亲爱的用户,非常欢迎您选择使用 TRAE!在您正式开始使用 TRAE 之前,请您仔细阅读以下内容,同时也为了保障您在使用过程中的个人信息权益及隐私安全、为规范您的输入行为,以及免责声明,我们特别制定了本算法及模型备案公示说明,让您更加了解并顺畅地使用该服务。
欢迎你使用 TRAE 来编写软件应用程序、脚本和其他基于代码的产品。TRAE 接入了利用深度神经网络、强化学习等技术训练的大规模语言模型以及其他模型及服务,为你提供了一系列工具,包括编码、调试、部署工具,以及集成AI的能力,大大降低了软件开发成本。
算法名称:豆包大模型算法
算法基本原理:豆包大模型算法是一种基于 Transformer 架构的语言模型,通过前文预测下一个最可能的词语来实现文本生成。其中运用的新技术主要是基于 Transformer 架构的语言模型和基于人类反馈的强化学习,前者建模了大量蕴含在自然语言中的知识,后者使得模型可以通过对话方式提供合适的内容。
算法运行机制:云雀大模型算法在用户提出问题后,识别用户的需求,展示对应的结果。该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,然后进行有监督的微调让模型学会遵循用户的指令,最后通过强化学习训练让模型生成合适的内容。
算法应用场景:豆包大模型算法主要应用于今日头条、抖音、剪映、番茄小说、西瓜视频、飞书、豆包、TRAE、悟空浏览器、懂车帝等网站或应用程序。
算法目的意图:豆包大模型算法旨在提升用户获取信息效率,扩展知识边界,通过提供优质问答等服务,帮助用户深入了解世界。
备案编号:网信算备110108823483901230031号;生成式人工智能服务备案号:Beijing-YunQue-20230821
TRAE 使用的部分大模型信息如下:
(一)模型名称:豆包大模型
1.1 模型备案编号:Beijing-YunQue-20230821
1.2 模型应用场景:豆包大模型主要应用于 TRAE 端内的文生文以及编写软件应用程序、脚本和其他基于代码的功能。
(二)模型名称:豆包文生图模型
2.1 模型备案编号: Beijing-FuLuGua-20231205
2.2 模型应用场景: 豆包文生图模型主要应用于 TRAE 端内的 AI 文生图功能。
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