杭州中小企业大模型应用场景有哪些

时间:2023年09月07日 来源:

    国内有几个在大型模型研究和应用方面表现出色的机构和公司主要有以下几家,他们在推动人工智能和自然语言处理领域的发展,为国内的大模型研究和应用做出了重要贡献。

1、百度:百度在自然语言处理领域进行了深入研究,并开发了一系列大模型。其中,ERNIE(EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration)是由百度开发的基于Transformer结构的预训练语言模型,取得了很好的性能,尤其在中文任务上表现出色。

2、华为:华为在自然语言处理和机器学习领域也有突破性的研究成果。例如,华为开发了DeBERTa(Decoding-enhancedBERTwithdisentangledattention)模型,它是一种基于Transformer结构的预训练语言模型,通过学习局部关联和全局关联来提高模型的表达能力。

3、清华大学自然语言处理组(THUNLP):清华大学自然语言处理组在中文语言处理方面取得了很多突破。该研究团队开发了一些中文大模型,包括中文分词模型、命名实体识别模型、依存句法分析模型等,为中文自然语言处理任务提供了重要的技术支持。

4、微软亚洲研究院:微软亚洲研究院开发了一款聊天机器人名为“小冰”,它拥有强大的对话系统模型。"小冰"具备闲聊、情感交流等能力。 相对于较小模型而言,大模型具有更强的计算能力和表达能力,能够更好地捕捉数据中的复杂模式和关联关系。杭州中小企业大模型应用场景有哪些

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    大模型是指在机器学习和深度学习领域中,具有庞大参数规模和复杂结构的模型。这些模型通常包含大量的可调整参数,用于学习和表示输入数据的特征和关系。大模型的出现是伴随着计算能力的提升,数据规模的增大,模型复杂性的增加,具体来说有以下三点:首先,随着计算硬件的不断进步,如GPU、TPU等的出现和性能提升,能够提供更强大的计算能力和并行计算能力,使得训练和部署大型模型变得可行。其次,随着数据规模的不断增长,获取和处理大规模数据集已经成为可能,我们可以利用更多的数据来训练模型,更多的数据能够提供更丰富的信息,有助于训练更复杂、更准确的模型。大模型通常由更多的层次和更复杂的结构组成。例如,深度神经网络(DNN)和变换器(Transformer)是常见的大模型结构,在自然语言处理和计算机视觉领域取得了重大突破。 深圳垂直大模型的概念是什么未来,智能客服会突破一个个瓶颈,从当前的人机协作模式进化到完全替代人工,站在各个行业客户服务的前线。

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    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。

    大模型可以被运用到很多人工智能产品中,比如:

1、语音识别和语言模型:大模型可以被应用于语音识别和自然语言处理领域,这些模型可以对大规模的文本和语音数据进行学习,以提高它们的准确性和关联性。比如百度的DeepSpeech和Google的BERT模型都是利用大模型实现的。

2、图像和视频识别:类似于语音和语言处理模型,大型深度学习模型也可以用于图像和视频识别,例如谷歌的Inception、ResNet、MobileNet和Facebook的ResNeXt、Detectron模型。

3、推荐系统:大型深度学习模型也可以用于个性化推荐系统。这些模型通过用户以往的兴趣喜好,向用户推荐相关的产品或服务,被用于电子商务以及社交媒体平台上。

4、自动驾驶汽车:自动驾驶汽车的开发离不开深度学习模型的精确性和强大的预测能力。大模型可以应用于多种不同的任务,例如目标检测,语义分割,行人检测等。 “人工智能+医疗”是大势所趋,AI大语言模型在医疗系统的应用把医疗诊断与患者服务带到了一个新的天地。

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“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。

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在全球范围内,已有多个平台接入ChatGPT服务,客户服务的边界被不断拓宽拓深,智能化程度进一步提高。杭州中小企业大模型应用场景有哪些

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5、支持多种部署方式,公有云、私有云、混合云等; 杭州中小企业大模型应用场景有哪些

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