泰山大模型

大模型突破了传统翻译模型的局限，大幅提升了翻译质量，为翻译技术的广泛应用带来了前所未有的机遇。[heading3]语境理解与适配[content]大模型能够通过深度的上下文分析，理解语言背后的真正含义，而不仅仅是依赖字面意义。这使得翻译不仅符合语法结构，更能够适应不同的语境，避免了传统翻译中常见的词不达意、语境脱节的问题。尤其在处理含有隐喻、习语或文化特征的文本时，大模型能更精准地捕捉并传达原文的意图。[heading3]流畅自然的翻译输出[content]传统机器翻译常常产生生硬的翻译结果，尤其是在口语化表达或复杂句型上。大模型则通过对大量自然语言数据的学习，能够生成更加流畅、自然且地道的翻译，接近母语水平。这种翻译不仅更易理解，还能保持原文的语言风格和情感色彩，使得译文更加亲和力和感染力。[heading3]灵活性与多场景适应[content]大模型的优势在于其强大的适应性，能够根据不同的翻译场景灵活调整策略。无论是文学作品中的创意表达，还是技术文档中的精准描述，大模型都能通过优化其翻译方式，确保译文既准确又符合特定领域的需求。相比传统方法，它在多场景翻译中表现得更具灵活性和精准度。[heading3]文化适配与行业专用翻译[content]在跨文化翻译中，大模型能够深入理解语言背后的文化内涵，避免因文化差异导致的误解或偏差。例如，在法律、医疗和金融等专业领域，大模型能识别并处理特定术语，提供更加专业且符合行业标准的翻译结果。这使得它在需要高度专业性和文化敏感度的翻译场景中，比传统翻译方法更具优势。

首先我们可以通过创建一个百炼应用，来获取大模型的推理API服务，用于实现AI助手。[heading3]1.1创建应用[content]1.进入百炼控制台的[我的应用](https://bailian.console.aliyun.com/#/app-center)，在页面右侧点击新增应用。在对话框，选择智能体应用并创建。1.2.在应用设置页面，模型选择通义千问-Plus，其他参数保持默认。3.您也可以选择输入一些Prompt，比如设置一些人设以引导大模型更好的应对客户咨询。4.1.2.在页面右侧可以提问验证模型效果。不过您会发现，目前它还无法准确回答你们公司的商品信息。点击右上角的发布，我们将在后面的步骤中去解决这一问题。3.1.[heading3]1.2获取调用API所需的凭证[content]为了在后续通过API调用大模型应用的能力，我们需要获取一个百炼应用的API-KEY和应用ID：1.在我的应用>应用列表中可以查看所有百炼应用ID。保存应用ID到本地用于后续配置。1.2.在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击API-KEY进入我的API-KEY页面。在页面右侧，点击创建我的API-KEY，在弹出窗口中创建一个新API-KEY。保存API-KEY到本地用于后续配置。1.

首先为方便大家对大模型有一个整体的认知，我们先从大模型的整体架构着手，来看看大模型的组成是怎么样的。下面是我大致分的个层。从整体分层的角度来看，目前大模型整体架构可以分为以下几层：[heading3]1.基础层：为大模型提供硬件支撑，数据支持等[content]例如A100、数据服务器等等。[heading3]2.数据层[content]这里的数据层指的不是用于基层模型训练的数据基集，而是企业根据自己的特性，维护的垂域数据。分为静态的知识库，和动态的三方数据集[heading3]3.模型层：LLm或多模态模型[content]LLm这个大家应该都知道，large-language-model，也就是大语言模型，例如GPT，一般使用transformer算法来实现。多模态模型即市面上的文生图、图生图等的模型，训练所用的数据与llm不同，用的是图文或声音等多模态的数据集[heading3]4.平台层：模型与应用间的平台部分[content]比如大模型的评测体系，或者langchain平台等，提供模型与应用间的组成部分[heading3]5.表现层：也就是应用层，用户实际看到的地方[content]这个就很好理解了，就不用我多作解释了吧