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    什么是大模型？
    大模型是指模型具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。在深度学习领域，大模型通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。这些模型需要大量的计算资源和存储空间来训练和存储，并且往往需要进行分布式计算和特殊的硬件加速技术。
    大模型的设计和训练旨在提供更强大、更准确的模型性能，以应对更复杂、更庞大的数据集或任务。大模型通常能够学习到更细微的模式和规律，具有更强的泛化能力和表达能力。
    然而，大模型也面临一些挑战。首先是资源消耗问题，大模型需要大量的计算资源、存储空间和能源来进行训练和推理，对计算设备的要求较高。其次是训练时间较长，由于模型参数规模的增大，模型的训练过程会更加耗时。除此之外，大模型对数据集的需求也较高，如果训练数据不充足或不平衡，可能会导致模型过拟合或性能下降。
    泰迪供大模型训练工具，帮助企业打造自己的专属大模型。通过大模型基础设施，形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。
    企业打造自己专属模型能解决哪些痛点呢？
    第一，提供一站式工具链，帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调，得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”；
    第二，帮助客户将原型的大语言模型应用，成功在实际生产中投入应用；
    第三，帮助客户运营在生产中应用的大语言模型和大模型的持续提升。
    大模型应用场景：
    目前大模型已经应用于多行多业，包括银行、保险、证券、健康、通信、电商、人力资源等，帮助劣力产业智能化。