深圳人工智能大模型如何落地

时间:2023年09月26日 来源:

大模型在品牌方的落地,大家寄予希望的就是虚拟导购和数字人导购两个场景。虚拟导购,从传统的货架式电商到直播电商,再到如今出海的场景下的对话式电商,在这个对话的过程当中实现了通过基于选择等商品进行商品,再到具体下单的一个全流程,是区别于传统电商之外新的一种电商形式。数字人导购。大模型加持的新一代数字人交互能力会更强,也可以促成新的IP的成形。这两项是我们看到品牌商预期比较高,也是希望重点去落地的两个方向。研究人员和工程师正致力于解决这些问题,进一步推动大模型的发展和应用。深圳人工智能大模型如何落地

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  据不完全统计,截至目前,中国10亿级参数规模以上大模型已发布79个,相关应用行业正从办公、生活、娱乐等方向,向医疗、工业、教育等领域快速拓展。在科技企业“内卷”的同时,怎样实现大模型在产业界的落地已成为受外界关注的议题之一。

  杭州音视贝科技公司深入医疗行业,通过与当地医保局合作,积累了大量知识库数据,为大模型提供了更加*精细的数据支持,同时融入医疗知识图谱,提升模型对上下文和背景知识的理解利用,提升医疗垂直任务的准确性。另外,由于医疗行业会涉及到用户的个人隐私问题,解决方案支持私有化部署。 山东AI大模型应用场景有哪些大模型适用于需要更高精度和更复杂决策的任务,而小模型则适用于资源有限或对计算效率要求较高的场景。

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    随着人工智能技术的不断发展,大模型可以通过深度学习算法对海量数据进行训练,具备了强大的语义理解和生成能力。知识库则是存储了大量的结构化数据和实体关系的数据,将大模型与知识库相结合,可以进一步提升知识库管理和应用的智能性。大模型可以通过学习知识库中的数据,提升问题系统的准确性和覆盖范围。另外,大模型通过分析用户的兴趣和偏好,结合知识库中的实体关系,可以为用户提供个性化的推荐服务。

  杭州音视贝科技公司基于通用大模型研发了知识库系统的垂直大模型。知识库系统支持本地化部署,本地知识库上传,上传文件类型可以是文档、图片、音频或视频,实现大模型对私域知识库的再利用。对于数据隐私性要求不是很高,成本管控比较严格的时候可以采用SAAS部署方式,问题在本地知识库没有得到解决后,可以继续求助于互联网这个更大的知识库。

    现在各行各业都在接入大模型,让自家的产品更智能,但事实情况真的是这样吗?

  事实是通用性大模型的数据库大多基于互联网的公开数据,当有人提问时,大模型只能从既定的数据库中查找答案,特别是当一个问题我们需要非常专业的回答时,得到的答案只能是泛泛而谈。这就是通用大模型,对于对数据准确性要求较高的用户,这样的回答远远不能满足要求。根据摩根士丹利发布的一项调查显示,只有4%的人表示对于ChatGPT使用有依赖。

   有没有办法改善大模型回答不准确的情况?当然有。这就是在通用大模型的基础上的垂直大模型,可以基于大模型和企业的个性化数据库,进行私人定制,建立专属的知识库系统,提高大模型输出的准确率。实现私有化部署后,数据库做的越大,它掌握的知识越多、越准确,就越有可能带来式的大模型应用。 2022年底,诸如ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion等大型模型的相继亮相,掀起了大模型的发展热潮。

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    大模型在深度学习领域取得了突破性发展,并且得到了广泛的应用。

1、生成模型和艺术创作:大模型在生成模型和艺术创作方面也取得了重要的突破。例如,通过Transformer结构的GPT模型,人们可以使用条件文本生成具有逼真感的文章、故事等创作。此外,大模型还被用于图像、音乐和视频的生成、编辑和合成等方面。

2、应用于语音识别和语音合成:大模型在语音识别和语音合成领域也有广泛的应用。通过使用大模型,语音识别系统可以实现更高的准确度和鲁棒性,同时语音合成系统可以生成更自然、流畅的语音。

3、交互式助手和对话系统:在人机对话和交互式助手方面,大模型也发挥着重要的作用。大模型可以实现更自然、连续的对话,并提供更准确和有用的响应,使得对话过程更具人性化和智能化。 在全球范围内,许多国家纷纷制定了人工智能发展战略,并投入大量资源用于研发和应用。山东AI大模型应用场景有哪些

大模型的发展面临一些挑战,如训练成本高、推理效率低、计算资源需求等。研究人员正在努力解决这些问题。深圳人工智能大模型如何落地

    目前国内大型模型出现百家争鸣的景象,各自的产品都各有千秋,还没有谁能做到一家独大。国内Top-5的大模型公司,分别是:百度的文心一言、阿里的通义千问、腾讯的混元、华为的盘古以及科大讯飞的星火。

1、百度的文心一言:它是在产业实际应用中真正产生价值的一个模型,它不仅从无监督的语料中学习知识,还通过百度多年积累的海量知识中学习。这些知识,是高质量的训练语料,有一些是人工精标的,有一些是自动生成的。文心大模型参数量非常大,达到了2600亿。

2、阿里的通义千问:它是一个超大规模的语言模型,具备多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持等功能。参数已从万亿升级至10万亿,成为全球比较大的AI预训练模型。

3、腾讯的混元:它是一个包含CV(计算机视觉)、NLP(自然语言处理)、多模态内容理解、文案生成、文生视频等方向的超大规模AI智能模型。腾讯在大语言模型AI的布局,尤其是类ChatGPT聊天机器人,有着别人无法比拟的优势,还可以通过腾讯云向B端用户服务。

4、华为的盘古:作为国际市场上抗打的企业,在AI领域自然也被给予了厚望。盘古大模型向行业提供服务,以行业需求为基础设计的大模型体系,目前在在矿山领域实现商用。 深圳人工智能大模型如何落地

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