....58 3.3.2 批量大小与训练步数优化..........................................................60 3.3.3 正则化与 dropout 策略.............................................................62 4. 模型训练与验证................. .........................................................................64 4.1 训练环境配置......................................................................................66 4.1.1 硬件资源配置方案......... 69 4.2 训练过程监控......................................................................................71 4.2.1 训练损失与评价指标跟踪..........................................................73 4.2.2 训练过程中的异常检测.

用户反馈机制 ...........................................................................118 7.2 软件更新与模型再训练 .................................................................... 120 7.3 故障处理与支持 ............ 数据采集与预处理：利用现有的智能视频监控设备，实时收集 各类场景的视频数据，并进行格式转换、降噪、分割等预处 理，确保数据的质量和可用性。 2. 模型训练与优化：基于收集到的数据，构建深度学习模型，进 行有效的训练与优化。重点针对异常事件的识别，如暴力冲 突、事故发生等，训练模型时需考虑不同场景和光线条件的变 化。 3. 实时监控与预警：通过智能监控平台，实时分析各类视频数 据，并自动识别潜在的安全隐患。一旦监测到异常事件，系统 2. 介绍 AI 大模型在视频分析中的优势，如深度学习算法的应 用，能够处理复杂场景并提高识别准确率。 3. 提出具体的实施方案，包括系统架构设计、数据采集与处理流 程、模型训练与优化，以及如何与现有的公共安全体系整合。 4. 讨论在实际应用过程中可能面临的技术、法律和伦理挑战，并 提供切实可行的解决方案。 5. 最后，预期该系统能提高公共安全事件的响应速度和处理效

模型构建与训练..................................................................................37 4.2.1 特征选择与工程.........................................................................40 4.2.2 模型选择与训练..... 还可以通过持续学习和优化，动态调整评估模型， 适应市场变化和新的风险特征。 然而，将 DeepSeek 应用于金融贷款评估也面临一定挑战： - 技术实施成本较高，包括硬件投入、系统集成和模型训练等方面； - 数据安全和隐私保护问题尤为突出，需要严格遵循相关法规和行 业标准； - 模型的透明性和可解释性有待提升，以确保评估结果的 公正性和可信度。 综上所述，金融贷款评估行业正处于传统模式向智能化转型的 度上逐渐显现出局限性，亟需引入更为先进的技术手段以提升评估 能力。DeepSeek 技术作为一种基于深度学习的智能分析工具，正 是在这一背景下被引入金融贷款评估领域。该技术通过大规模数据 训练，能够自动提取复杂的特征模式，并在高维数据空间中进行精 准预测，从而显著提升贷款风险评估的准确度和效率。 DeepSeek 技术的核心优势在于其能够处理非线性、高维度且 结构复杂的金融数据。传统的评估模型往往依赖于人工设计的特征

.......................................................................................70 4.3.2 模型训练与优化................................................................................................ .90 6. 模型训练与优化....................................................................................................................................................................91 6.1 训练数据集构建...... 架构，采用千亿级参数规模，通过 海量通用语料和保险领域专业数据的多阶段训练，实现了对保险条 款、医学报告、事故描述等专业文本的语义理解和逻辑推理能力。 模型训练过程中采用了动态掩码技术和课程学习策略，逐步提升对 长文本、复杂逻辑关系的处理能力，确保在理赔场景中能够准确理 解投保人提交的多样化材料。 模型的核心技术优势体现在三个方面：首先，通过领域自适应 预训练（Domain-adapted Pretraining）技术，在通用语言理解

的智能化管理和应用， 助力电子政务向更高效、更智能的方向发展。 1.2 deepseek 模型概述 DeepSeek 模型是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP） 技术，旨在通过大规模数据训练和优化，实现对复杂文本的高效理 解和生成。该模型结合了最新的深度学习算法和大规模数据集，能 够在多领域、多任务场景下表现出色。DeepSeek 模型的核心架构 基于 Transformer，通过多头自注意力机制和位置编码技术，能够 的政策文件、法律法规、公共服务信息等文本数据，实现自动化分 类、关键词提取、问答生成等功能。通过预训练和微调，模型能够 适应特定的政务需求，例如政策解读、法规咨询、公共服务指南等。 DeepSeek 模型还支持多语言处理，能够满足不同地区的政务需求， 提升服务的覆盖范围和适应性。 DeepSeek 模型的优势在于其高效性和可扩展性。通过分布式 训练和优化算法，模型能够在短时间内处理大规模数据，并保持良 好的性能。此 行。 为了更好地展示 DeepSeek 模型的技术特点，以下列举其关键 特性：  多任务学习能力：支持分类、生成、问答等多种任务，适用于 复杂的政务场景。  高效训练与推理：通过分布式训练和优化算法，缩短训练时间， 提升推理速度。  增量更新与在线学习：支持根据新数据进行模型更新，适应不 断变化的政务需求。  多语言支持：能够处理多种语言的文本数据，满足跨地区、跨 语言的政务需求。

人工智能教育面临的挑战及对策 人工智能从诞生伊始，就是一门需要将理论与实践充分融合， 并在实际应用场景中开展实训论证的学科。比如，人工智能的 算法演进通常都是为了解决某一场景中的具体需求，应用场景 的变化以及对更高训练、推理效率和精度的要求，使更多新模 型、新算法被提出。而新算法在提出后，也需要在实际场景中 不断进行实践应用，才能积累更多的结果数据，进而对算法实 施反向迭代优化。 所以人工智能教育的本质，也是通过合理的课程设置和实训环 往缺乏适用于人工智能教育的实训环境，相关的实训实验室通 常是在原有的电教室、微机室基础上改造而成，在应对大规模 学生进行人工智能实操时，往往存在以下问题： • 缺乏规模化人工智能训练、推理所需的算力储备，传统 PC 在执行人工智能训练、推理时效率低下，而要大规模采购 专用设备又必然使教育机构面临巨大成本开支。 • 缺乏面向不同应用场景、不同软件框架的软硬件优化方案， 同时异构设备之间也难以实施有效协同。 IT 系统数据 彼此割裂，无法打通人工智能教学所需的从理论到实践的闭环； 另一方面，人工智能教学管理者也缺乏有效的手段，针对不同 实践场景进行课程编排、开发 / 运行环境部署和配置，以及对 训练 / 推理任务调度实施管理。 同时，教育机构部署在教室等处的 IT 设备在以往大多用于支 持课件演示、课程管理等应用，在算力输出上很难应对规模化 大并发的人工智能实训所需，而依赖云端数据中心又很容易受

、提振算力产业链：助力国产算力成 长 一、算力产业链：让国产算力 “能用、好用 ” 1. 语言模型概述 2. Transformer 结构 3. 语言模型构建流 程 二、 大语言模型技术原理 数据是用于训练 AI 的，也就是 AI 算法通过大量的数据去学习 AI 中算法的参数与配置， 使得 AI 的预测结果与实际的情况越吻合。这里说的数据是指经过标注的数据，不是杂 乱的数据。所谓经过标注的数据是指有准确答案的数据。 、 “风 景 ”相伴， “快速 ”则常与“奔跑 ”、 “ 行驶 ”等词搭配。这一过程帮助模型理 解词语间的搭配习惯，从而判断哪些词语 组合更为合理，形成对语言模式的认识。 语言模型训练就是要学习词、句内在的语言模式和语言关系，对这种关系进行 建模。 1 、语言模型概 述 Token ：自然语言中的最小单元 句子： 我是一名 AI 工程师。 字： ，在自然语言处理研究中具有重要的 作 用 ，是自然语言处理的基础任务之一。包括： n 元语言模型、 神经语言模型、 预训 练语言模型。 随着基于 Transformer 的各类语言模型的发展及预训练微调范式在自然语言处理 各 Transformer 结构是由谷歌在 2017 年提出并 首 先应用于机器翻译 Transformer 结构完全通过注意力机制完成对源 语 言序列和目标语言序列全局依赖的建模

3.2 云存储解决方案.........................................................................69 5. AI 模型开发与训练.....................................................................................72 5.1 模型选择.. 特征提取.....................................................................................87 5.3 模型训练过程......................................................................................90 5.3.1 数据预处理 利用数据标签和元数据管理工具，对收集到的数据进行标记和 分类，方便后续的数据处理和分析。  制定信息收集标准，确保所收集数据的准确性和一致性，避免 因数据质量问题影响模型的训练和应用。 通过这些措施，可以有效提升数据的可管理性和可用性，为 Steel AI 模型的训练提供高质量、结构化的数据支持。此外，借助 可视化工具展示不同数据种类在生产过程中的作用和相互关系，如 下图所示： 以上措施将能帮助钢铁企业在实现数字化转型的过程中，精准

...............................................................................233 14.1.1 定期数据更新与再训练............................................................235 14.1.2 新业务场景扩展.................... 析，将虚假提单识别率从 82% 提升至 96.4%。 当前制约行业发展的数据孤岛问题，可通过 DeepSeek 的联 邦学习方案有效破解。在确保数据隐私的前提下，模型支持跨机构 联合训练，某城商行联盟的应用案例表明，通过共享风险特征而非 原 始数据，各参与方的中小企业信用评分模型 KS 值平均提升 0.15。 这种技术路径既符合《金融数据安全分级指南》要求，又能释放数 万 +/日。 实施优先级建议 - 第一阶段：部署标准化问答机器人，覆盖 80%高频问题。 - 第二阶段：上线语音助手，优化电话银行 IVR 流程。 - 第三阶段：通过客户对话数据持续训练模型，提升长尾问题解决 能力。 通过上述设计，客户服务场景的运营成本可降低 40%，同时 客户满意度（CSAT） 预计提升 20 个百分点。 2.1.2 风险管理场景（如反欺诈、信用评估）

解成更⼩、更易处理的步骤；⽽DeepSeek R1在展现卓越推理能⼒同时，训练和推理成本极低 BERT BERT在文本分类、命名实体识别等 语言理解任务表现出色。也是医疗AI 小模型年代主要技术路线 “大数据、小算力、专用决策” GPT 为内容创造和自动推理开辟可能性 “大数据、大算力、通用模式” 基于DS-v3构建推理模 型，通过强化学习提升推 理能力，且训练成本极低 AI技术演变路线 5 理解Chatgpt 理解Chatgpt,J⼀个AI领域的“⼯程奇迹” Chatbot： ⽂本交互式应⽤ Gpt3： 预训练⼤模型 Prompt engineering 提⽰词⼯程 RLHF 强化学习 Nvidia A100（A800） ⾼性能卡 SFT 监督微调 RDMA 解决数据处理的延迟 顶尖的AI⼈才 数⼗TB⾼质量数据 数万对⾼质量prompt 增长：破圈，两个⽉到⼀亿⽤户的速度 “创新落后”的机会成本被不断放⼤ 场上获得了⼴泛认可。其中： • DeepSeek-V3 是在14.8万亿⾼质量 token 上完成预训练的⼀个强⼤的混合专 家 (MoE) 语⾔模型，拥有6710亿参数（激活参数370亿）。作为通⽤⼤语⾔模 型，其在在知识类任务（知识问答、内容⽣成等）领域表现出⾊ • DeepSeek-R1 是基于 DeepSeek-V3-Base 训练⽣成的强化推理能⼒模型，在 数学、代码⽣成和逻辑推断等复杂推理任务上表现优异 更低的研发成本*