业务和功能介绍
阶段一：预处理与编码
用户输入
用户在前端界面（如网页、App）输入一段文本：“Explain quantum computing in simple terms.”
文本预处理
分词：将输入的句子分解成模型能理解的更小单元（Token）。例如，“Explain” -> “Explain”， “quantum” -> “ quant”， “computing” -> “uting”。分词器（Tokenizer）的词汇表是在预训练阶段就确定好的。
格式化：为当前对话添加上下文标识符。例如，可能会在输入前加上“User: ”这样的角色标识，以帮助模型区分对话中的不同角色。
格式化后的输入可能看起来像：[系统消息] User: Explain quantum computing in simple terms. Assistant:
输入编码
将分词后的Token转换为对应的数字ID（因为模型只处理数字）。
将这些ID转换为词向量，即高维空间中的向量表示，这些向量捕获了单词的语义信息。
阶段二：核心推理与生成
上下文管理
模型并非只看到当前这一句话。为了维持连贯的对话，系统会将当前输入与之前几轮的对话历史（存储在对话记忆库中）拼接在一起。
这形成了一个完整的“上下文窗口”，模型基于这个完整的上下文来生成回复，从而“记住”之前聊过什么。
核心LLM推理
这是最核心的步骤，预训练好的Transformer模型在此被激活。
前向传播：编码后的输入向量流经模型的数十亿甚至数百亿个参数。
自注意力机制：模型分析输入序列中所有单词之间的关系，理解“simple terms”是修饰“explain”的关键。
下一个词预测：模型输出一个所有可能词汇表上单词的概率分布。它计算在给定上下文的情况下，下一个词最可能是什么（例如，“Sure”的概率最高，“Okay”次之，“Quantum”也有可能）。
采样与策略：模型不会总是选择概率最高的词（否则回复会非常机械）。它会根据“温度”等参数进行抽样，引入一定的随机性，使回复更具创造性和多样性。
这个过程是自回归的，即模型生成第一个词“Sure”后，会将“Sure”也加入上下文，再生成下一个词“,”，如此循环，直到生成一个完整的回复序列或遇到停止符。
输出解码
将模型输出的词ID序列转换回人类可读的文本。例如，[“Sure”, “,”, “let”, “’s”, “break”, …] -> “Sure, let's break it down...”
阶段三：后处理与交付
回复后处理
对生成的文本进行最后的润色，比如调整标点符号、确保格式正确。
在某些场景下，可能还会进行二次检查，例如确保没有生成不安全的、虽然概率高但不符合事实的内容。
返回最终回复
将处理好的最终文本发送回前端界面，展示给
用户输入
用户在前端界面（如网页、App）输入一段文本：“Explain quantum computing in simple terms.”
文本预处理
分词：将输入的句子分解成模型能理解的更小单元（Token）。例如，“Explain” -> “Explain”， “quantum” -> “ quant”， “computing” -> “uting”。分词器（Tokenizer）的词汇表是在预训练阶段就确定好的。
格式化：为当前对话添加上下文标识符。例如，可能会在输入前加上“User: ”这样的角色标识，以帮助模型区分对话中的不同角色。
格式化后的输入可能看起来像：[系统消息] User: Explain quantum computing in simple terms. Assistant:
输入编码
将分词后的Token转换为对应的数字ID（因为模型只处理数字）。
将这些ID转换为词向量，即高维空间中的向量表示，这些向量捕获了单词的语义信息。
阶段二：核心推理与生成
上下文管理
模型并非只看到当前这一句话。为了维持连贯的对话，系统会将当前输入与之前几轮的对话历史（存储在对话记忆库中）拼接在一起。
这形成了一个完整的“上下文窗口”，模型基于这个完整的上下文来生成回复，从而“记住”之前聊过什么。
核心LLM推理
这是最核心的步骤，预训练好的Transformer模型在此被激活。
前向传播：编码后的输入向量流经模型的数十亿甚至数百亿个参数。
自注意力机制：模型分析输入序列中所有单词之间的关系，理解“simple terms”是修饰“explain”的关键。
下一个词预测：模型输出一个所有可能词汇表上单词的概率分布。它计算在给定上下文的情况下，下一个词最可能是什么（例如，“Sure”的概率最高，“Okay”次之，“Quantum”也有可能）。
采样与策略：模型不会总是选择概率最高的词（否则回复会非常机械）。它会根据“温度”等参数进行抽样，引入一定的随机性，使回复更具创造性和多样性。
这个过程是自回归的，即模型生成第一个词“Sure”后，会将“Sure”也加入上下文，再生成下一个词“,”，如此循环，直到生成一个完整的回复序列或遇到停止符。
输出解码
将模型输出的词ID序列转换回人类可读的文本。例如，[“Sure”, “,”, “let”, “’s”, “break”, …] -> “Sure, let's break it down...”
阶段三：后处理与交付
回复后处理
对生成的文本进行最后的润色，比如调整标点符号、确保格式正确。
在某些场景下，可能还会进行二次检查，例如确保没有生成不安全的、虽然概率高但不符合事实的内容。
返回最终回复
将处理好的最终文本发送回前端界面，展示给
项目实现
阶段一：预处理与编码
用户输入
用户在前端界面（如网页、App）输入一段文本：“Explain quantum computing in simple terms.”
文本预处理
分词：将输入的句子分解成模型能理解的更小单元（Token）。例如，“Explain” -> “Explain”， “quantum” -> “ quant”， “computing” -> “uting”。分词器（Tokenizer）的词汇表是在预训练阶段就确定好的。
格式化：为当前对话添加上下文标识符。例如，可能会在输入前加上“User: ”这样的角色标识，以帮助模型区分对话中的不同角色。
格式化后的输入可能看起来像：[系统消息] User: Explain quantum computing in simple terms. Assistant:
输入编码
将分词后的Token转换为对应的数字ID（因为模型只处理数字）。
将这些ID转换为词向量，即高维空间中的向量表示，这些向量捕获了单词的语义信息。
阶段二：核心推理与生成
上下文管理
模型并非只看到当前这一句话。为了维持连贯的对话，系统会将当前输入与之前几轮的对话历史（存储在对话记忆库中）拼接在一起。
这形成了一个完整的“上下文窗口”，模型基于这个完整的上下文来生成回复，从而“记住”之前聊过什么。
核心LLM推理
这是最核心的步骤，预训练好的Transformer模型在此被激活。
前向传播：编码后的输入向量流经模型的数十亿甚至数百亿个参数。
自注意力机制：模型分析输入序列中所有单词之间的关系，理解“simple terms”是修饰“explain”的关键。
下一个词预测：模型输出一个所有可能词汇表上单词的概率分布。它计算在给定上下文的情况下，下一个词最可能是什么（例如，“Sure”的概率最高，“Okay”次之，“Quantum”也有可能）。
采样与策略：模型不会总是选择概率最高的词（否则回复会非常机械）。它会根据“温度”等参数进行抽样，引入一定的随机性，使回复更具创造性和多样性。
这个过程是自回归的，即模型生成第一个词“Sure”后，会将“Sure”也加入上下文，再生成下一个词“,”，如此循环，直到生成一个完整的回复序列或遇到停止符。
输出解码
将模型输出的词ID序列转换回人类可读的文本。例如，[“Sure”, “,”, “let”, “’s”, “break”, …] -> “Sure, let's break it down...”
阶段三：后处理与交付
回复后处理
对生成的文本进行最后的润色，比如调整标点符号、确保格式正确。
在某些场景下，可能还会进行二次检查，例如确保没有生成不安全的、虽然概率高但不符合事实的内容。
返回最终回复
将处理好的最终文本发送回前端界面，展示给
用户输入
用户在前端界面（如网页、App）输入一段文本：“Explain quantum computing in simple terms.”
文本预处理
分词：将输入的句子分解成模型能理解的更小单元（Token）。例如，“Explain” -> “Explain”， “quantum” -> “ quant”， “computing” -> “uting”。分词器（Tokenizer）的词汇表是在预训练阶段就确定好的。
格式化：为当前对话添加上下文标识符。例如，可能会在输入前加上“User: ”这样的角色标识，以帮助模型区分对话中的不同角色。
格式化后的输入可能看起来像：[系统消息] User: Explain quantum computing in simple terms. Assistant:
输入编码
将分词后的Token转换为对应的数字ID（因为模型只处理数字）。
将这些ID转换为词向量，即高维空间中的向量表示，这些向量捕获了单词的语义信息。
阶段二：核心推理与生成
上下文管理
模型并非只看到当前这一句话。为了维持连贯的对话，系统会将当前输入与之前几轮的对话历史（存储在对话记忆库中）拼接在一起。
这形成了一个完整的“上下文窗口”，模型基于这个完整的上下文来生成回复，从而“记住”之前聊过什么。
核心LLM推理
这是最核心的步骤，预训练好的Transformer模型在此被激活。
前向传播：编码后的输入向量流经模型的数十亿甚至数百亿个参数。
自注意力机制：模型分析输入序列中所有单词之间的关系，理解“simple terms”是修饰“explain”的关键。
下一个词预测：模型输出一个所有可能词汇表上单词的概率分布。它计算在给定上下文的情况下，下一个词最可能是什么（例如，“Sure”的概率最高，“Okay”次之，“Quantum”也有可能）。
采样与策略：模型不会总是选择概率最高的词（否则回复会非常机械）。它会根据“温度”等参数进行抽样，引入一定的随机性，使回复更具创造性和多样性。
这个过程是自回归的，即模型生成第一个词“Sure”后，会将“Sure”也加入上下文，再生成下一个词“,”，如此循环，直到生成一个完整的回复序列或遇到停止符。
输出解码
将模型输出的词ID序列转换回人类可读的文本。例如，[“Sure”, “,”, “let”, “’s”, “break”, …] -> “Sure, let's break it down...”
阶段三：后处理与交付
回复后处理
对生成的文本进行最后的润色，比如调整标点符号、确保格式正确。
在某些场景下，可能还会进行二次检查，例如确保没有生成不安全的、虽然概率高但不符合事实的内容。
返回最终回复
将处理好的最终文本发送回前端界面，展示给
示例图片视频
相似推荐
共享电单车平台
1、厂家-平台-服务中心-门店-消费者的一站式系统
2、厂家的生产管理系统，主要为库存系统、生产系统和订单系统；平台运营管理系统主要为加盟公司管理、订单管理和广告管理；服务中心分为售后管理、门店管理和租赁业务管理；门店分为售卖系统和租赁系统两部分；用户则在小程序进行扫码租赁
共享硬件平台-固件
共享充电宝系统通过智能终端设备、云平台和移动应用为用户提供便捷的移动充电服务。用户可使用微信或支付宝小程序扫描二维码租借充电宝，系统自动计费并推荐最近归还点，支持信用免押和在线支付。商户端可实时监控设备状态、分析运营数据并管理收益。该系统融合定位导航、信用体系和智能运维功能，满足多场景充电需求。
ChargeOn停车充电一体化平台-ChargeOn
ChargeON充电停车一体化运营平台为客户提供一个包含充电站、停车场运营、监控等功能的SaaS综合运营平台，为充电桩运营商提供灵活、高效、便捷和智能的运营解决方案。
平台支持停充一体化，充电站和停车场可独立运营，也可以联动运营，通过平台实现充电站统一、高效的运营管理。
代驾-虞姬代驾
代驾系统，用户在小程序下单，可选择先付费或者后付费模式，系统自动选择最大优惠券下单，司机端抢单到用户附近等待，等待按时间收费，司机输入用户手机号后四位开始行程，到目的地附近结束行程，司机按照公里数计算所得，等待费用也是按照比例分配
代驾小程序
该产品包括完整的代驾功能
1、乘客微信注册登入
2、代驾微信注册登入
3、身份证、驾驶证、人脸注册后开始接单
4、订单预估功能
5、代驾接单功能、抢单功能
6、订单执行
7、其中还用到了规则引擎
8、最终订单结束时调用了微信支付的方式
帮助文档
Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服