PaddlePaddle在不断增加官方支持的模型的同时，也在关注预训练模型的丰富度。在过去的版本中，我们已经发布了目标检测FasterRCNN、MobileNetSSD、PyramidBox和场景文字识别CRNNCTC、OCRAttention共计5个预训练模型。近期，在图像分类领域我们一口气发布了四个系列共十个预训练模型，丰富扩充了预训练模

前言本文是早些年，Paas化刚刚提出不久时，基于部门内第一次Paas化热部署落地经验所写，主要内容是如何构建一些热部署代码以及一些避雷经验。一、设计领域模型设计1.首先，确定领域服务所属的领域2.其次，确定垂直业务身份3.再次，提炼领域能力及扩展点【实际工

本文对大模型从原理及结构上做了简单的介绍，希望能给各位在了解大模型的路上提供一些帮助。个人经验有限，说的不对的地方还请及时提出宝贵的意见，也可以联系本人线下讨论。下期会结合我们在财富领域训练大模型的经验写一篇偏实践的文章出来。

随着AI技术的飞速发展，特别是大模型的出现，传统的程序员角色正在经历深刻的变革，我们不得不重新对自己进行审视和思考。通用领域大模型的“泛化能力”在过去的二十年内，AI领域的大部分研究和应用都集中在完成一项特定的任务中，例如：分类图片、总结文章、多语言翻译等

一、引言随着深度学习技术的迅速发展，大型预训练模型如GPT4、BERT等在自然语言处理领域取得了显著的成果。这些大模型的表现得益于其背后庞大的数据集，这些数据集为模型提供了丰富的知识和信息。本文将探讨大模型数据集的构建、面临的挑战以及未来的发展趋势。二、大

近日，AAAI2024GlobalCompetitiononMathProblemSolvingandReasoning大赛落下帷幕，天翼云智能边缘事业部AI团队凭借在大模型基础能力研究领域的数据处理与模型训练策略的领先优势，在众多参赛队伍中脱颖而出，荣获本次竞赛冠军。

近屿智能，凭借在AIGC领域的深厚实践基础，精心构建了一套独树一帜的AIGC大模型工程师与产品经理培训路径图。该路径图结合了公司丰富的实战经验，旨在为相关领域的专业人士提供一个明确且高效的职业发展指南。通过这一学习路径，大模型工程师和产品经理能够系统地提升

为了方便广大AI技术爱好者与从业者快速上手学习与使用大语言模型技术，天翼云基于开源的MetaLlama38BInstruct模型以及textgenerationwebui框架,搭建了一键部署、开箱即用的云主机镜像。同时，天翼云CPU/GPU云主机近期即将上线Llama3大模型学习机，期望能够成为帮助用户打开大模型领域之门的第一把钥匙，让更多用户从此了解大模型、学习使用大模型，并利用大模型创造更多可能。

随着AI技术的飞速发展，特别是大模型的出现，传统的程序员角色正在经历深刻的变革，我们不得不重新对自己进行审视和思考。通用领域大模型的“泛化能力”在过去的二十年内，AI领域的大部分研究和应用都集中在完成一项特定的任务中，例如：分类图片、总结文章、多语言翻译等