21、谷歌云Vertex AI与Document AI:生成式AI与文档处理的强大工具

Vertex AI与Document AI详解

谷歌云Vertex AI与Document AI:生成式AI与文档处理的强大工具

在当今数字化时代,生成式AI和文档处理在各个领域都发挥着至关重要的作用。谷歌云的Vertex AI和Document AI为开发者提供了强大的工具,帮助他们更高效地实现这些功能。本文将详细介绍Vertex AI的生成式AI工具以及Document AI的文档处理解决方案。

1. Vertex AI生成式AI工具

Vertex AI提供了丰富的生成式AI工具,可用于创建各种生成式AI应用。其中,模型调优是提升生成式AI性能的重要手段。

1.1 模型调优的必要性

基础预训练模型虽然在通用任务上表现出色,但在处理特定任务时可能存在不足。仅靠提示调优往往无法充分弥补性能差距。而在Vertex AI上进行模型调优,可以显著提升模型在特定任务上的性能,并确保输出符合特定要求。

1.2 调优大语言模型(LLM)的原因
  • 性能提升 :调优可以显著提高LLM在特定任务上的输出准确性、流畅性和相关性。
  • 领域适配 :使LLM能够针对特定领域或数据类型进行专业化,确保生成的输出与该领域的术语和风格一致。
  • 偏差缓解 :有助于减轻预训练LLM中固有的偏差,促进更公平、更公正的结果。
1.3 定制LLM的方法
  • 提示工程 :这是一种计算成本较低的调优方法,通过精心设计输入提示,引导LL
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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