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本文目录一览：

1、重磅!千亿参数法律大模型PowerLawGLM正式发布
2、初三学生考不上高中读什么专业好
3、如何基于大模型实现关键信息抽取?

重磅!千亿参数法律大模型PowerLawGLM正式发布

PowerLawGLM法律大模型正式发布 2023年，随着人工智能技术的飞速发展，大模型已成为行业内的热门话题。在这一背景下，幂律联合智谱AI共同发布了基于中文千亿大模型的法律垂直大模型——PowerLawGLM。该模型聚焦于法律细分领域，针对中文法律场景的应用效果具有独特优势，并具备丰富的法律知识和法律语言理解能力。

法律垂直领域大模型PowerLawGLM 0 幂律智能CEO涂存超在发布会上介绍了法律大模型PowerLawGLM 0。

近期，幂律智能举办了2023战略发布会，详细介绍了其法律大模型PowerLawGLM 0。在发布会现场，幂律智能创始人兼CEO涂存超向与会者分享了Power Law在法律领域的最新进展。在当前大模型盛行的背景下，法律领域正受到前所未有的影响与冲击。

幂律智能与合作伙伴联合推出了信创一体机解决方案，该方案不仅兼容开源大模型如DeepSeek，还支持闭源大模型，实现了从应用到模型再到硬件的无缝对接。PowerLawGLM一体机 2024年底，幂律与智谱联合发布了PowerLawGLM一体机。

基于PowerLawGLM的方案在参数规模、训练语料、模型能力等方面都比过去更加强大。幂律智能已经跑通了从增量训练到微调训练、Prompt优化、badcase调优训练的完整闭环，确保法律大模型能够持续进化。

本场发布会由VP石玏主持，聚焦大模型如何解决法律行业中的“真问题”。幂律智能CEO涂存超介绍了法律大模型面临的挑战与解决方案，推出法律垂直领域大模型PowerLawGLM 0，对比通用大模型，PowerLawGLM在处理法律问题上表现出明显优势。

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初三学生考不上高中读什么专业好

1、初三毕业考不上高中，读职业中专可以选择电气自动化专业，这个专业有前途。以下是具体原因：就业前景广泛：电气自动化专业适用于各行各业，无论是制造业、服务业还是其他领域，都离不开自动化设备的应用。因此，该专业的毕业生具有广泛的就业选择。与IT行业紧密相连：随着科技的进步，自动化技术与信息技术的结合越来越紧密。

2、汽车维修专业是男学生较为青睐的专业之一。汽修专业不仅限于修车，还包括汽车运用与维修。动手能力强的学生非常适合学习汽修专业，他们可以考取汽车维修工、办公软件应用、电工上岗证、钳工等技能证书。随着汽车行业的蓬勃发展，汽修专业的学生未来有很大的发展空间，不仅可以就业，也有条件创业。

3、初三考不上高中，女孩学习高铁乘务员、动漫设计、电子商务或3D打印设计等专业较好。高铁乘务员专业：就业前景广阔：随着高铁网络的不断扩展，高铁乘务员的需求也在持续增长。这一专业的女孩们将有机会成为高铁列车上的一道亮丽风景线，为旅客提供优质的服务。

4、计算机科学与信息技术：推荐理由：随着信息技术的飞速发展，计算机科学与信息技术领域的人才需求持续增长。该专业涵盖软件开发、网络安全、数据分析等多个方向，就业前景广阔。适合人群：对编程、网络技术、信息安全等有兴趣的学生。

如何基于大模型实现关键信息抽取?

1、构建合适的提示词是引导大模型进行准确信息抽取的关键。提示词应包含明确的指令和示例，以帮助大模型理解需要抽取的信息类型和格式。例如，可以指定要抽取的实体类别、关系类型或事件特征，并提供相应的示例来引导大模型进行推理和抽取。简单文本提示词：当文本内容简单且易于理解时，提示词可以仅包含明确的抽取需求。

2、在标注系统中创建标签，并标注关键信息以满足业务需求，如文件和行动的抽取。训练LLMNER和LLMRE模型，提高抽取精度。集成自定义模型与融合结果：将自定义模型集成到构建工作流中。过滤和融合不同模型的实体和关系，确保信息的准确性和完整性。构建完整图谱与导出分析：构建出完整的图谱。

3、使用关键词提取信息：在信息提取时，可以输入关键词，模型会根据给出的关键词提取出对应的信息。例如，在示例应用中，可以选择一个示例，然后输入关键词进行信息提取。等待片刻后，即可查看提取结果。不使用关键词提取信息：如果不输入关键词，模型会自动分析理解文件内容，并尝试提取有价值的信息。

4、文本分段：把文档内容切分成合适大小的完整片段，提高检索命中率和大模型的理解能力。在进行分段的向量匹配时，还可以给文本标题以及图片添加描述信息，进一步提升检索效果。

5、关系严格模式：要求同时识别实体类型（如头实体为ORGANIZATION），对模型结构化生成能力要求更高。事件提取（EE）事件检测：识别触发词（如收购）并分类事件类型（如商业事件），LLMs通过语义理解定位关键信息。

6、大模型抽取的精准能力大模型抽取则是基于强大的人工智能大模型，从文本中精准提取关键信息。它通过对海量文本数据的学习，理解语言的语义、语法和语用规则，从而能够准确地判断哪些信息是关键的，并将其提取出来。