舟山物业大模型知识库

时间:2024年12月08日 来源:

继ChatGPT问世以来,AI大模型的赛道逐渐呈现出百花齐放的态势,各大科技企业先后推出不同类型的大模型应用,轮番展示人工智能的强大。

12月6日,谷歌公司推出了全新的大语言模型Gemini,引发了科技圈的“地震”。与ChatGPT不同,Gemini是原生多模态大模型,也是可以直接在手机上运行的大模型,应用于谷歌Pixel8Pro智能手机和聊天机器人Bard。

根据谷歌给出的基准测试结果,Gemini大模型在大部分测试当中都打败了OpenAI的ChatGPT4,显示出强大的性能。Gemini的问世预示着多模态内容处理将成为人工智能下一步的重点发展方向,只有运用好多模态AI的能力,才能真正打破物理世界和数字世界的屏障,用基础的感知世界能力直接生成操作,实现科技与人自然的交互。 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。舟山物业大模型知识库

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在人工智能时代,信息获取与处理、效率提升与降本已经成为企业的重要竞争优势。大模型知识库在数据收集、知识表达、内容拓展与功能开发等方面具备极大的优势,突破原有知识库系统的种种限制,让企业获得更有用、更具性价比的工具,提升智能化水平。

杭州音视贝科技有限公司致力于大模型知识库技术方案的研发与构建,推动大模型在企业经营提效方面的应用实践,帮助企业在自适应性细分市场上拥有更好的成长能力,为企业创新发展助力。 浙江营销大模型价格应用了大模型技术的智能呼叫中心系统,具备更强大的数据分析与决策能力,对于企业成本的降低起了大的作用。

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    大模型的基础数据通常是从互联网和其他各种数据源中收集和整理的。以下是常见的大模型基础数据来源:

1、网络文本和语料库:大模型的基础数据通常包括大量的网络文本,如网页内容、社交媒体帖子、论坛帖子、新闻文章等。这些文本提供了丰富的语言信息和知识,用于训练模型的语言模式和语义理解。

2、书籍和文学作品:大模型的基础数据还可以包括大量的书籍和文学作品,如小说、散文、诗歌等。这些文本涵盖了各种主题、风格和语言形式,为模型提供了的知识和文化背景。

3、维基百科和知识图谱:大模型通常也会利用维基百科等在线百科全书和知识图谱来增加其知识储备。这些结构化的知识资源包含了丰富的实体、关系和概念,可以为模型提供更准确和可靠的知识。

4、其他专业领域数据:根据模型的应用领域,大模型的基础数据可能还包括其他专业领域的数据。例如,在医疗领域,可以使用医学文献、病例报告和医疗记录等数据;在金融领域,可以使用金融新闻、财务报表和市场数据等数据。

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,携程发布的旅业垂直大模型"携程问道",阅文集团发布的阅文妙笔大模型,网易有道发布的教育领域垂直大模型"子曰"等。

企业如果基于行业大模型,再加上自身数据进行精调,可以建构专属模型,打造出高可用性的智能服务,而且模型参数比通用大模型少,训练和推理的成本更低,模型优化也更容易。 大模型技术助力各行各业实现数字化转型与智能化升级。

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    大模型训练过程复杂且成本高主要是由以下几个因素导致的:

1、参数量大的模型通常拥有庞大的数据量,例如亿级别的参数。这样的庞大参数量需要更多的内存和计算资源来存储和处理,增加了训练过程的复杂性和成本。

2、需要大规模训练数据:为了训练大模型,需要收集和准备大规模的训练数据集。这些数据集包含了丰富的语言信息和知识,需要耗费大量时间和人力成本来收集、清理和标注。同时,为了获得高质量的训练结果,数据集的规模通常需要保持在很大的程度上,使得训练过程变得更为复杂和昂贵。

3、需要大量的计算资源:训练大模型需要大量的计算资源,包括高性能的CPU、GPU或者TPU集群。这是因为大模型需要进行大规模的矩阵运算、梯度计算等复杂的计算操作,需要更多的并行计算能力和存储资源。购买和配置这样的计算资源需要巨额的投入,因此训练成本较高。

4、训练时间较长:由于大模型参数量巨大和计算复杂度高,训练过程通常需要较长的时间。训练时间的长短取决于数据集的大小、计算资源的配置和算法的优化等因素。长时间的训练过程不仅增加了计算资源的利用成本,也会导致周期性的停机和网络传输问题,进一步加大了训练时间和成本。 当前的电商营销方式有数据营销、搜索引擎营销、社交媒体营销、视频营销、内容营销、KOL营销等方式。上海医疗大模型智能客服

AI模型可以分为浅层模型和深度学习模型两大类,大模型属于深度学习模型,是一个庞大、复杂的神经网络。舟山物业大模型知识库

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