百度创始人李彦宏早就公开表示:"创业公司重新做一个ChatGPT其实没有多大意义。我觉得基于这种大语言模型开发应用机会很大,没有必要再重新发明一遍轮子,有了轮子之后,做汽车、飞机,价值可能比轮子大多了。" 近期国内发布的大模型,大多都面向垂直产业落地,如京东发布的言犀大模型,携程发布的旅游...
大模型在企业内部做应用前一般不做预训练,而是直接调用通用大模型的一些能力,因此在整个通用大模型的能力进一步增强的时候,会有越来越多的企业用行业数据集训练基础大模型,然后形成行业大模型。
这就是涉及到本地化部署的大模型到底应该如何选型的问题?这里我们着重讲常见的三个模型Vicuna、BloomZ和GLM。选型涉及三个维度:实际性能跑分,性价比,合规性。
从性能角度来讲,目前评价比较高的还是Vicuna的13B模型,这也是Vicuna强劲的一个点。所以Vicuna经常是实际落地的时候很多那个测试机上布的那个大模型。但它也有一个很明确的缺点,即无法商用。所以实际在去真实落地的过程中,我们看到很多企业会去选BloomZ和GLM6B。
但是BloomZ也存在着不小的意识形态的问题,它对金融行业测试的效果会相对较好,泛行业则会比较弱。整体来讲,目前我们看到的其实采纳度比较高的还是GLM6B这款产品,它不管是在性能还是价格本身,成本层面,包括合规性都有比较强的优势。 《中国人工智能大模型地图研究报告》显示,我国10亿参数规模以上的大模型已发布79个“百模大战”一触即发。深圳垂直大模型怎么训练
企业组织在数字化进程中产生了大量的文档,在收集、共享、搜索时会碰到很多问题,比如:
1、文件形式涉及多种格式,有文档、图片、音频、视频等,很难进行查找;
2、文件名称、编号、版本、权限等缺乏统一的管理标准;
3、文件没有统一归档,数据无法共享,导致重复性劳动;
杭州音视贝科技公司将大模型应用到企业知识库管理系统中,帮助企业解决文件在收集和搜索中碰上的各种问题,其具体解决方案如下:
1、知识积累。建立统一的知识库,自动采集不同来源的文档;
2、知识标注。建立文件标准规范,对不同类型的文件进行区别管理;
3、知识调取。支持文档、图片、音频、视频等多种格式,简单输入指令即可完成;
4、知识扩充。除了支持本地知识库搜索外,还支持网络知识库搜索。 浙江AI大模型发展前景是什么这些数据为大模型提供了丰富的语言、知识和领域背景,用于训练模型并提供更多面的响应。
随着人工智能的不断发展,AI大模型逐步渗透到各个行业,各个领域,为发挥大模型的比较大优势,如何选择一款适合自己企业的大模型显得尤为重要,小编认为在选择大模型的时候有以下几个要点:
1、参数调整和训练策略:大模型的训练通常需要仔细调整各种超参数,并采用适当的训练策略。这包括学习率调整、批大小、优化算法等。确保您有足够的时间和资源来进行超参数调整和训练策略的优化。
2、模型可解释性:在某些情况下,模型的可解释性可能是一个重要的考虑因素。一些大模型可能由于其复杂性而难以解释其决策过程。因此,如果解释性对于您的应用很重要,可以考虑选择更易解释的模型。
3、社区支持和文档:大模型通常有一个庞大的研究和开发社区,这为您提供了支持和资源。确保所选模型有充足的文档、代码实现和示例,这将有助于您更好地理解和应用模型。
大模型在机器学习领域取得了很大的发展,并且得到了广泛的应用。
1、自然语言处理领域:自然语言处理是大模型应用多的领域之一。许多大型语言模型,如GPT-3、GPT-2和BERT等,已经取得了突破。这些模型能够生成更具语义和连贯性的文本,实现更准确和自然的对话、摘要和翻译等任务。
2、计算机视觉领域:大模型在计算机视觉领域也取得了进展。以图像识别为例,模型如ResNet、Inception和EfficientNet等深层网络结构,以及预训练模型如ImageNet权重等,都**提高了图像分类和目标检测的准确性和效率。 选择大模型还是小模型取决于具体的应用场景和资源限制。
在大数据的加持下,智能客服在医疗行业的应用刚开始崭露头角。由于医疗行业的特殊性,智能客服不能完全取代医生和专业医疗团队的角色,在重要的医疗决策和紧急状况下,仍然需要医生的专业判断和诊疗。但智能客服可以作为辅助工具和信息共享平台,为患者提供便利和支持。杭州音视贝科技公司智能客服在医疗领域的解决方案主要有以下几个:
1、健康咨询:智能客服可以回答关于健康问题、疾病症状、药物信息等方面的咨询,提供基本的医学知识和建议。它可以帮助患者获取即时的健康咨询,解答常见问题,减轻医生的负担,并为患者提供便利。
2、智能随访:智能客服可以对一些有慢性病史的患者提供用药咨询、术后康复指导、就医满意度调查等,提升服务能力和管理效率,让随访服务更智能更有温度。
3、数据对接:与院内CDR系统对接,集成HIS、LIS、PACS等系统数据,实现了患者全息档案的展示,减少医护人员录入的工作量,实现数据的整合,构建了大数据中心,为临床决策、临床科研分析提供强有力的数据支撑。 国内的一些投资人和创业者,在经过几个月的折腾后,发现还是要寻找盈利模式,业务应用场景和商业化的能力。深圳行业大模型推荐
曾经一度火热的“互联网+”风潮推进了传统行业的信息化、数据化,现在来看,其实都是为人工智能埋下伏笔。深圳垂直大模型怎么训练
“大模型+领域知识”这一路线,是为了利用大模型的理解能力,将散落在企业内外部各类数据源中的事实知识和流程知识提取出来,然后再利用大模型的生成能力输出长文本或多轮对话。以前用判别式的模型解决意图识别问题需要做大量的人工标注工作,对新领域的业务解决能力非常弱,有了这类大模型以后,通过微调领域prompt,利用大模型的上下文学习能力,就能很快地适配到新领域的业务问题,其降低对数据标注的依赖和模型定制化成本。
杭州音视贝科技公司的智能外呼、智能客服、智能质检等产品通过自研的对话引擎,拥抱大模型,充分挖掘企业各类对话场景数据价值,帮助企业实现更加智能的沟通、成本更低的运营维护。 深圳垂直大模型怎么训练
杭州音视贝科技有限公司是以提供智能外呼系统,智能客服系统,智能质检系统,呼叫中心内的多项综合服务,为消费者多方位提供智能外呼系统,智能客服系统,智能质检系统,呼叫中心,公司始建于2020-03-05,在全国各个地区建立了良好的商贸渠道和技术协作关系。公司承担并建设完成商务服务多项重点项目,取得了明显的社会和经济效益。将凭借高精尖的系列产品与解决方案,加速推进全国商务服务产品竞争力的发展。
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