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在設(shè)計(jì)理念上,“風(fēng)和”獨(dú)創(chuàng)“1+1+N”技術(shù)框架?!?”個(gè)基座模型,深度融合通用模型與專業(yè)氣象知識,通過5500億tokens(1個(gè)token≈1.6個(gè)漢字)的氣象領(lǐng)域增量預(yù)訓(xùn)練,實(shí)現(xiàn)對氣象標(biāo)準(zhǔn)、災(zāi)害機(jī)理的準(zhǔn)確理解;“1”個(gè)智能體開發(fā)平臺,打通數(shù)據(jù)接口、工具鏈與場景化服務(wù),讓模型能實(shí)時(shí)調(diào)用人工智能臨近預(yù)報(bào)系統(tǒng)“風(fēng)雷”、人工智能全球中短期預(yù)報(bào)系統(tǒng)“風(fēng)清”等氣象數(shù)據(jù);“N”個(gè)智能體服務(wù)場景,則針對公眾、行業(yè)等服務(wù)場景,開發(fā)出具備專項(xiàng)推理能力的場景應(yīng)用智能體。
“風(fēng)和”出爐背后,是多項(xiàng)關(guān)鍵核心技術(shù)的突破。從建立千億級大規(guī)模氣象服務(wù)語料庫,到利用基于LoRA(一種用于微調(diào)大語言模型的低秩適應(yīng)技術(shù))的氣象服務(wù)知識增訓(xùn)和場景微調(diào)技術(shù),再到基于人類反饋機(jī)制強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RLHF)的深度推理技術(shù),面向氣象服務(wù)場景的多智能體協(xié)同技術(shù)等等,“風(fēng)和”得以提升需求理解能力、場景適應(yīng)能力,可完成對復(fù)雜氣象服務(wù)任務(wù)的自主規(guī)劃與執(zhí)行,保障運(yùn)行穩(wěn)定性和用戶體驗(yàn)。
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