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Haivivi提供以AI对话为核心功能的技术服务。Haivivi访问使用深度神经网络和强化学习等技术训练的大规模语言模型,以及其他模型和服务。该模型采用对话格式,可以根据您通过自动分析输入的指令生成参考信息。
为了向您提供服务,Haivivi可能会收集您主动输入的信息(包括文本或语音)、内容指令、使用模型时的行为信息(包括您的点击、浏览记录等)以及您提供的反馈信息。Haivivi将分析和计算上述信息,以更好地理解您的问题和上下文语言,从而为您提供更相关的信息。同时,在安全加密技术处理、严格去标识化、无法重新识别特定个人的前提下,Haivivi可能会使用收集的数据和模型生成的响应进行模型训练,不断调整和优化模型的效果。
算法名称: Haivivi大模型算法,ABAB等。
算法的基本原则: Haivivi大模型算法是基于Transformer架构的语言模型,通过预测基于先前上下文的下一个最可能的单词来生成文本。主要使用的新技术包括基于Transformer架构的语言模型和基于人类反馈的强化学习。前者模拟了自然语言中固有的大量知识,而后者允许模型通过对话提供适当的内容。
算法的运行机制: 用户提出问题后,Haivivi大模型算法识别用户需求,通过预学习和全网搜索检索相关信息,并在对话框或着陆页中显示相应结果。模型首先通过大规模无监督的预训练学习语言的统计规律和知识,然后进行监督微调以学习遵循用户指令,最后使用强化学习训练模型生成适当的内容。
算法的应用场景: 该算法主要用于Haivivi、BubblePal、X-Pal系列产品或应用中。
算法的预期目的: 该算法旨在提高用户信息检索效率,拓展知识边界,并通过提供优质的问答互动和其他服务帮助用户深化对世界的理解。
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