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达摩院发布业内首个遥感AI大模型，开启遥感科技新篇章！
导语 近日，阿里达摩院宣布发布业内首个遥感AI大模型（AIE-SEG），该模型具有强大的图像识别和分析能力，可大幅提升灾害防治、自然资源管理、农业估产等遥感应用的分析效率。 本文将详细介绍这个遥感AI大模型的三大特点，以及它如何改变我们的生活和工作。 了解更多互联网行业信息，欢迎关注公众号：通信行业搬砖工 一、遥感AI大模型的特点 实现图像分割任务统一 遥感AI大模型（AIE-SEG）率先在遥感领域实现了图像分割的任务统一。 二、遥感AI大模型的应用场景 灾害防治 遥感AI大模型可以快速识别灾区内的受灾情况，为救援团队提供准确的信息支持。 自然资源管理 遥感AI大模型可以为自然资源管理部门提供全面的数据支持。
2.1K30编辑于 2023-10-24 空间数据智能大模型之遥感AI大模型技术路线快览
图片背景说明随着国产卫星的不断发射升空，国内各类型卫星遥感数据资源，包括光学卫星、雷达卫星、多光谱卫星等数据资源的不断丰富，同时伴随着GPT、deepseek等AI技术的快速发展，空间数据智能大模型也迎来了一波建设浪潮 ，其中遥感AI大模型建设也进入到了新的阶段，以下内容参考《空间数据智能大模型研究--2024 年中国空间数据智能战略发展白皮书》内容，分享关于遥感AI大模型建设的一些技术。 现有遥感AI大模型技术路线遥感AI大模型的输入源数据包括多光谱遥感数据、SAR影像、高光谱影像、多视角影像、激光点云、文本描述、遥感指数、矢量数据等数据内容，主要应用场景任务包括地物单要素分割、地物全要素分割 因此，基于上述大模型的存在的问题与潜力，遥感大模型的研究思路总体趋于两个方向，即基于现有的其他大模型进行遥感适配与运用遥感数据进行预训练的重新构建。 因此，为了进一步提高遥感数据的处理效率和精度，需要采取一系列策略来发展遥感 AI 大模型。
1.8K30编辑于 2025-03-21- 来自专栏小洁叫你mysql
【AI大模型】训练Al大模型
大模型超越AI 目前所指的大模型，是“大规模深度学习模型”的简称，指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，可以处理大规模的数据和复杂的问题，多应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。 本文将探讨大模型的概念、训练技术和应用领域，以及与大模型相关的挑战和未来发展方向。 大模型是指具有庞大参数数量的机器学习模型。传统的机器学习模型通常只有几百或几千个参数，而大模型则可能拥有数亿或数十亿个参数。 训练大模型的挑战 训练大模型需要应对一系列挑战，包括： 以下是与大模型相关的一些代码示例： 计算资源需求： import tensorflow as tf # 指定使用GPU进行训练 with tf.device 更智能的模型压缩技术：模型压缩和加速技术将继续发展，以减小大模型的计算和存储开销。 更好的计算平台支持：为了支持训练和部署大模型，计算平台将继续改进，提供更强大的计算资源和工具。
1.5K30编辑于 2023-10-10 - 来自专栏智能人工
智能遥感：AI赋能遥感技术
这种流程设计主要解决两类问题，一是针对遥感数据本身的特征/特性分析，为构建适合数据特征/特性的模型提供依据；二是适合遥感数据特点的专用网络模型构建，即以通用的网络模型为基础，构建符合遥感数据特点的模型， 改进通用模型在遥感数据中的应用能力。 面向遥感数据特点的专用网络模型设计方面，主要结合遥感图像中目标旋转、多尺度、目标分布特性等特点，针对性设计网络结构来提升专用模型性能。 Kampffmeyer 等（2016）针对地物要素数量、空间分布差异大的问题，提出了一种结合区域分组与像素分组的模型训练策略，用于国土资源监测任务。 Liu 等（2017）针对遥感目标尺度差异大的特点，提出基于沙漏网络的多尺度特征增强模型，提升光学遥感图像的分类精度。
2.3K70编辑于 2022-08-10 - 来自专栏量子位
AI的大模型时代 ≠ 只有大模型的AI时代
从这个规律来看，大语言模型（简称LLM）出现后虽然霸占了所有与AI相关的关键词，吸引了所有人的注意力，但这并不代表“LLM之前无AI”。 所以，AI不是只有大模型。AI的大模型时代也 ≠ 只有大模型的AI时代。 成熟的AI，早就已经上岗了 或许你还不敢相信，现在哪怕小小的快递背后，都已经有AI技术在加持了。 然而，这些仅仅是已经成熟上岗的AI技术在英特尔®️ 平台得到的优化，英特尔的能力还远不止如此。 这就要说回大模型了。 当红大模型，也在被加速 目前大语言模型正被全球各大科技公司竞相追逐，毕竟现在科技圈都将它视为未来发展的趋势所在。 更多《英特尔平台上的行业AI实战与大模型优化》相关内容，可扫描下方海报中的二维码获取。点击原文链接，阅读英特尔《最“in”大模型》专栏的所有文章。 — 完 —
64210编辑于 2023-09-27 - 来自专栏司钰秘籍
AI大模型学习
在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。 通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率，为人类生活和工作带来更多便利。 AI大模型学习的理论基础 数学基础： 线性代数：AI 大模型中大量使用向量和矩阵运算，如矩阵乘法、向量点积等，用于表示和操作数据。 AI大模型在特定领域的应用 在自然语言处理领域，AI 大模型如 GPT-3 被广泛应用于文本生成、机器翻译、问答系统等。 此外，模型的性能也受到计算资源、数据质量和算法优化等因素的影响 AI大模型学习的伦理与社会影响 AI 大模型学习确实带来了一些伦理和社会问题，我们需要认真对待： 1.
65310编辑于 2024-04-04 - 来自专栏人工智能领域
AI大模型学习
AI大模型学习 在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。 方向一：AI大模型学习的理论基础 AI 大模型学习的理论基础涉及深度学习、神经网络、优化算法等多个方面。 ———————————————— 方向二：AI大模型的训练与优化 AI 大模型学习的理论基础涉及深度学习、神经网络、优化算法等多个方面。 ———————————————— 方向三：AI大模型在特定领域的应用 AI大模型的训练与优化是深度学习领域中至关重要的一部分。 ———————————————— 方向四：AI大模型学习的伦理与社会影响 AI大模型学习的伦理与社会影响是一个备受关注的话题，以下是一些关于这个方向的重要内容： 数据隐私：AI大模型需要大量的数据来训练
63210编辑于 2024-12-18 - 来自专栏机器学习入门
【AI大模型】LLM主流开源大模型介绍
学习目标 了解LLM主流开源大模型. 掌握ChatGLM、LLaMA、Bloom等基础大模型的原理 LLM主流大模型类别 随着ChatGPT迅速火爆，引发了大模型的时代变革，国内外各大公司也快速跟进生成式AI市场，近百款大模型发布及应用 目前，市面上已经开源了各种类型的大语言模型，本章节我们主要介绍其中的三大类： ChatGLM-6B：衍生的大模型（wenda、ChatSQL等） LLaMA：衍生的大模型（Alpaca、Vicuna 闻达：大型语言模型调用平台，基于 ChatGLM-6B 实现了类 ChatPDF 功能 LLaMA模型 LLaMA（Large Language Model Meta AI），由 Meta AI 于2023 BLOOM模型 BLOOM系列模型是由 Hugging Face公司的BigScience 团队训练的大语言模型。
1.2K10编辑于 2024-09-24 零基础学AI大模型之AI大模型常见概念
大模型 零基础学AI大模型之SpringAI 前情摘要： 1、零基础学AI大模型之读懂AI大模型 2、零基础学AI大模型之从0到1调用大模型API 3、零基础学AI大模型之SpringAI 零基础学 AI大模型之AI大模型常见概念 一、先搞懂：什么是AI大模型？ AI大模型（AI Models）本质是具备大规模参数、能模拟人类认知功能的信息处理算法——它不仅能“读懂”输入（比如文本、语音、图像），还能“生成”符合需求的输出（比如对话、图片、代码），核心优势是“泛化能力强 二、AI大模型的6个核心概念 如果把AI大模型比作“智能大脑”，下面这些概念就是它的“神经中枢”——决定了它“怎么思考”“怎么干活”“怎么不犯错”。 1. 价值：让模型从“只懂理论”变成“能做实事”，比如自动查物流、生成实时报表。 6. AI大模型概念总结 觉得有用请点赞收藏！ 如果有相关问题，欢迎评论区留言讨论~
42110编辑于 2025-12-22零基础学AI大模型之读懂AI大模型
大模型知识，因此希望可以通过自己学习然后以写文章的形式向大家同样想零基础学习大模型的同学进行互相交流，欢迎大家在评论区打出自己的疑问或者本文不正确的地方，我们一起学习 零基础学AI大模型之读懂AI大模型 甚至企业里说的“开发大模型”，真的是从头造一个“大脑”吗？ 今天就用通俗的语言，把AI大模型的核心逻辑、能力边界和落地场景讲透，最后再给大家一份主流模型的选择指南。 一、什么是AI大模型？ 这时候，AI智能体（Agent） 才是大模型的“落地形态”。 企业真正要开发的是AI智能体：大模型的“升级版” 所谓“AI智能体（Agent）”，是给大模型加上“手脚”“记忆”和“规划能力”，让它从“聊天工具”变成“能干活的助手”。 （70B）对硬件配置要求较高 最后：AI大模型的核心不是“越复杂越好”，而是“越实用越好” 看完这些，你会发现：AI大模型的本质是“用海量规律解决问题”，而它的落地关键是“智能体”——把“语言能力”变成
1.1K20编辑于 2025-12-22- 来自专栏人工智能极简应用
【AI大模型】Transformers大模型库（八）：大模型微调之LoraConfig
一、引言 这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。 你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。 LoRA是一种用于微调大型语言模型的轻量级方法，它通过添加低秩矩阵到预训练模型的权重上来实现适应性调整，从而在不显著增加模型大小的情况下提升特定任务的性能。 task_type: 指定任务类型，如'CAUSAL_LM'，以确保LoRA适应正确应用到模型的相应部分。 get_peft_model(model, config) print_trainable_parameters(model) 三、总结 本文简要介绍LoraConfig的配置参数情况，具体的机遇peft对大模型进行微调后面单独开一页详细讲解
94310编辑于 2024-08-13 - 来自专栏muller的测试分享
智谱 AI 大模型
简介智谱是清华大学技术成果转化公司中英双语千亿级大模型 GLM-130B对话模型 ChatGLM开源模型 ChatGLM-6BAI 提效助手智谱清言高效率代码模型 CodeGeeX多模态理解模型 CogVLM 文生图模型 CogView文生视频模型 CogVideo文生视频大模型开放平台 大模型体验中心编程调用# pip install zhipuai 请先在终端进行安装from zhipuai import temperature= 0.95, max_tokens=1024, stream=True)for trunk in response: print(trunk)总结国内开源大模型的领先者 ， 大模型领域的经典成功商业案例
52510编辑于 2024-10-28 - 来自专栏人工智能极简应用
【AI大模型】Transformers大模型库（一）：Tokenizer
一、引言 这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。 Transformers 提供了数以千计的预训练模型，支持 100 多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的 NLP 技术人人易用。 Transformers 提供了便于快速下载和使用的API，让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过 model hub 与社区共享。 你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。 本文重点介绍Tokenizer类。 **编码**：将tokens转换为数字ID，这些ID是模型的输入。每个token在词汇表中有一个唯一的ID。 4.
1.7K12编辑于 2024-08-13 - 来自专栏人工智能极简应用
【AI大模型】Transformers大模型库（十四）：Datasets Viewer
一、引言 这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。 Transformers 提供了数以千计的预训练模型，支持 100 多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的 NLP 技术人人易用。 Transformers 提供了便于快速下载和使用的API，让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过 model hub 与社区共享。 你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。
41910编辑于 2024-08-13 - 来自专栏人工智能极简应用
【AI大模型】Transformers大模型库（二）：AutoModelForCausalLM
一、引言 这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。 2.2 主要功能 这个类是基于`AutoModel`的，它能够根据指定的模型名称或路径自动加载相应的模型架构。 这里使用了Auto自动模型，transformers包括管道pipeline、自动模型auto以及具体模型三种模型实例化方法，如果同时有配套的分词工具（Tokenizer），需要使用同名调度。 管道(Pipline)方式：高度集成的使用方式，几行代码就可以实现一个NLP任务 自动模型(AutoModel)方式:自动载入并使用BERT等模型 具体模型方式：在使用时需要明确具体的模型，并按照特定参数进行调试 同时，列举了管道模型、自动模型、具体模型等三种transformers预训练大模型实例化方法。期待大家三连。
2.9K11编辑于 2024-08-13 - 来自专栏人工智能极简应用
【AI大模型】Transformers大模型库（四）：AutoTokenizer
一、引言 这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。 这意味着，当你知道模型的名称时，你可以使用AutoTokenizer自动获取与该模型匹配的分词器，而不需要了解分词器的具体实现细节。 2.2 主要特点 模型兼容性：通过模型名称自动匹配合适的分词器，支持BERT、RoBERTa、Albert、DistilBERT、T5等众多模型。 灵活性：对于新发布的模型，只要其分词器在Hugging Face模型库中可用，AutoTokenizer.from_pretrained就能加载。 这意味着，当知道模型的名称时，可以使用AutoTokenizer自动获取与该模型匹配的分词器。
1.8K10编辑于 2024-08-13 - 来自专栏人工智能极简应用
【AI大模型】Transformers大模型库（十二）：Evaluate模型评估
一、引言 这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。 你可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。 本文重点介绍Evaluate模型评估。 二、Evaluate模型评估 2.1 概述 Transformers库中的evaluate API主要用于评估模型在特定数据集上的性能。 下面是一个使用Python和Transformers库进行模型评估的基本步骤，假设你已经有了一个预训练模型和相应的数据集处理器。 评估结果将包含各种指标，如准确率，具体指标还要取决于你的模型。
1K10编辑于 2024-08-13 - 来自专栏DevOps
AI模型：开源大语言模型bloom学习
作为一名开源爱好者，我非常不喜欢知识付费或者服务收费的理念，所以便有决心写下此系列，让一般大众们可以不付费的玩转当下比较新的开源大语言模型bloom及其问答系列模型bloomz。 一、模型介绍 bloom是一个开源的支持最多59种语言和176B参数的大语言模型。 bigscience在hugging face上发布的bloom模型包含多个参数多个版本，本文中出于让大家都能动手实践的考虑，选择最小号的bloom-1b1版本，其他模型请自行尝试。 (checkpoint) #下载模型 网速足够快的情况下等一会就下载好了，但通常情况下我们得ctrl+c打断代码运行，手动下载模型存放到对应位置，即.cache\huggingface\hub\models–bigscience–bloom 下载模型地址: https://huggingface.co/bigscience/bloom-1b1/tree/main 把如上图所示链接中的五个文件（不包含这个flax_model.msgpack）
89110编辑于 2024-03-29 - 来自专栏机器学习入门
【AI大模型】ChatGPT模型原理介绍（上）
作为两大模型的直接对比, BERT采用了Transformer的Encoder模块, 而GPT采用了Transformer的Decoder模块. 这里的 k 表示上文的窗口大小，理论上来讲 k 取的越大，模型所能获取的上文信息越充足，模型的能力越强。 大概意思是，从一个尽可能大且多样化的数据集中一定能收集到不同领域不同任务相关的自然语言描述示例，例如下图中展示了英法互译任务在自然语言中出现的示例，表明了不同任务的任务描述在语料中真实存在： 所以 GPT-2 的核心思想就是，当模型的容量非常大且数据量足够丰富时，仅仅靠语言模型的学习便可以完成其他有监督学习的任务，不需要在下游任务微调。 综上, GPT-2的核心思想概括为: 任何有监督任务都是语言模型的一个子集, 当模型的容量非常大且数据量足够丰富时, 仅仅靠训练语言模型的学习便可以完成其他有监督学习的任务. 3.3 GPT-2的数据集
1.4K10编辑于 2024-09-18 - 来自专栏AI
AI 语音大模型的调用
AI 语音大模型（AILM）通常作为云服务 API 提供给开发者，这使得我们无需部署昂贵的硬件，就能在应用程序中集成高性能的语音功能。调用过程涵盖了身份认证、数据传输和参数配置等关键环节。1. 核心调用流程与模型选择调用 AILM API 的基本流程可以概括为：认证 → 数据输入 → 参数配置 → 接收输出。2. phrase_hints 或 context_boost: 提供专有名词、行业术语或人名列表，帮助模型提高对特定词汇的识别准确率。 通过遵循这些步骤和最佳实践，您可以高效且安全地将 AI 语音大模型的功能集成到您的应用程序中。
46410编辑于 2025-09-29
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