垂类大模型训练

技术特点

1、亿级化学语料支撑，覆盖广、精度高。基于数亿条反应方程、分子结构、文献摘要、实验记录等高质量化学语料进行训练，覆盖药物、材料、催化等多个子领域，确保在多个任务中具备丰富知识储备与高泛化能力。

2、多任务协同训练、多阶段强化综合能力：引入多个并行任务（如反应预测、分子生成、属性估计、实验条件识别），使模型具备横跨多个化学子任务的泛化能力。多阶段训练（后预训练 + 监督微调 + 偏好对齐）强化化学专业术语、实验流程、分子属性逻辑的理解与表达能力。

3、高效架构设计：采用混合专家结构（ MoE），大幅减少每次推理所需激活的模型参数，仅激活部分专家网络即可生成高质量内容。在生成速率可达 ~60 tokens/s 的同时显著降低推理成本。

4、多平台部署：模型支持在云端平台或本地私有化环境中部署，满足科研机构和企业对于数据安全、低延迟、高可控性的不同需求。

5、知识图谱融合增强推理能力：嵌入本体级行业知识图谱，提升模型在复杂逻辑关系、专有名词、多跳推理等任务中的表现。

应用场景

1、根据本地或者相关领域知识库构建一个专属大模型，为公司提供一个行业AI专家。

2、低成本、本地化部署私有大模型，以防止可能存在的数据泄露风险。

3、多模态融合：将纯文本大模型调整为多模态大模型，实现根据化学结构图与反应路径预测产物。

4、多领域扩展，通用架构适配多行业：基于通用大模型架构构建，具备高度模块化与可复用性，除化学外，可快速迁移至金融、法律、医疗、工业制造、交通运输、农业养殖、教育等知识密集型场景，构建跨行业的智能应用底座。