 模型的教程,适用于新手,还介绍了 Baichuan-13B 模型,以及正在基于其进行的训练和后续计划。
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本文是一个手把手教读者使用 Firefly 项目微调 Baichuan-13B 模型的教程,适用于新手,同时还介绍了 Baichuan-13B 模型,以及正在基于其进行的训练和后续计划。
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面向AI时代的数据库
一个能够提升 AI 性能的数据库,具有 AI 查询优化、节省 GPU 成本、用户定义函数支持、预训练 AI 模型集成等优势,适用于多种 AI 应用,开源且易于安装
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AI图书推荐:《企业AI转型:如何在企业中部署ChatGPT?》
《企业 AI 转型:如何在企业中部署 ChatGPT?》为企业提供实施 AI 转型的全面指导,涵盖策略制定、团队建设等方面,是部署端到端机器学习和 ChatGPT 解决方案的实用指南。
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大语言模型的可控性和一致性问题
探讨大语言模型的可控性和一致性问题,分析其原因及解决方案,包括大量训练、提高上下文长度和提升多模态识别功能等。
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5 混合量化
模型量化是一种模型压缩技术,本文主要关注 LLM PTQ 量化,其量化收益包括显存收益、吞吐收益和延迟收益,LLM 推理中通常有 INT8 和 FP8 两种量化类型,FP8-E4M3 更适合 LLM 推理。
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2024中国“大模型+智能客服”最佳实践案例TOP10重磅发布
2024 中国“大模型+智能客服”最佳实践案例 TOP10 发布,旨在探究大模型在智能客服领域的应用价值,展示不同行业案例,为决策者等提供参考和启发,一同探索其价值和成就,还可扫码下载完整版榜单。
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Mamba:3 记忆殿堂
Mamba 专题介绍从山上有座庙开始,沿着 RNN、SSM、S4、HIPPO 一路走来,抛弃冗杂文辞,以接地气模式协助打开新逻辑思维,介绍 SSM 的三种表现形式及卷积形态。
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大语言模型对齐的四种方法!
介绍大语言模型对齐的四种方法,包括 RLHF、RRHF、DPO 和 Flan,其中 RLHF 通过人类反馈和 PPO 算法将模型与人类偏好对齐,其他相关研究工作也在不断提出,本文还总结了各方法的相关工作。
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评测:使用开源框架FastGPT快速构建智能助手应用
对基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统 FastGPT 进行评测,包括其提供的能力、可视化工作流、开源情况、本地安装资源与模型配置情况等。
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大模型RAG实战|构建知识库:文档和网页的加载、转换、索引与存储
讲解如何通过大模型 RAG 实战构建知识库,包括知识库的管理、检索和查询效果的提升以及使用本地化部署的模型等,还介绍了知识库的三类数据和数据处理的四个步骤
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比Llama 3 推理更强的开源大模型出现了! Leetcode击败80%人类
面壁智能的开源大模型 Eurux-8x22B 在代码和数学等复杂推理综合性能方面超越 Llama3-70B,且激活参数少、推理速度快、支持上下文更长。
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如何“面试”AI 2.0数字人?《大模型赋能下的AI 2.0数字人平台》白皮书是个参考
《大模型赋能下的 AI 2.0 数字人平台》白皮书介绍了生成式 AI 和大模型对数字人的推动作用,提出了业界首个“AI 2.0 数字人平台评估体系”,为数字人行业发展提供参考,还探讨了数字人能否成为新型 AI 劳动力工具,
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【商汤科技日日新大语言模型系列】日日新-商量大语言模型-通用(国内大模型)
商汤科技日日新-商量大语言模型是一款先进的通用大语言模型,具有多款模型灵活选择、基础能力重大升级、主观体验显著提升、支持 function call 功能和 code interpreter 功能等特点。
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Logo Diffusion:打造个性化Logo的AI平台
Logo Diffusion 是一个利用人工智能创建独特、定制化 logo 的平台,提供文本提示生成原创设计、现有 logo 转换等功能,支持 2D 图像转 3D 插图等操作,并具备 AI 到矢量文件转换等工具。
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FastGPT + OneAPI + xinferencce + ollama 构建本地知识库
讲解 LLM 基础概念,介绍如何通过 ollama、xinference 等工具安装 FastGPT + OneAPI,构建本地知识库。
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xinference + dify + ollama 构建本地知识库
介绍如何在 windows 上安装 conda 并配置环境变量,创建虚拟环境等步骤来构建本地知识库
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大模型接入
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