隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，大模型可以通過深度學(xué)習(xí)算法對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，具備了強(qiáng)大的語義理解和生成能力。知識(shí)庫則是存儲(chǔ)了大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和實(shí)體關(guān)系的數(shù)據(jù)，將大模型與知識(shí)庫相結(jié)合，可以進(jìn)一步提升知識(shí)庫管理和應(yīng)用的智能性。大模型可以通過學(xué)習(xí)知識(shí)庫中的數(shù)據(jù)，提升問題系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和覆蓋范圍。另外，大模型通過分析用戶的興趣和偏好，結(jié)合知識(shí)庫中的實(shí)體關(guān)系，可以為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù)。 杭州音視貝科技公司基于通用大模型研發(fā)了知識(shí)庫系統(tǒng)的垂直大模型。知識(shí)庫系統(tǒng)支持本地化部署，本地知識(shí)庫上傳，上傳文件類型可以是文檔、圖片、音頻或視頻，實(shí)現(xiàn)大模型對私域知識(shí)庫的再利用。對于數(shù)據(jù)隱私性要求...

杭州音視貝科技公司研發(fā)的大模型知識(shí)庫系統(tǒng)產(chǎn)品，主要有以下幾個(gè)方面的功能： 1、知識(shí)標(biāo)簽：從業(yè)務(wù)和管理的角度對知識(shí)進(jìn)行標(biāo)注，文檔在采集過程中會(huì)自動(dòng)生成該文檔的基本屬性，例如：分類、編號(hào)、名稱、日期等，支持自定義； 2、知識(shí)檢索：支持通過關(guān)鍵字對文檔標(biāo)題或內(nèi)容進(jìn)行檢索； 3、知識(shí)推送：將更新的知識(shí)庫內(nèi)容主動(dòng)推送給相關(guān)人員； 4、知識(shí)回答：支持在線提問可先在知識(shí)庫中進(jìn)行匹配，匹配失敗或不滿意時(shí)可通過提示，轉(zhuǎn)接至互聯(lián)網(wǎng)中進(jìn)行二次匹配； 5、知識(shí)權(quán)限：支持根據(jù)不同的崗位設(shè)置不同的知識(shí)提取權(quán)限，管理員可進(jìn)行相關(guān)知識(shí)庫的維護(hù)和更新。 數(shù)據(jù)顯示，2022中國智能客服市場規(guī)模達(dá)...

大模型可以被運(yùn)用到很多人工智能產(chǎn)品中，比如： 1、語音識(shí)別和語言模型：大模型可以被應(yīng)用于語音識(shí)別和自然語言處理領(lǐng)域，這些模型可以對大規(guī)模的文本和語音數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，以提高它們的準(zhǔn)確性和關(guān)聯(lián)性。比如百度的DeepSpeech和Google的BERT模型都是利用大模型實(shí)現(xiàn)的。 2、圖像和視頻識(shí)別：類似于語音和語言處理模型，大型深度學(xué)習(xí)模型也可以用于圖像和視頻識(shí)別，例如谷歌的Inception、ResNet、MobileNet和Facebook的ResNeXt、Detectron模型。 3、推薦系統(tǒng)：大型深度學(xué)習(xí)模型也可以用于個(gè)性化推薦系統(tǒng)。這些模型通過用戶以往的興趣喜好...

大模型具有更強(qiáng)的語言理解能力主要是因?yàn)橐韵聨讉€(gè)原因：1、更多的參數(shù)和更深的結(jié)構(gòu)：大模型通常擁有更多的參數(shù)和更深的結(jié)構(gòu)，能夠更好地捕捉語言中的復(fù)雜關(guān)系和模式。通過更深的層次和更多的參數(shù)，模型可以學(xué)習(xí)到更多的抽象表示，從而能夠更好地理解復(fù)雜的句子結(jié)構(gòu)和語義。2、大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練：大模型通常使用大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，并從中學(xué)習(xí)到豐富的語言知識(shí)。在預(yù)訓(xùn)練階段，模型通過大量的無監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，如語言建模、掩碼語言模型等，提前學(xué)習(xí)語言中的各種模式和語言規(guī)律。這為模型提供了語言理解能力的基礎(chǔ)。3、上下文感知能力：大模型能夠更好地理解上下文信息。它們能夠在生成答案時(shí)考慮到前面的問題或?qū)υ挌v史，以...

大模型可以被運(yùn)用到很多人工智能產(chǎn)品中，比如： 1、語音識(shí)別和語言模型：大模型可以被應(yīng)用于語音識(shí)別和自然語言處理領(lǐng)域，這些模型可以對大規(guī)模的文本和語音數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，以提高它們的準(zhǔn)確性和關(guān)聯(lián)性。比如百度的DeepSpeech和Google的BERT模型都是利用大模型實(shí)現(xiàn)的。 2、圖像和視頻識(shí)別：類似于語音和語言處理模型，大型深度學(xué)習(xí)模型也可以用于圖像和視頻識(shí)別，例如谷歌的Inception、ResNet、MobileNet和Facebook的ResNeXt、Detectron模型。 3、推薦系統(tǒng)：大型深度學(xué)習(xí)模型也可以用于個(gè)性化推薦系統(tǒng)。這些模型通過用戶以往的興趣喜好...

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，大模型的重要性逐漸得到認(rèn)可。大模型也逐漸在各個(gè)領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展，那么企業(yè)在選擇大模型時(shí)需要注意哪些問題呢？ 1、任務(wù)需求：確保選擇的大模型與您的任務(wù)需求相匹配。不同的大模型在不同的領(lǐng)域和任務(wù)上有不同的優(yōu)勢和局限性。例如，某些模型可能更適合處理自然語言處理任務(wù)，而其他模型可能更適合計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)。 2、計(jì)算資源：大模型通常需要較大的計(jì)算資源來進(jìn)行訓(xùn)練和推理。確保您有足夠的計(jì)算資源來支持所選模型的訓(xùn)練和應(yīng)用。這可能涉及到使用高性能的GPU或TPU，以及具備足夠的存儲(chǔ)和內(nèi)存。 3、數(shù)據(jù)集大?。捍竽Ｐ屯ǔＰ枰罅康臄?shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以獲...

大模型在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用主要有以下幾個(gè)方向： 1、臨床決策支持：大模型可以分析和解釋臨床數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和決策。它們可以根據(jù)病人的癥狀、病史和檢查結(jié)果，提供可能的診斷和方案，幫助醫(yī)生提供更準(zhǔn)確的醫(yī)療建議。 2、醫(yī)學(xué)圖像分析：大模型可以處理醫(yī)學(xué)圖像，如X光片、MRI和CT掃描等，輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷。它們可以識(shí)別疾病跡象、異常結(jié)構(gòu)，并幫助醫(yī)生提供更準(zhǔn)確的診斷結(jié)果。 3、自然語言處理：大模型可以處理醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、臨床記錄和病患描述的大量文字?jǐn)?shù)據(jù)。它們可以理解和提取重要信息，進(jìn)行文本摘要、匹配病例和查找相關(guān)研究，幫助醫(yī)生更快地獲取所需信息。 4、藥物研發(fā)：大模型可以分...

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，大模型可以通過深度學(xué)習(xí)算法對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，具備了強(qiáng)大的語義理解和生成能力。知識(shí)庫則是存儲(chǔ)了大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和實(shí)體關(guān)系的數(shù)據(jù)，將大模型與知識(shí)庫相結(jié)合，可以進(jìn)一步提升知識(shí)庫管理和應(yīng)用的智能性。大模型可以通過學(xué)習(xí)知識(shí)庫中的數(shù)據(jù)，提升問題系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和覆蓋范圍。另外，大模型通過分析用戶的興趣和偏好，結(jié)合知識(shí)庫中的實(shí)體關(guān)系，可以為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù)。 杭州音視貝科技公司基于通用大模型研發(fā)了知識(shí)庫系統(tǒng)的垂直大模型。知識(shí)庫系統(tǒng)支持本地化部署，本地知識(shí)庫上傳，上傳文件類型可以是文檔、圖片、音頻或視頻，實(shí)現(xiàn)大模型對私域知識(shí)庫的再利用。對于數(shù)據(jù)隱私性要求...

人工智能大模型的發(fā)展，會(huì)給我們的生活帶來哪些改變呢？ 其一，引發(fā)計(jì)算機(jī)算力的革新。大模型參數(shù)量的增加導(dǎo)致訓(xùn)練過程的計(jì)算需求呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長，高性能計(jì)算機(jī)和分布式計(jì)算平臺(tái)的普及，將成為支持更大規(guī)模的模型訓(xùn)練和迭代的重要方式。 其二，將引發(fā)人工智能多模態(tài)、多場景的革新。大模型利用多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行跨模態(tài)學(xué)習(xí)，從而提升其在多個(gè)感知任務(wù)上的性能和表現(xiàn)。 其三，通過結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)和智能算法，大模型能夠賦能多個(gè)行業(yè)，為行業(yè)提質(zhì)增效提供助力，推動(dòng)數(shù)據(jù)與實(shí)體的融合，改變行業(yè)發(fā)展格局。在法律領(lǐng)域，大模型可以作為智能合同生成器，根據(jù)用戶的需求和規(guī)范，自動(dòng)生成合法和合理的合同文本；在娛樂領(lǐng)域...

大模型具有更豐富的知識(shí)儲(chǔ)備主要是由于以下幾個(gè)原因： 1、大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集：大模型通常使用大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。這些數(shù)據(jù)集通常來源于互聯(lián)網(wǎng)，包含了海量的文本、網(wǎng)頁、新聞、書籍等多種信息源。通過對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模的訓(xùn)練，模型能夠從中學(xué)習(xí)到豐富的知識(shí)和語言模式。 2、多領(lǐng)域訓(xùn)練：大模型通常在多個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行了訓(xùn)練。這意味著它們可以涵蓋更多的領(lǐng)域知識(shí)，從常見的知識(shí)性問題到特定領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)，從科學(xué)、歷史、文學(xué)到技術(shù)、醫(yī)學(xué)、法律等各個(gè)領(lǐng)域。這種多領(lǐng)域訓(xùn)練使得大模型在回答各種類型問題時(shí)具備更多知識(shí)背景。 3、知識(shí)融合：大模型還可以通過整合外部知識(shí)庫和信息源，進(jìn)一步增強(qiáng)...

AI大模型賦能智能服務(wù)場景主要有以下幾種： 1、智能熱線?？筛鶕?jù)與居民/企業(yè)的交流內(nèi)容，快速判定并精細(xì)適配政策。根據(jù)**的不同需求，通過智能化解決方案，提供全天候的智能服務(wù)。 2、數(shù)字員工。將數(shù)字人對話場景無縫嵌入到服務(wù)業(yè)務(wù)流程中，為**提供“邊聊邊辦”的數(shù)字化服務(wù)。辦事**與數(shù)字人對話時(shí)，數(shù)字人可提供智能推送服務(wù)入口，完成業(yè)務(wù)咨詢、資訊推送、服務(wù)引導(dǎo)、事項(xiàng)辦理等服務(wù)。 3、智能營商環(huán)境分析。利用多模態(tài)大模技術(shù)，為用戶提供精細(xì)的全生命周期辦事推薦、數(shù)據(jù)分析、信息展示等服務(wù)，將“被動(dòng)服務(wù)”模式轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃?dòng)服務(wù)”模式。 4、智能審批。大模型+RPA的辦公助手，與...

大模型在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了很大的發(fā)展，并且得到了廣泛的應(yīng)用。 1、自然語言處理領(lǐng)域：自然語言處理是大模型應(yīng)用多的領(lǐng)域之一。許多大型語言模型，如GPT-3、GPT-2和BERT等，已經(jīng)取得了突破。這些模型能夠生成更具語義和連貫性的文本，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確和自然的對話、摘要和翻譯等任務(wù)。 2、計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域：大模型在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域也取得了進(jìn)展。以圖像識(shí)別為例，模型如ResNet、Inception和EfficientNet等深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以及預(yù)訓(xùn)練模型如ImageNet權(quán)重等，都**提高了圖像分類和目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確性和效率。 在AI大模型智慧醫(yī)療相關(guān)領(lǐng)域，杭州音視貝科技給公司不斷提升技術(shù)能力...

大模型訓(xùn)練過程復(fù)雜且成本高主要是由以下幾個(gè)因素導(dǎo)致的： 1、參數(shù)量大的模型通常擁有龐大的數(shù)據(jù)量，例如億級(jí)別的參數(shù)。這樣的龐大參數(shù)量需要更多的內(nèi)存和計(jì)算資源來存儲(chǔ)和處理，增加了訓(xùn)練過程的復(fù)雜性和成本。 2、需要大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)：為了訓(xùn)練大模型，需要收集和準(zhǔn)備大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集包含了豐富的語言信息和知識(shí)，需要耗費(fèi)大量時(shí)間和人力成本來收集、清理和標(biāo)注。同時(shí)，為了獲得高質(zhì)量的訓(xùn)練結(jié)果，數(shù)據(jù)集的規(guī)模通常需要保持在很大的程度上，使得訓(xùn)練過程變得更為復(fù)雜和昂貴。 3、需要大量的計(jì)算資源：訓(xùn)練大模型需要大量的計(jì)算資源，包括高性能的CPU、GPU或者TPU集群。這是因?yàn)榇?..

對商家而言，大模型切合實(shí)際的應(yīng)用場景莫過于電商行業(yè)。首先是客服領(lǐng)域。隨著電商行業(yè)發(fā)展，消費(fèi)者對服務(wù)質(zhì)量的要求日益提高，客服的作用也越來越突出。商家為了節(jié)約經(jīng)營成本，會(huì)采用人機(jī)結(jié)合的模式，先用智能客服回答一部分簡單的問題，機(jī)器人解決不了的再靠人工客服解決。想法是好的，但目前各大平臺(tái)的智能客服往往只能根據(jù)關(guān)鍵詞給出預(yù)設(shè)好的答案，無法真正理解消費(fèi)者的問題，人工客服的壓力依然很大。其次是營銷獲客領(lǐng)域。直播帶貨的普及讓“人找貨”變成了“貨找人”。平臺(tái)利用大模型的人工智能算法實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)集的深度學(xué)習(xí)，分析消費(fèi)者的行為，預(yù)測哪些產(chǎn)品可能會(huì)吸引消費(fèi)者點(diǎn)擊購買，從而為他們推薦商品。這種精細(xì)營銷，一方面平...

AI大模型賦能智能服務(wù)場景主要有以下幾種： 1、智能熱線?？筛鶕?jù)與居民/企業(yè)的交流內(nèi)容，快速判定并精細(xì)適配政策。根據(jù)**的不同需求，通過智能化解決方案，提供全天候的智能服務(wù)。 2、數(shù)字員工。將數(shù)字人對話場景無縫嵌入到服務(wù)業(yè)務(wù)流程中，為**提供“邊聊邊辦”的數(shù)字化服務(wù)。辦事**與數(shù)字人對話時(shí)，數(shù)字人可提供智能推送服務(wù)入口，完成業(yè)務(wù)咨詢、資訊推送、服務(wù)引導(dǎo)、事項(xiàng)辦理等服務(wù)。 3、智能營商環(huán)境分析。利用多模態(tài)大模技術(shù)，為用戶提供精細(xì)的全生命周期辦事推薦、數(shù)據(jù)分析、信息展示等服務(wù)，將“被動(dòng)服務(wù)”模式轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃?dòng)服務(wù)”模式。 4、智能審批。大模型+RPA的辦公助手，與...

國內(nèi)比較出名大模型主要有： 1、ERNIE(EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration):ERNIE是由百度開發(fā)的一個(gè)基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型。ERNIE在自然語言處理任務(wù)中取得了較好的性能，包括情感分析、文本分類、命名實(shí)體識(shí)別等。 2、HANLP(HanLanguageProcessing):HANLP是由中國人民大學(xué)開發(fā)的一個(gè)中文自然語言處理工具包，其中包含了一些中文大模型。例如，HANLP中的大模型包括中文分詞模型、詞法分析模型、命名實(shí)體識(shí)別模型等。 3、DeBERTa(Decod...

對于未來的自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，大型模型將是發(fā)展的主流趨勢，其高精度、高效率和廣泛應(yīng)用前景將會(huì)持續(xù)推動(dòng)其在人工智能領(lǐng)域的深入發(fā)展。但是，其龐大的計(jì)算機(jī)硬件和算法復(fù)雜度也是制約大型模型開發(fā)和應(yīng)用的瓶頸，需要我們持續(xù)研究與推進(jìn)技術(shù)的進(jìn)步，以期它在更多領(lǐng)域取得更加突出的應(yīng)用效果。杭州音視貝科技公司致力于大模型在垂直行業(yè)落地應(yīng)用的研究，現(xiàn)在已開發(fā)出大模型知識(shí)庫系統(tǒng)和大模型智能客服系統(tǒng)，助力企業(yè)降本增效，進(jìn)一步數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在科技迅速進(jìn)步的時(shí)代，企業(yè)想實(shí)現(xiàn)高速成長，需要開拓思維，擺脫陳舊的工作模式，利用新型工具為自身賦能。江蘇深度學(xué)習(xí)大模型的概念是什么 企業(yè)組織在數(shù)字化進(jìn)程中產(chǎn)生了大量的...

雖然說大模型在處理智能客服在情感理解方面的問題上取得了很大的進(jìn)步，但由于情感是主觀的，不同人對相同文本可能產(chǎn)生不同的情感理解。大模型難以從各種角度準(zhǔn)確理解和表達(dá)情感。比如同一個(gè)人在心情愉悅和生氣的兩種狀態(tài)下，雖然都是同樣的回答，但表達(dá)的意思可能截然相反。此時(shí)，如果用戶沒有明確給出自己所處的具體情感狀態(tài)，大模型就有可能給出錯(cuò)誤的答案。 但我們?nèi)匀豢梢越柚嗄B(tài)信息處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)、用戶反饋的學(xué)習(xí)，以及情感識(shí)別和情感生成模型的結(jié)合等方式來改善情感理解的能力。然而，這需要更多的研究和技術(shù)創(chuàng)新來解決挑戰(zhàn)，并提高情感理解的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。 李彥宏在2023中關(guān)村論壇上提出了大模型即將改...

國內(nèi)比較出名大模型主要有： 1、ERNIE(EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration):ERNIE是由百度開發(fā)的一個(gè)基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型。ERNIE在自然語言處理任務(wù)中取得了較好的性能，包括情感分析、文本分類、命名實(shí)體識(shí)別等。 2、HANLP(HanLanguageProcessing):HANLP是由中國人民大學(xué)開發(fā)的一個(gè)中文自然語言處理工具包，其中包含了一些中文大模型。例如，HANLP中的大模型包括中文分詞模型、詞法分析模型、命名實(shí)體識(shí)別模型等。 3、DeBERTa(Decod...

溝通智能進(jìn)入，在大模型的加持下，智能客服的發(fā)展與應(yīng)用在哪些方面？ 1、自然語言處理技術(shù)的提升使智能客服可以更好地與用戶進(jìn)行交互。深度學(xué)習(xí)模型的引入使得智能客服能夠處理更加復(fù)雜的任務(wù)，通過模型的訓(xùn)練和優(yōu)化，智能客服可以理解用戶的需求，提供準(zhǔn)確的答案和解決方案，提供更加個(gè)性化的服務(wù)。 2、智能客服在未來將更加注重情感和情緒的理解。情感智能的發(fā)展將使得智能客服在未來能夠更好地與用戶建立連接，提供更加個(gè)性化的服務(wù)。例如，當(dāng)用戶表達(dá)負(fù)面情緒時(shí)，智能客服可以選擇更加溫和的措辭或提供更加關(guān)心和關(guān)懷的回應(yīng)，從而達(dá)到更好的用戶體驗(yàn)。 3、在未來，智能客服還會(huì)與其他前沿技術(shù)相結(jié)合，擁...

大模型和小模型在應(yīng)用上有很多不同之處，企業(yè)在選擇的時(shí)候還是要根據(jù)自身的實(shí)際情況，選擇適合自己的數(shù)據(jù)模型才是重要?，F(xiàn)在小編就跟大家分析以下大小模型的不同之處，供大家在選擇的時(shí)候進(jìn)行對比分析： 1、模型規(guī)模：大模型通常擁有更多的參數(shù)和更深的層級(jí)，可以處理更多的細(xì)節(jié)和復(fù)雜性。而小模型則相對規(guī)模較小，在計(jì)算和存儲(chǔ)上更為高效。 2、精度和性能：大模型通常在處理任務(wù)時(shí)能夠提供更高的精度和更好的性能。而小模型只有在處理簡單任務(wù)或在計(jì)算資源有限的環(huán)境中表現(xiàn)良好。 3、訓(xùn)練成本和時(shí)間：大模型需要更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源來訓(xùn)練，因此訓(xùn)練時(shí)間和成本可能較高。小模型相對較快且成本較低，適...

音視貝公司的大模型智能客服在電商行業(yè)的應(yīng)用具體有哪些。 1、常見問題解答大模型智能客服基于其強(qiáng)大的自然語言處理能力，能夠準(zhǔn)確理解用戶的咨詢，并根據(jù)問題的意圖和上下文進(jìn)行準(zhǔn)確的解答。 2、個(gè)性化推薦大模型智能客服可以根據(jù)用戶以往的加購和購買習(xí)慣，了解用戶偏好需求，為用戶提供個(gè)性化的商品推薦，幫助用戶更快地找到符合其需求的產(chǎn)品，完成轉(zhuǎn)化。 3、多渠道對接大模型智能客服可以對接多個(gè)電商服務(wù)平臺(tái)，為用戶提供更加便捷的溝通渠道，客服響應(yīng)也更加快速，提高用戶滿意度。 4、溝通方式多樣大模型智能客服不僅支持文本溝通，還支持語音、圖片、視頻溝通，溝通形式靈活多樣，方便用戶以自己喜歡...

大模型和小模型在應(yīng)用上有很多不同之處，企業(yè)在選擇的時(shí)候還是要根據(jù)自身的實(shí)際情況，選擇適合自己的數(shù)據(jù)模型才是重要。現(xiàn)在小編就跟大家分析以下大小模型的不同之處，供大家在選擇的時(shí)候進(jìn)行對比分析： 1、模型規(guī)模：大模型通常擁有更多的參數(shù)和更深的層級(jí)，可以處理更多的細(xì)節(jié)和復(fù)雜性。而小模型則相對規(guī)模較小，在計(jì)算和存儲(chǔ)上更為高效。 2、精度和性能：大模型通常在處理任務(wù)時(shí)能夠提供更高的精度和更好的性能。而小模型只有在處理簡單任務(wù)或在計(jì)算資源有限的環(huán)境中表現(xiàn)良好。 3、訓(xùn)練成本和時(shí)間：大模型需要更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源來訓(xùn)練，因此訓(xùn)練時(shí)間和成本可能較高。小模型相對較快且成本較低，適...

大模型可以被運(yùn)用到很多人工智能產(chǎn)品中，比如： 1、語音識(shí)別和語言模型：大模型可以被應(yīng)用于語音識(shí)別和自然語言處理領(lǐng)域，這些模型可以對大規(guī)模的文本和語音數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，以提高它們的準(zhǔn)確性和關(guān)聯(lián)性。比如百度的DeepSpeech和Google的BERT模型都是利用大模型實(shí)現(xiàn)的。 2、圖像和視頻識(shí)別：類似于語音和語言處理模型，大型深度學(xué)習(xí)模型也可以用于圖像和視頻識(shí)別，例如谷歌的Inception、ResNet、MobileNet和Facebook的ResNeXt、Detectron模型。 3、推薦系統(tǒng)：大型深度學(xué)習(xí)模型也可以用于個(gè)性化推薦系統(tǒng)。這些模型通過用戶以往的興趣喜好...

人工智能大模型的發(fā)展，會(huì)給我們的生活帶來哪些改變呢？ 其一，引發(fā)計(jì)算機(jī)算力的革新。大模型參數(shù)量的增加導(dǎo)致訓(xùn)練過程的計(jì)算需求呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長，高性能計(jì)算機(jī)和分布式計(jì)算平臺(tái)的普及，將成為支持更大規(guī)模的模型訓(xùn)練和迭代的重要方式。 其二，將引發(fā)人工智能多模態(tài)、多場景的革新。大模型利用多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行跨模態(tài)學(xué)習(xí)，從而提升其在多個(gè)感知任務(wù)上的性能和表現(xiàn)。 其三，通過結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)和智能算法，大模型能夠賦能多個(gè)行業(yè)，為行業(yè)提質(zhì)增效提供助力，推動(dòng)數(shù)據(jù)與實(shí)體的融合，改變行業(yè)發(fā)展格局。在法律領(lǐng)域，大模型可以作為智能合同生成器，根據(jù)用戶的需求和規(guī)范，自動(dòng)生成合法和合理的合同文本；在娛樂領(lǐng)域...

現(xiàn)在各行各業(yè)都在接入大模型，讓自家的產(chǎn)品更智能，但事實(shí)情況真的是這樣嗎？ 事實(shí)是通用性大模型的數(shù)據(jù)庫大多基于互聯(lián)網(wǎng)的公開數(shù)據(jù)，當(dāng)有人提問時(shí)，大模型只能從既定的數(shù)據(jù)庫中查找答案，特別是當(dāng)一個(gè)問題我們需要非常專業(yè)的回答時(shí)，得到的答案只能是泛泛而談。這就是通用大模型，對于對數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性要求較高的用戶，這樣的回答遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足要求。根據(jù)摩根士丹利發(fā)布的一項(xiàng)調(diào)查顯示，只有4%的人表示對于ChatGPT使用有依賴。 有沒有辦法改善大模型回答不準(zhǔn)確的情況？當(dāng)然有。這就是在通用大模型的基礎(chǔ)上的垂直大模型，可以基于大模型和企業(yè)的個(gè)性化數(shù)據(jù)庫，進(jìn)行私人定制，建立專屬的知識(shí)庫系統(tǒng)，提高...

大模型技術(shù)架構(gòu)是一個(gè)非常復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，涉及到計(jì)算機(jī)設(shè)備，模型部署，模型訓(xùn)練等多個(gè)方面，下面我們就來具體說一說： 1、計(jì)算設(shè)備：大型模型需要強(qiáng)大的計(jì)算資源，通常使用圖形處理器GPU（如NVIDIA型號(hào)RTX3090、A6000或Tesla系列，32G以上的內(nèi)存，固態(tài)硬盤，多核處理器和能從云端快速下載數(shù)據(jù)集的網(wǎng)絡(luò)等。 2、模型訓(xùn)練平臺(tái)：為加速模型訓(xùn)練和優(yōu)化，需要使用高度優(yōu)化的訓(xùn)練平臺(tái)和框架。常見的大型深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練平臺(tái)有TensorFlowExtended（TFX）、PyTorchLightning、Horovod等。 3、數(shù)據(jù)處理：大型深度學(xué)習(xí)模型需要大量的數(shù)據(jù)...

國內(nèi)比較出名大模型主要有： 1、ERNIE(EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration):ERNIE是由百度開發(fā)的一個(gè)基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型。ERNIE在自然語言處理任務(wù)中取得了較好的性能，包括情感分析、文本分類、命名實(shí)體識(shí)別等。 2、HANLP(HanLanguageProcessing):HANLP是由中國人民大學(xué)開發(fā)的一個(gè)中文自然語言處理工具包，其中包含了一些中文大模型。例如，HANLP中的大模型包括中文分詞模型、詞法分析模型、命名實(shí)體識(shí)別模型等。 3、DeBERTa(Decod...

知識(shí)圖譜是一種用于組織、表示和推理知識(shí)的圖形結(jié)構(gòu)。它是一種將實(shí)體、屬性和它們之間的關(guān)系表示為節(jié)點(diǎn)和邊的方式，以展示實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)和語義信息。知識(shí)圖譜旨在模擬人類的知識(shí)組織方式，以便計(jì)算機(jī)能夠理解和推理知識(shí)。知識(shí)圖譜技術(shù)對于智能客服系統(tǒng)的能力提升主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： 一、智能應(yīng)答：知識(shí)圖譜可以與自然語言處理技術(shù)結(jié)合，構(gòu)建智能提問回答系統(tǒng)，將不同類型的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)到一起，形成一個(gè)“智能知識(shí)庫”。當(dāng)客戶提問時(shí)，基于知識(shí)圖譜的智能系統(tǒng)可以通過語義匹配和推理，系統(tǒng)可以迅速篩選出匹配答案，比普通的智能客服應(yīng)答更加準(zhǔn)確，減少回答錯(cuò)誤、無法識(shí)別問題等現(xiàn)象的發(fā)生。 二、知識(shí)推薦：知識(shí)圖譜...

據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，截至目前，中國10億級(jí)參數(shù)規(guī)模以上大模型已發(fā)布79個(gè)，相關(guān)應(yīng)用行業(yè)正從辦公、生活、娛樂等方向，向醫(yī)療、工業(yè)、教育等領(lǐng)域快速拓展。在科技企業(yè)“內(nèi)卷”的同時(shí)，怎樣實(shí)現(xiàn)大模型在產(chǎn)業(yè)界的落地已成為受外界關(guān)注的議題之一。 杭州音視貝科技公司深入醫(yī)療行業(yè)，通過與當(dāng)?shù)蒯t(yī)保局合作，積累了大量知識(shí)庫數(shù)據(jù)，為大模型提供了更加*精細(xì)的數(shù)據(jù)支持，同時(shí)融入醫(yī)療知識(shí)圖譜，提升模型對上下文和背景知識(shí)的理解利用，提升醫(yī)療垂直任務(wù)的準(zhǔn)確性。另外，由于醫(yī)療行業(yè)會(huì)涉及到用戶的個(gè)人隱私問題，解決方案支持私有化部署。 大模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源包括網(wǎng)絡(luò)文本、書籍和文學(xué)作品、維基百科和知識(shí)圖譜，以及其他專業(yè)領(lǐng)域...