北京AI大模型方案

ChatGPT对大模型的解释更为通俗易懂，也更体现出类似人类的归纳和思考能力：大模型本质上是一个使用海量数据训练而成的深度神经网络模型，其巨大的数据和参数规模，实现了智能的涌现，展现出类似人类的智能。那么，大模型和小模型有什么区别？小模型通常指参数较少、层数较浅的模型，它们具有轻量级、高效率、易于部署等优点，适用于数据量较小、计算资源有限的场景，例如移动端应用、嵌入式设备、物联网等。而当模型的训练数据和参数不断扩大，直到达到一定的临界规模后，其表现出了一些未能预测的、更复杂的能力和特性，模型能够从原始训练数据中自动学习并发现新的、更高层次的特征和模式，这种能力被称为“涌现能力”。而具备涌现能力的机器学习模型就被认为是普遍意义上的大模型，这也是其和小模型比较大意义上的区别。相比小模型，大模型通常参数较多、层数较深，具有更强的表达能力和更高的准确度，但也需要更多的计算资源和时间来训练和推理，适用于数据量较大、计算资源充足的场景，例如云端计算、高性能计算、人工智能等。从大模型应用案例中学习，发现AI技术如何助力企业创新。北京AI大模型方案

互联网的发展进步使我们进入到了一个全新的内容创作时代，而人工智能的技术创新又使内容创作有了强有力的工具。其中，基于大模型的人工智能生成内容逐渐成为主流，伴随着与各个行业领域的融合，应用越来越广。

AIGC的主要技术是利用深度学习模型，通过大量的数据训练，让机器学习到某种特定的规则和模式，从而生成符合用户要求的内容。在这个过程中，数据的采集和处理十分重要，能够保证大模型学习内容的丰富性和准确性。

大模型AIGC在与各个行业业务系统相融合的过程中，生成了多种智能化管理工具与办公工具，帮助企业提升工作协同效率与团队管理水平，主要包括智能行政助理、智能决策辅助、智能内部沟通、智能团队协作、智能人力资源等。 AI大模型费用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。

    大模型技术架构是一个非常复杂的生态系统，涉及到计算机设备，模型部署，模型训练等多个方面，下面我们就来具体说一说：

1、计算设备：大型模型需要强大的计算资源，通常使用图形处理器GPU（如NVIDIA型号RTX3090、A6000或Tesla系列，32G以上的内存，固态硬盘，多核处理器和能从云端快速下载数据集的网络等。

2、模型训练平台：为加速模型训练和优化，需要使用高度优化的训练平台和框架。常见的大型深度学习模型训练平台有TensorFlowExtended（TFX）、PyTorchLightning、Horovod等。

3、数据处理：大型深度学习模型需要大量的数据进行训练和优化，因此需要使用高效的数据处理工具和平台。常见的大数据处理平台有ApacheHadoop、ApacheSpark、TensorFlowDataValidation、ApacheKafka、Dask等。

4、模型部署和推理：部署大型深度学习模型需要高效的硬件加速器和低延迟的推理引擎，以提供实时的响应和高效的计算能力。

5、模型监控和优化：大型模型的复杂性和规模也带来了许多挑战，如如模型收敛速度、模型可靠性、模型的鲁棒性等。因此，需要使用有效的监控和优化技术来提高模型的稳定性和性能。

    大模型（Ｍaas）将与Iaas、Paas和Saas一起共同成为云平台的构成要素，杭州音视贝科技公司的大模型的行业解决方案，通过将现有的应用系统经过AI训练和嵌入后，由现在的“一网协同”、“一网通办”、“一网统管”等协同平台升级为“智能协同”、“智能通办”、“智能统管”等智能平台，真正实现从“部门*”到“整体”、由“被动服务”到“主动服务”、从“24小时在线服务”向“24小时在场服务”的升级转变。

  服务效率和服务质量的提高，人民**办事必定会更加便捷，其满意度也会越来越高。可以利用大模型快速检索相关信息、进行数据分析和可视化，从而支持决策制定和政策评估。同时还可以利用大模型进行情感分析，分析市民和企业工作的态度和情感，这有助于更好地了解社会舆情，及时调整政策和措施。 从大模型发展趋势来看，未来智能化技术将更加融入我们的日常生活。

目前大模型一个很好的应用方向就是知识库，因为大模型的训练数据是基于互联网上的开放数据。对于企业来讲，有很多内部的知识文档，如果能接入大模型，可以产生非常大的价值。企业可以将内部的管理资料文档接入大模型，比如需求文档、文案设计文档、测试用例、销售方案案、运营方案等等。然后员工通过该平台可以查询资料、咨询问题、与人工智能探讨其对资料的看法等等。目前主要实现方案有两种，分别是大模型微调和RAG。思路就是基于开源的大模型，再添加一部分企业内部整理的数据资料，进行重新训练，相当于扩展了开源大模型默认的训练数据。这种方案效果较好，但是实施成本稍高。RAG叫检索增强生成，名字起的复杂，其实原理很简单。实现过程分这么几步：1、将内部资料录入数据库里2、用户向AI提问3、去数据库搜索匹配度比较高的一些资料4、向大模型提问，并携带着查到的资料。以百度的文心一言来体验，大概就是这样子：上面的知识是随便写的，但是可以看出，AI能根据我们提供的参考知识回答问题，同时还有一定的推理能力。国内如百度、商汤、360、云知声、科大讯飞等也发布了各自的成果，推动了人工智能技术在各行各业的应用。北京AI大模型方案

运用大模型对传统营销方式进行智能化升级，能够帮助电商企业实现更准确的商品推荐，打造更丰富的营销内容。北京AI大模型方案

  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。 北京AI大模型方案