1.1 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。
1.2 算法运行机制
豆包大模型算法在用户提出问题后，识别用户的需求，通过预先学习与全网搜索内容，在对话框中或落地页中展示对应的结果。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。
1.3 算法应用场景
豆包大模型算法主要应用于识典古籍网站或应用程序内首页、阅读页AI问答等相关场景，以及识典古籍内接入的豆包服务。
1.4 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，通过提供优质问答交互等服务，帮助用户深入了解世界。
1.5 备案编号
1. 模型名称：豆包大模型
1.1 模型备案编号
1.2 模型应用场景
豆包大模型主要应用于识典古籍网站或应用程序内的AI搜索、AI助手、智能分析、客服等相关场景，以及识典古籍内接入的豆包服务。