2.2 模型细节调整.............................................................................74 4.3 模型优化与效果评估...........................................................................76 4.3.1 性能优化方法...... 6.3.2 用户界面优化...........................................................................122 7. 应用案例与效果展示................................................................................124 7.1 实际应用案例分析 .126 7.1.1 典型铁路段落实施效果............................................................128 7.1.2 成功经验与教训总结................................................................130 7.2 可视化效果展示..................

u 私有化自带容器底座 TCS 腾讯云 TI 平台产品核心能力 面向实战的一站式大模型精调部署解决方案 AI 建模部署 大模型精调 u 快速试一试： 零代码一键部署大模型，网页问答体验推理效果 u 精调训练： 低代码、灵活自定义两种精调模式自由选择 多种训练工具：具备周期调度能力的可视化建模，低门槛深度学习场景化 工具，交互式代码开发工具，专业的通用任务调度工具 分布式稳定训练： 平台精调工具链，迁移 R1 高级推理能力至小尺寸模型，以更低推理成本满足垂直场景下的业务需 求 内置 R1 模型一键部 署 快速 选择并精调目标模型 评估对比模型效果 R1 模型部署 效果评 估 蒸馏模 型 任务式建模 数据构建 模型评测 数据构建 数据构建 无关数据过滤剔除 R1 问题清 洗 在线服务 - - ~ TI 平台的 DeepSeek 解决技术问题，体验效果滞后 工具链易上手，快速验证效果 统一资源纳管，灵活腾挪算力 故障感知修复 + 监控，高可 用 细致的资源级权限管控 稳定期 痛点 稳定期 痛点 探索期 痛点 根据业务量探索资源用量 机型差异大，选型难 验证效果链路长，耗时久 算力空闲情况多， ROI 低 探索期 TI 平台价值 内置全系模型，一键部署 免费体验，快速验证效果 服务部署 蒸馏精调

参数，生成每个token时激活 37B 参数 • 训练成本比 Llama 405B 低一个量级 • DeepSeek-V3所采用的技术： • MLA多头潜在注意力机制（降低显存占用） • MTP多token预测（提升效果、提升推理速度） • FP8混合精度训练、DualPipe流水线、MoE负载 均衡（提升训练效率，降低训练成本） DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3. DeepSeek-R1 -5- DeepSeek模型效果 (1/2)：世界最顶尖模型的对比 大模型竞技场 (Chatbot Arena LLM Leaderboard, https://lmarena.ai/?leaderboard) 更新日期：2025-2-11 n DeepSeek-V3和R1进入到国际顶尖模型行列 n DeepSeek-R1是综合效果最好的开源模型， 排在众多优秀的开源和闭源模型前面 排在众多优秀的开源和闭源模型前面 n Qwen2.5-Max、GLM-4-Plus、Step-2- 16K-Exp等国产模型也有不俗的表现 -6- DeepSeek模型效果 (2/2) n DeepSeek-V3和R1相对于700亿以下开源模型（以千问720亿 为代表）， ，扩充了其能力边界 n DeepSeek-R1引入 能力，在代码、数学、复杂规划等 方面的能力显著增强，使得对于新场景的支持成为可能

提升诊断准确性：通过对患者数据的深度学习，生成式大模型 可以辅助医生做出更准确的诊断判断，从而提高医疗服务质 量。  实现个性化医疗：根据患者的历史数据和特征，生成式大模型 能够生成个性化的治疗建议，提高患者的治疗效果。  促进医疗教育：生成式大模型可以被用作医学教育的工具，通 过模拟真实的临床场景帮助医学生和年轻医生提高实战能力。 尽管生成式大模型在医疗领域的应用前景广阔，但也面临诸多 挑战，包括数据 范，促进患者信任与社会接受度。本研究希望通过对以下几个关键 点的讨论，提供切实可行的解决方案：  确定 AI 生成式大模型的应用需求与优先级  设计标准化数据输入与模型训练流程  监测应用效果并制定评价标准  探索伦理合规路径与风险管理策略 因此，本研究不仅仅是对 AI 生成式大模型技术的探索，更是 希望为其在医疗领域的实际应用提供一个系统化的解决方案，以推 动科技与医疗的深度融合，实现更好的健康管理。 高维数据处理：能够处理高维数据，如医学影像等，生成具有 实际临床价值的新图像。 2. 数据增强能力：通过生成样本，解决数据不足的问题，尤其在 医疗数据稀缺的情况下，生成式模型可以创造合成数据提高模 型的训练效果。 3. 隐私保护：在医疗领域，患者数据的隐私性至关重要。生成式 模型可以生成不包含真实患者信息的合成数据，帮助提升研究 和开发能力，同时保护患者隐私。 4. 多样化输出：生成式模型能够提供多样性的输出，使得生成结

· · · · · · 113 5.1.9 信美相互人寿· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 114 5.场景应用与效果篇· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 75 � 5.1.10 元保· · · · · · · · · · · · 107 企微运维机器人· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 108 华农保险大模型微调效果· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 111 众安AIGC中台-众有灵犀· · · · · · · · · · · rtner 预测，2024年用于训练AI的数据中有60%将是合成数据。以Meta今年7月发布的 LLaMA3.1模型为例，监督微调环节的数据里有相当比例是合成数据，使用合成数据确实 带来了模型效果的提升。 （1）合成数据成有力补充 高质量的真实数据已逐渐无法满足大模型训练与精细微调的需要，这促使合成数据 作为真实数据的重要补充，在人工智能领域扮演着日益关键的角色。合成数据作为算法、

用户培训与支持..................................................................................92 10. 应用效果评估...........................................................................................93 10 效率提升指标...................................................................................95 10.2 成本控制效果...................................................................................96 10.3 错误率降低情况 缝交互，提升协作效率。 4. 风险预警与管理：模型能够识别潜在 风险点，并提供可行的应对方案，降低项目的不确定性。 以下是一个示例，展示了 DeepSeek-R1 大模型在某一建筑项 目中的应用效果： 通过引入 DeepSeek-R1 大模型，项目团队能够在项目的各个 阶段实现更精细化的管理，从而显著提升项目的成本控制能力和整 体效益。这一技术的应用不仅符合当前行业发展的趋势，也为未来

智能客服：运用自然语言处理技术，提供智能问答和服 务。 4. 实施方案：根据上述应用场景，提供具体的实施步骤，包括数 据收集、模型训练、系统集成和用户培训等。 5. 结果评估与反馈机制：建立完善的效果评估方法，确保 AI 大 模型的应用能够持续改进和优化。 通过以上结构的安排，本文旨在为城市轨道交通行业的管理者 和技术团队提供全面而具体的 AI 大模型应用实施指南，以推动行 业的数字化转 事件 带来的破坏性影响，提高系统整体的鲁棒性。 此外，AI 大模型还可以通过模拟与预演，实现调度方案的验证 与优化。在方案实施前，通过对不同调度策略的模拟，AI 模型能够 评估方案的可行性与效果。这一过程能够帮助运营方识别潜在的瓶 颈问题，自动生成改进建议。例如，通过交互式可视化工具，调度 员可以快速理解不同调度方案的优劣，从而选择最佳解决方案。 在具体实施过程中，调度优化的技术架构可以分为数据采集、 后续的数据分析和模型构建打下坚实的基础。 3.2.2 数据缺失处理 在城市轨道交通行业 AI 大模型应用中，数据的完整性至关重 要。然而，现实数据集中常常存在缺失值，这可能会影响模型的训 练效果和决策的智能化。因此，针对数据缺失的处理方案显得尤为 重要。 首先，确定数据缺失的类型是进行之后处理的关键。数据缺失 一般可以分为三种类型：完全随机缺失（MCAR）、随机缺失 （MAR）和非

的知识库数据处理。当前，许多企业和研究机构在构建和利用知识 库时，面临着数据来源分散、数据质量参差不齐、处理流程复杂等 多重挑战。这些挑战不仅增加了数据处理的成本，还直接影响到后 续模型训练的效果。因此，设计一套高效、可扩展的知识库数据处 理及 AI 大模型训练方案，已成为提升人工智能应用水平的关键。 在实际操作中，知识库的处理包括数据采集、清洗、标准化、 存储和检索等多个环节，每个环节都存在技术难点和优化空间。例 相结合的 方式，以确保数据质量。在 AI 模型训练方面，项目将采用深度学 习技术，包括预训练模型（如 BERT、GPT 等）的微调，并结合迁 移学习、多任务学习等策略，提升模型的泛化能力和应用效果。此 外，项目还将设计并实现一套高效的计算资源调度系统，以支持大 规模分布式训练，确保模型训练的效率和稳定性。项目的最终目标 是为企业或研究机构提供一套完整的知识库与 AI 大模型解决方 案 或云存储服务，确保数据的高 可用性和可扩展性。同时，需建立数据版本控制和备份机制，防止 数据丢失或损坏。 最后，数据处理的质量评估不可或缺。通过抽样检查、交叉验 证和与领域专家讨论，评估数据处理的效果。对于发现的问题，需 及时反馈并进行修正，确保数据的高质量。  数据采集：明确来源，确保合法合规  数据清洗：去除重复、纠正错误、填补缺失、统一格式  数据标注：自动化与人工结合，制定标注规范

量化的数据训练质量评估指标体系 - 设计全面的训练过程监控与记 录机制 - 开发智能化的训练资源优化算法 - 构建可视化的评估结果 呈现系统 - 实现训练效果的动态追踪与对比分析 通过本系统的建设，预计可以实现以下具体效果： 1. 数据训 练效率提升 30% 以上 2. 模型质量合格率提高 25% 3. 训练资源利用 率优化 40% 4. 训练评估时间缩短 50% 系统的主要应用场景包括但不限于： 系统的主要应用场景包括但不限于： - 机器学习模型的训练过 程评估 - 深度学习网络的性能优化 - 训练数据的质量控制 - 计算资 源的最佳分配 - 训练效果的持续跟踪与改进 项目将在现有技术基础上，整合多方资源，采用模块化设计思 路，确保系统具有良好的扩展性和适应性。通过本项目的实施，将 建立起一套科学、规范、高效的人工智能数据训练考评体系，为 AI 技术的进一步发展提供有力支撑。 等 领域表现尤为突出。然而，人工智能系统的性能和效果高度依赖于 其训练数据的质量和模型训练的精准度。在当前的技术实践中，数 据训练的效果评估往往缺乏系统性和标准化的考评机制，这导致了 模型训练过程中的效率低下和成果的不确定性。 为了应对这一挑战，本项目旨在构建一个全面的人工智能数据 训练考评系统，该系统将集成数据预处理、模型训练、效果评估等 关键环节，确保每一步操作的透明性和可追踪性。通过引入先进的

Attend 4. Predict 1. Embed 2. Encode • 将每个词或字映射为向 量 深度学习的应用：意 图识别 l 基于深度学习，完全数据驱动，无需特征工程 l 效果明显优于传统机器学习模型 l 在 20 多个领域下准确率可达 96% Softmax Attention 基于深度学习，完全数据驱 动，无需特征工程 l 方法通用，适用于多种领域 不同类型的实体抽取 l 效果明显好于传统方法 l 从非结构化的对话中挖掘结构化的知识 l 将知识进行沉淀和统一维护 l 提高客服效率和质量，提升用户体验 l 知识点数量庞大，无监督的聚类方法效果很差 l 词向量不适合表示句子语义 l 无监督和有监督方法相结合 l 词向量和句向量相结合 l NLP 问题基本包括 4 个步骤： Embed 、 Encode 、 Attend 、 Predict • 在大量标注数据的基础上，深度学习能明显提升语义理解、问答、 对话等模型的效果 • 现阶段，聚焦场景、人机混合的智能助理产品更有用户和商业价 值 The future is already here, ——it’s just not evenly distributed