实在塔斯大模型是什么

实在塔斯（TARS）大模型是实在智能基于自然语言处理（NLP）领域深厚的技术积累和落地经验，推出的面向垂直行业领域的自主训练的类ChatGPT大语言模型（Large Language Model, LLM）。

以下是对实在塔斯大模型的详细介绍： 一、模型特点 充分训练与复现阶段： TARS大模型在千亿级高质量Tokens上进行了充分训练，完整复现了Pretrain（预训练）、SFT（指令微调）和RLHF（人工反馈强化学习）三个阶段，确保模型具备强大的语言理解和生成能力。

提供海量参数： TARS大模型可提供百亿级参数，具备垂直领域的知识问题和语义理解能力，能够深入理解行业特定语境，为应用方提供精准的服务。

灵活部署与定制化训练： 支持私有化部署，用户可以根据业务需求进行定制化开发，确保内部敏感数据的安全性。

提供SaaS服务或私有化部署等多种方式，满足不同用户的场景需求。

高效与成本可控： 通过模型量化技术，降低推理时对硬件资源的需求，使得用户能够以较低的软硬件成本使用TARS模型的能力。

二、模型版本与应用 模型版本： TARS大模型目前有1.1B、7B、13B和70B等多个版本，用户可以根据实际需求选择合适的版本。

应用场景： TARS大模型可以作为基础能力供应用方调用，嵌入到其已有的产品结构中，如问答系统等。

也可以作为单独的能力提供服务，支持私有化部署，广泛应用于智能客服、智能投顾、研报理解与生成、智能文档审阅等多个场景。

三、创新与应用融合 与RPA技术的融合： TARS大模型与实在RPA深度融合，推出了TARS-RPA-Agent产品。

用户只需通过文字简单描述业务流程，即可生成一个自动化业务流程，实现“你说PC做，所说即所得”的高效人机协同。

智能文档审阅： TARS大模型与智能文档审阅产品（IDP）结合，推出了新一代文档审阅产品ChatIDP。

支持文档的智能识别、比对、抽取、审核和分析等，为企业的法务、财务、合规等部门提供更加智能、方便的文档审阅和管理工具。

四、安全与可控性 不当言论判别： TARS大模型集成了不当言论判别等多项NLP前沿技术，通过训练不当言论判别和过滤模型，提升生成内容的安全性、无害性和无偏性。

私有化部署： 全面支持私有化部署，用户可完全自主掌控数据和模型，确保内部敏感数据的安全性。

五、市场反响与荣誉 市场应用： 实在智能已联合湘财证券、天翼数科等推出了金融领域垂直大模型，并在智能客服、智能投顾等场景落地应用。

荣誉奖项： TARS大模型凭借在多个垂直行业场景的优秀落地应用案例，以及AIGC领域的深耕和技术积累，荣获多项重磅大奖，包括“2023中国数据智能产业AI大模型先锋企业奖”等。

六、总结 实在塔斯（TARS）大模型是实在智能基于深厚的技术积累和落地经验推出的自主训练的类ChatGPT大语言模型。

该模型具备强大的语言理解和生成能力，支持私有化部署和定制化训练，广泛应用于智能客服、智能投顾、研报理解与生成、智能文档审阅等多个场景。

通过与RPA技术的融合，TARS大模型进一步提升了人机协同的效率，为企业数字化转型提供了有力支持。

同时，TARS大模型在安全性和可控性方面也做了大量工作，确保生成内容的安全与无偏性。