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杭州AI大模型的概念是什么

來源: 發(fā)布時間:2023-12-10

    大模型具有更豐富的知識儲備主要是由于以下幾個原因:

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)到豐富的知識和語言模式。

2、多領(lǐng)域訓(xùn)練:大模型通常在多個領(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,從常見的知識性問題到特定領(lǐng)域的專業(yè)知識,從科學(xué)、歷史、文學(xué)到技術(shù)、醫(yī)學(xué)、法律等各個領(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具備更多知識背景。

3、知識融合:大模型還可以通過整合外部知識庫和信息源,進(jìn)一步增強(qiáng)其知識儲備。通過對知識圖譜、百科全書、維基百科等大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化知識的引入,大模型可以更好地融合外部知識和在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)到的知識,從而形成更豐富的知識儲備。

4、遷移學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練:在預(yù)訓(xùn)練階段,模型通過在大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí),從中學(xué)習(xí)到了豐富的語言知識,包括常識、語言規(guī)律和語義理解。在遷移學(xué)習(xí)階段,模型通過在特定任務(wù)上的微調(diào),將預(yù)訓(xùn)練的知識應(yīng)用于具體的應(yīng)用領(lǐng)域,進(jìn)一步豐富其知識儲備。 大模型可以給機(jī)器人發(fā)命令、理解機(jī)器人的反饋、分解任務(wù)變成動作、幫助機(jī)器處理圖像、聲音等多模態(tài)的數(shù)據(jù)。杭州AI大模型的概念是什么

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    國內(nèi)有幾個在大型模型研究和應(yīng)用方面表現(xiàn)出色的機(jī)構(gòu)和公司主要有以下幾家,他們在推動人工智能和自然語言處理領(lǐng)域的發(fā)展,為國內(nèi)的大模型研究和應(yīng)用做出了重要貢獻(xiàn)。

1、百度:百度在自然語言處理領(lǐng)域進(jìn)行了深入研究,并開發(fā)了一系列大模型。其中,ERNIE(EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration)是由百度開發(fā)的基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型,取得了很好的性能,尤其在中文任務(wù)上表現(xiàn)出色。

2、華為:華為在自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域也有突破性的研究成果。例如,華為開發(fā)了DeBERTa(Decoding-enhancedBERTwithdisentangledattention)模型,它是一種基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型,通過學(xué)習(xí)局部關(guān)聯(lián)和全局關(guān)聯(lián)來提高模型的表達(dá)能力。

3、清華大學(xué)自然語言處理組(THUNLP):清華大學(xué)自然語言處理組在中文語言處理方面取得了很多突破。該研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一些中文大模型,包括中文分詞模型、命名實(shí)體識別模型、依存句法分析模型等,為中文自然語言處理任務(wù)提供了重要的技術(shù)支持。

4、微軟亞洲研究院:微軟亞洲研究院開發(fā)了一款聊天機(jī)器人名為“小冰”,它擁有強(qiáng)大的對話系統(tǒng)模型。"小冰"具備閑聊、情感交流等能力。 山東中小企業(yè)大模型怎么應(yīng)用隨著醫(yī)療信息化和生物技術(shù)數(shù)十年的高速發(fā)展,醫(yī)療數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模正以前所未有的速度快速增長。

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  據(jù)不完全統(tǒng)計,截至目前,中國10億級參數(shù)規(guī)模以上大模型已發(fā)布79個,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,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,同時融入醫(yī)療知識圖譜,提升模型對上下文和背景知識的理解利用,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)會涉及到用戶的個人隱私問題,解決方案支持私有化部署。

    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,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,在計算和存儲上更為高效。

2、精度和性能:大模型通常在處理任務(wù)時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)或在計算資源有限的環(huán)境中表現(xiàn)良好。

3、訓(xùn)練成本和時間:大模型需要更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計算資源來訓(xùn)練,因此訓(xùn)練時間和成本可能較高。小模型相對較快且成本較低,適合在資源有限的情況下進(jìn)行訓(xùn)練和部署。

4、部署和推理速度:大模型由于需要更多的內(nèi)存和計算資源,導(dǎo)致推理速度較慢,適合于離線和批處理場景。而小模型在部署和推理過程中通常更快。 大模型成功地壓縮了人類對于整個世界的認(rèn)知,讓我們看到了實(shí)現(xiàn)通用人工智能的路徑。

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    Meta7月19日在其官網(wǎng)宣布大語言模型Llama2正式發(fā)布,這是Meta大語言模型新的版本,也是Meta較早開源商用的大語言模型,同時,微軟Azure也宣布了將與Llama2深度合作。根據(jù)Meta的官方數(shù)據(jù),Llama2相較于上一代其訓(xùn)練數(shù)據(jù)提升了40%,包含了70億、130億和700億參數(shù)3個版本。Llama2預(yù)訓(xùn)練模型接受了2萬億個tokens的訓(xùn)練,上下文長度是Llama1的兩倍,其微調(diào)模型已經(jīng)接受了超過100萬個人類注釋的訓(xùn)練。其性能據(jù)說比肩,也被稱為開源比較好的大模型??茖W(xué)家NathanLambert周二在博客文章中寫道:“基本模型似乎非常強(qiáng)大(超越GPT-3),并且經(jīng)過微調(diào)的聊天模型似乎與ChatGPT處于同一水平?!薄斑@對開源來說是一個巨大的飛躍,對閉源提供商來說是一個巨大的打擊,因?yàn)槭褂眠@種模式將為大多數(shù)公司提供更多的可定制性和更低的成本。未來,智能客服會突破一個個瓶頸,從當(dāng)前的人機(jī)協(xié)作模式進(jìn)化到完全替代人工,站在各個行業(yè)客戶服務(wù)的前線。福州AI大模型怎么應(yīng)用

企業(yè)如果基于行業(yè)大模型,再加上自身數(shù)據(jù)進(jìn)行精調(diào),可以建構(gòu)專屬模型,打造出高可用性的智能服務(wù)。杭州AI大模型的概念是什么

    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,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“被動服務(wù)”模式轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃臃?wù)”模式。

4、智能審批。大模型+RPA的辦公助手,與審批系統(tǒng)集成,自動處理一些標(biāo)準(zhǔn)化審批請求,審批進(jìn)程提醒,并自動提取審批過程中的關(guān)鍵指標(biāo)和統(tǒng)計數(shù)據(jù),生成報告和可視化圖表,提高審批效率和質(zhì)量。 杭州AI大模型的概念是什么

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