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AI 模型分析

基于元学原理深度分析 AI 模型的元结构与演化特征

模型选择

支持格式：PyTorch (.pth)、TensorFlow (.h5)、ONNX (.onnx)

架构元分析

12

隐藏层深度

110M

参数数量

均匀

参数分布

12

注意力头数

768

隐藏层维度

0.1

dropout率

1024

最大序列长度

32

批处理大小

元结构特征

  • 层级自相似性：中等 (0.75)
  • 信息流动效率：高 (0.89)
  • 模块耦合度：低 (0.32)
  • 计算复杂度：O(n²) 线性注意力
  • 并行化程度：高 (0.92)

架构可视化

训练元分析

平滑

损失曲线

正态

梯度分布

1e-4

初始学习率

余弦

学习率策略

Adam

优化器

0.9

β1

0.999

β2

1e-8

ε

训练质量评估

训练完成度：85%

训练曲线

训练集

准确率：99.8%

损失值：0.002

验证集

准确率：92.3%

损失值：0.215

测试集

准确率：91.8%

损失值：0.231

能力元评估

92%

分类任务准确率

85%

生成任务质量分

78%

推理任务准确率

90%

问答任务F1分

83%

情感分析F1分

75%

摘要生成质量分

88%

命名实体识别F1分

80%

机器翻译BLEU分

能力雷达图

能力分析报告

  • 优势：分类任务表现优异，在情感分析和命名实体识别上达到行业领先水平
  • 不足：推理任务和摘要生成能力有待提升，特别是在复杂逻辑推理场景
  • 建议：增加推理任务的训练数据，优化生成任务的评估指标

分析选项

架构元分析
训练元分析
能力元评估
演化指纹分析
模型对比分析
性能瓶颈分析

分析深度

导出报告

分析历史

BERT 分析报告 2026-03-30
ResNet 分析报告 2026-03-28
GPT-3 分析报告 2026-03-25
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