對(duì)商家而言，大模型切合實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景莫過(guò)于電商行業(yè)。首先是客服領(lǐng)域。隨著電商行業(yè)發(fā)展，消費(fèi)者對(duì)服務(wù)質(zhì)量的要求日益提高，客服的作用也越來(lái)越突出。商家為了節(jié)約經(jīng)營(yíng)成本，會(huì)采用人機(jī)結(jié)合的模式，先用智能客服回答一部分簡(jiǎn)單的問(wèn)題，機(jī)器人解決不了的再靠人工客服解決。想法是好的，但目前各大平臺(tái)的智能客服往往只能根據(jù)關(guān)鍵詞給出預(yù)設(shè)好的答案，無(wú)法真正理解消費(fèi)者的問(wèn)題，人工客服的壓力依然很大。其次是營(yíng)銷獲客領(lǐng)域。直播帶貨的普及讓“人找貨”變成了“貨找人”。平臺(tái)利用大模型的人工智能算法實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)集的深度學(xué)習(xí)，分析消費(fèi)者的行為，預(yù)測(cè)哪些產(chǎn)品可能會(huì)吸引消費(fèi)者點(diǎn)擊購(gòu)買，從而為他們推薦商品。這種精細(xì)營(yíng)銷，一方面平...

大模型具有以下幾個(gè)特點(diǎn)：1、更強(qiáng)的語(yǔ)言理解能力：大模型通常具有更多的參數(shù)和更深層的結(jié)構(gòu)，從而具備更強(qiáng)的語(yǔ)言理解和表達(dá)能力。它們可以更好地理解復(fù)雜的句子結(jié)構(gòu)、上下文和語(yǔ)義，并生成更準(zhǔn)確、連貫的回答。2、更***的知識(shí)儲(chǔ)備：大模型通常通過(guò)在大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，從中學(xué)習(xí)到了更***的知識(shí)儲(chǔ)備。這使得它們可以更好地回答各種類型的問(wèn)題，包括常見(jiàn)的知識(shí)性問(wèn)題、具體的領(lǐng)域問(wèn)題和復(fù)雜的推理問(wèn)題。3、更高的生成能力：大模型具有更強(qiáng)的生成能力，可以生產(chǎn)出更豐富、多樣和富有創(chuàng)造性的文本。它們可以生成長(zhǎng)篇連貫的文章、故事、代碼等，并且在生成過(guò)程中能夠考慮上下文和語(yǔ)義的一致性。4、訓(xùn)練過(guò)程更復(fù)雜、耗時(shí)...

目前市面上有許多出名的AI大模型，其中一些是： 1、GPT-3(GenerativePre-trainedTransformer3):GPT-3是由OpenAI開(kāi)發(fā)的一款自然語(yǔ)言處理（NLP）模型，擁有1750億個(gè)參數(shù)。它可以生成高質(zhì)量的文本、回答問(wèn)題、進(jìn)行對(duì)話等。GPT-3可以用于自動(dòng)摘要、語(yǔ)義搜索、語(yǔ)言翻譯等任務(wù)。 2、BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers):BERT是由Google開(kāi)發(fā)的一款基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型。BERT擁有1億個(gè)參數(shù)。它在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中取得了...

大模型訓(xùn)練過(guò)程復(fù)雜且成本高主要是由以下幾個(gè)因素導(dǎo)致的： 1、參數(shù)量大的模型通常擁有龐大的數(shù)據(jù)量，例如億級(jí)別的參數(shù)。這樣的龐大參數(shù)量需要更多的內(nèi)存和計(jì)算資源來(lái)存儲(chǔ)和處理，增加了訓(xùn)練過(guò)程的復(fù)雜性和成本。 2、需要大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)：為了訓(xùn)練大模型，需要收集和準(zhǔn)備大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集包含了豐富的語(yǔ)言信息和知識(shí)，需要耗費(fèi)大量時(shí)間和人力成本來(lái)收集、清理和標(biāo)注。同時(shí)，為了獲得高質(zhì)量的訓(xùn)練結(jié)果，數(shù)據(jù)集的規(guī)模通常需要保持在很大的程度上，使得訓(xùn)練過(guò)程變得更為復(fù)雜和昂貴。 3、需要大量的計(jì)算資源：訓(xùn)練大模型需要大量的計(jì)算資源，包括高性能的CPU、GPU或者TPU集群。這是因?yàn)榇?..

大模型的訓(xùn)練通常需要大量的計(jì)算資源（如GPU、TPU等）和時(shí)間。同時(shí)，還需要充足的數(shù)據(jù)集和合適的訓(xùn)練策略來(lái)獲得更好的性能。因此，進(jìn)行大模型訓(xùn)練需要具備一定的技術(shù)和資源條件。 1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集和準(zhǔn)備用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集。可以已有的公開(kāi)數(shù)據(jù)集，也可以是您自己收集的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集應(yīng)該包含適當(dāng)?shù)臉?biāo)注或注釋，以便模型能夠?qū)W習(xí)特定的任務(wù)。 2、數(shù)據(jù)預(yù)處理：包括文本清洗、分詞、建立詞表、編碼等處理步驟，以便將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模型可以處理的格式。 3、構(gòu)建模型結(jié)構(gòu)：選擇合適的模型結(jié)構(gòu)是訓(xùn)練一個(gè)大模型的關(guān)鍵。根據(jù)任務(wù)的要求和具體情況來(lái)選擇適合的模型結(jié)構(gòu)。 4、模型初始化：在訓(xùn)練開(kāi)始之前...

客服是企業(yè)與客戶之間提供聯(lián)絡(luò)的重要紐帶，在越來(lái)越重視用戶體驗(yàn)和評(píng)價(jià)的當(dāng)下，客服質(zhì)量的高低直接影響了企業(yè)未來(lái)發(fā)展的命運(yùn)。 在客服行業(yè)發(fā)展的初期，一般為客戶在產(chǎn)品出現(xiàn)問(wèn)題后撥打商家電話，類似售后服務(wù)之類的。然后出現(xiàn)了IVR菜單導(dǎo)航，用戶根據(jù)語(yǔ)音提示按鍵操作。以上兩種模式一是服務(wù)比較滯后，二是操作復(fù)雜，用戶體驗(yàn)都差。 現(xiàn)在隨著語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的不斷發(fā)展，用戶只要根據(jù)語(yǔ)音提示說(shuō)出需要辦理的業(yè)務(wù)，后臺(tái)通過(guò)智能工單系統(tǒng)自動(dòng)分配到對(duì)應(yīng)的客服。但此時(shí)的技術(shù)還不成熟，主要是基于關(guān)鍵詞檢索，所以經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)系統(tǒng)被問(wèn)傻的情況，用戶體驗(yàn)依舊很差。 2022年開(kāi)始，以ChatGPT為...

大模型在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了很大的發(fā)展，并且得到了廣泛的應(yīng)用。 1、自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域：自然語(yǔ)言處理是大模型應(yīng)用多的領(lǐng)域之一。許多大型語(yǔ)言模型，如GPT-3、GPT-2和BERT等，已經(jīng)取得了突破。這些模型能夠生成更具語(yǔ)義和連貫性的文本，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確和自然的對(duì)話、摘要和翻譯等任務(wù)。 2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域：大模型在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域也取得了進(jìn)展。以圖像識(shí)別為例，模型如ResNet、Inception和EfficientNet等深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以及預(yù)訓(xùn)練模型如ImageNet權(quán)重等，都**提高了圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。 相對(duì)于較小模型而言，大模型具有更強(qiáng)的計(jì)算能力和表達(dá)能力，能夠更好地...

我們都知道了，有了大模型加持的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，可以提高企業(yè)的文檔管理水平，提高員工的工作效率。但只要是系統(tǒng)就需要定期做升級(jí)和優(yōu)化，那我們應(yīng)該怎么給自己的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)做優(yōu)化呢？ 首先，對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和索引是關(guān)鍵因素。可以采用高效的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，如NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)或圖數(shù)據(jù)庫(kù)，以提高數(shù)據(jù)讀取和寫(xiě)入的性能。同時(shí)，優(yōu)化數(shù)據(jù)的索引結(jié)構(gòu)和查詢語(yǔ)句，以加快數(shù)據(jù)檢索的速度。 其次，利用分布式架構(gòu)和負(fù)載均衡技術(shù)，將大型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)分散到多臺(tái)服務(wù)器上，以提高系統(tǒng)的容量和并發(fā)處理能力。通過(guò)合理的數(shù)據(jù)分片和數(shù)據(jù)復(fù)制策略，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高可用性和容錯(cuò)性。 然后，對(duì)于經(jīng)常被訪問(wèn)的數(shù)據(jù)或查詢...

大模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)通常是從互聯(lián)網(wǎng)和其他各種數(shù)據(jù)源中收集和整理的。以下是常見(jiàn)的大模型基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源： 1、網(wǎng)絡(luò)文本和語(yǔ)料庫(kù)：大模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)通常包括大量的網(wǎng)絡(luò)文本，如網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容、社交媒體帖子、論壇帖子、新聞文章等。這些文本提供了豐富的語(yǔ)言信息和知識(shí)，用于訓(xùn)練模型的語(yǔ)言模式和語(yǔ)義理解。 2、書(shū)籍和文學(xué)作品：大模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)還可以包括大量的書(shū)籍和文學(xué)作品，如小說(shuō)、散文、詩(shī)歌等。這些文本涵蓋了各種主題、風(fēng)格和語(yǔ)言形式，為模型提供了的知識(shí)和文化背景。 3、維基百科和知識(shí)圖譜：大模型通常也會(huì)利用維基百科等在線百科全書(shū)和知識(shí)圖譜來(lái)增加其知識(shí)儲(chǔ)備。這些結(jié)構(gòu)化的知識(shí)資源包含了豐富的實(shí)體、...

大模型具有更強(qiáng)的語(yǔ)言理解能力主要是因?yàn)橐韵聨讉€(gè)原因：1、更多的參數(shù)和更深的結(jié)構(gòu)：大模型通常擁有更多的參數(shù)和更深的結(jié)構(gòu)，能夠更好地捕捉語(yǔ)言中的復(fù)雜關(guān)系和模式。通過(guò)更深的層次和更多的參數(shù)，模型可以學(xué)習(xí)到更多的抽象表示，從而能夠更好地理解復(fù)雜的句子結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義。2、大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練：大模型通常使用大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，并從中學(xué)習(xí)到豐富的語(yǔ)言知識(shí)。在預(yù)訓(xùn)練階段，模型通過(guò)大量的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，如語(yǔ)言建模、掩碼語(yǔ)言模型等，提前學(xué)習(xí)語(yǔ)言中的各種模式和語(yǔ)言規(guī)律。這為模型提供了語(yǔ)言理解能力的基礎(chǔ)。3、上下文感知能力：大模型能夠更好地理解上下文信息。它們能夠在生成答案時(shí)考慮到前面的問(wèn)題或?qū)υ挌v史，以...

智能客服機(jī)器人在應(yīng)對(duì)復(fù)雜問(wèn)題、語(yǔ)義理解和情感回應(yīng)方面存在一些弊端。杭州音視貝科技把AI大模型和智能客服結(jié)合在一起，解決了這些問(wèn)題。 大模型具有更強(qiáng)大的語(yǔ)言模型和學(xué)習(xí)能力，能夠更好地理解復(fù)雜語(yǔ)境下的問(wèn)題。通過(guò)上下文感知進(jìn)行對(duì)話回復(fù)，保持對(duì)話的連貫性。并且可以記住之前的問(wèn)題和回答，以更好地響應(yīng)后續(xù)的提問(wèn)。 大模型可以記憶和學(xué)習(xí)用戶的偏好和選擇，通過(guò)分析用戶的歷史對(duì)話數(shù)據(jù)，在回答問(wèn)題時(shí)提供更個(gè)性化和針對(duì)性的建議。這有助于提升服務(wù)的質(zhì)量和用戶滿意度。 大模型可以結(jié)合多模態(tài)信息，例如圖像、音頻和視頻，通過(guò)分析多種感知信息，從多個(gè)角度進(jìn)行情感的推斷和判斷。 企業(yè)如果基于行業(yè)大模型，再...

大模型在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了很大的發(fā)展，并且得到了廣泛的應(yīng)用。 1、自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域：自然語(yǔ)言處理是大模型應(yīng)用多的領(lǐng)域之一。許多大型語(yǔ)言模型，如GPT-3、GPT-2和BERT等，已經(jīng)取得了突破。這些模型能夠生成更具語(yǔ)義和連貫性的文本，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確和自然的對(duì)話、摘要和翻譯等任務(wù)。 2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域：大模型在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域也取得了進(jìn)展。以圖像識(shí)別為例，模型如ResNet、Inception和EfficientNet等深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以及預(yù)訓(xùn)練模型如ImageNet權(quán)重等，都**提高了圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。 隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，AI大模型將不斷延伸服務(wù)邊界，推進(jìn)智慧...

據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，截至目前，中國(guó)10億級(jí)參數(shù)規(guī)模以上大模型已發(fā)布79個(gè)，相關(guān)應(yīng)用行業(yè)正從辦公、生活、娛樂(lè)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(shí)，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(guò)與當(dāng)?shù)蒯t(yī)保局合作，積累了大量知識(shí)庫(kù)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(shí)融入醫(yī)療知識(shí)圖譜，提升模型對(duì)上下文和背景知識(shí)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(huì)涉及到用戶的個(gè)人隱私問(wèn)題，解決方案支持私有化部署。 大模型能夠在回答各種領(lǐng)域、復(fù)雜度不同的問(wèn)題時(shí)，具備更廣的知識(shí)和語(yǔ)言理解能力，并生成準(zhǔn)確...

Meta7月19日在其官網(wǎng)宣布大語(yǔ)言模型Llama2正式發(fā)布，這是Meta大語(yǔ)言模型新的版本，也是Meta較早開(kāi)源商用的大語(yǔ)言模型，同時(shí)，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(gè)版本。Llama2預(yù)訓(xùn)練模型接受了2萬(wàn)億個(gè)tokens的訓(xùn)練，上下文長(zhǎng)度是Llama1的兩倍，其微調(diào)模型已經(jīng)接受了超過(guò)100萬(wàn)個(gè)人類注釋的訓(xùn)練。其性能據(jù)說(shuō)比肩，也被稱為開(kāi)源比較好的大模型。科學(xué)家NathanLambert周二在博客文章中寫(xiě)道：“基本模型似乎非常強(qiáng)大（超越GPT-3），并且經(jīng)過(guò)微...

大模型的訓(xùn)練通常需要大量的計(jì)算資源（如GPU、TPU等）和時(shí)間。同時(shí)，還需要充足的數(shù)據(jù)集和合適的訓(xùn)練策略來(lái)獲得更好的性能。因此，進(jìn)行大模型訓(xùn)練需要具備一定的技術(shù)和資源條件。 1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集和準(zhǔn)備用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集。可以已有的公開(kāi)數(shù)據(jù)集，也可以是您自己收集的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集應(yīng)該包含適當(dāng)?shù)臉?biāo)注或注釋，以便模型能夠?qū)W習(xí)特定的任務(wù)。 2、數(shù)據(jù)預(yù)處理：包括文本清洗、分詞、建立詞表、編碼等處理步驟，以便將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模型可以處理的格式。 3、構(gòu)建模型結(jié)構(gòu)：選擇合適的模型結(jié)構(gòu)是訓(xùn)練一個(gè)大模型的關(guān)鍵。根據(jù)任務(wù)的要求和具體情況來(lái)選擇適合的模型結(jié)構(gòu)。 4、模型初始化：在訓(xùn)練開(kāi)始之前...

大模型在企業(yè)內(nèi)部做應(yīng)用前一般不做預(yù)訓(xùn)練，而是直接調(diào)用通用大模型的一些能力，因此在整個(gè)通用大模型的能力進(jìn)一步增強(qiáng)的時(shí)候，會(huì)有越來(lái)越多的企業(yè)用行業(yè)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練基礎(chǔ)大模型，然后形成行業(yè)大模型。 這就是涉及到本地化部署的大模型到底應(yīng)該如何選型的問(wèn)題？這里我們著重講常見(jiàn)的三個(gè)模型Vicuna、BloomZ和GLM。選型涉及三個(gè)維度：實(shí)際性能跑分，性價(jià)比，合規(guī)性。 從性能角度來(lái)講，目前評(píng)價(jià)比較高的還是Vicuna的13B模型，這也是Vicuna強(qiáng)勁的一個(gè)點(diǎn)。所以Vicuna經(jīng)常是實(shí)際落地的時(shí)候很多那個(gè)測(cè)試機(jī)上布的那個(gè)大模型。但它也有一個(gè)很明確的缺點(diǎn)，即無(wú)法商用。所以實(shí)際在去...

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，大模型的重要性逐漸得到認(rèn)可。大模型也逐漸在各個(gè)領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展，那么企業(yè)在選擇大模型時(shí)需要注意哪些問(wèn)題呢？ 1、任務(wù)需求：確保選擇的大模型與您的任務(wù)需求相匹配。不同的大模型在不同的領(lǐng)域和任務(wù)上有不同的優(yōu)勢(shì)和局限性。例如，某些模型可能更適合處理自然語(yǔ)言處理任務(wù)，而其他模型可能更適合計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)。 2、計(jì)算資源：大模型通常需要較大的計(jì)算資源來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練和推理。確保您有足夠的計(jì)算資源來(lái)支持所選模型的訓(xùn)練和應(yīng)用。這可能涉及到使用高性能的GPU或TPU，以及具備足夠的存儲(chǔ)和內(nèi)存。 3、數(shù)據(jù)集大小：大模型通常需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以獲...

“大模型+領(lǐng)域知識(shí)”這一路線，是為了利用大模型的理解能力，將散落在企業(yè)內(nèi)外部各類數(shù)據(jù)源中的事實(shí)知識(shí)和流程知識(shí)提取出來(lái)，然后再利用大模型的生成能力輸出長(zhǎng)文本或多輪對(duì)話。以前用判別式的模型解決意圖識(shí)別問(wèn)題需要做大量的人工標(biāo)注工作，對(duì)新領(lǐng)域的業(yè)務(wù)解決能力非常弱，有了這類大模型以后，通過(guò)微調(diào)領(lǐng)域prompt，利用大模型的上下文學(xué)習(xí)能力，就能很快地適配到新領(lǐng)域的業(yè)務(wù)問(wèn)題，其降低對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注的依賴和模型定制化成本。 杭州音視貝科技公司的智能外呼、智能客服、智能質(zhì)檢等產(chǎn)品通過(guò)自研的對(duì)話引擎，擁抱大模型，充分挖掘企業(yè)各類對(duì)話場(chǎng)景數(shù)據(jù)價(jià)值，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更加智能的溝通、成本更低的運(yùn)營(yíng)維護(hù)。 國(guó)內(nèi)的一些投資...

那么，AI大模型在醫(yī)療行業(yè)有哪些具體的應(yīng)用呢？ 1、病例分析與輔助診斷AI大模型在智慧醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用之一是病例分析和輔助診斷。過(guò)去，醫(yī)生通常需要花費(fèi)大量的時(shí)間來(lái)閱讀文獻(xiàn)，查找相關(guān)的病例信息進(jìn)行診斷。AI大模型可以通過(guò)學(xué)習(xí)海量的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)和病例數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)，快速提供輔助診療的建議。 2、醫(yī)學(xué)圖像分析與識(shí)別傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像分析通常需要醫(yī)生進(jìn)行手動(dòng)標(biāo)注和識(shí)別，費(fèi)時(shí)費(fèi)力。AI大模型可運(yùn)用自身的技術(shù)能力學(xué)習(xí)大量的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)，自動(dòng)識(shí)別和分析圖像中的病理特征，為醫(yī)生提供有力的參考。 3、藥物研發(fā)與創(chuàng)新AI大模型從大量的化學(xué)信息和生物數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律，預(yù)測(cè)分子結(jié)構(gòu)和活性，幫助科學(xué)家篩選...

據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，截至目前，中國(guó)10億級(jí)參數(shù)規(guī)模以上大模型已發(fā)布79個(gè)，相關(guān)應(yīng)用行業(yè)正從辦公、生活、娛樂(lè)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(shí)，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(guò)與當(dāng)?shù)蒯t(yī)保局合作，積累了大量知識(shí)庫(kù)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(shí)融入醫(yī)療知識(shí)圖譜，提升模型對(duì)上下文和背景知識(shí)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(huì)涉及到用戶的個(gè)人隱私問(wèn)題，解決方案支持私有化部署。 大模型適用于需要更高精度和更復(fù)雜決策的任務(wù)，而小模型則適用于資源有限或?qū)τ?jì)算效率要求較...

隨著大模型在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用，智能客服也得以迅速發(fā)展，為企業(yè)、機(jī)構(gòu)節(jié)省了大量人力、物力、財(cái)力，提高了客服效率和客戶滿意度。那么，該如何選擇合適的智能客服解決方案呢？ 1、自動(dòng)語(yǔ)音應(yīng)答技術(shù)(AVA)是否成熟自動(dòng)語(yǔ)音應(yīng)答技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)接聽(tīng)電話、自動(dòng)語(yǔ)音提示、自動(dòng)語(yǔ)音導(dǎo)航等功能。用戶可以通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音合成技術(shù)與AI客服進(jìn)行溝通交流，并獲取準(zhǔn)確的服務(wù)。因此，在選擇智能客服解決方案時(shí)，需要考慮AVA技術(shù)的成熟度以及語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確度。 2、語(yǔ)義理解和自然語(yǔ)言處理技術(shù)智能客服在接收到用戶的語(yǔ)音指令后，需要對(duì)用戶的意圖進(jìn)行準(zhǔn)確判斷。智能客服系統(tǒng)通過(guò)深度學(xué)習(xí)、語(yǔ)料庫(kù)等技術(shù)，將人類語(yǔ)言轉(zhuǎn)...

大模型的訓(xùn)練通常需要大量的計(jì)算資源（如GPU、TPU等）和時(shí)間。同時(shí)，還需要充足的數(shù)據(jù)集和合適的訓(xùn)練策略來(lái)獲得更好的性能。因此，進(jìn)行大模型訓(xùn)練需要具備一定的技術(shù)和資源條件。 1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集和準(zhǔn)備用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集?？梢砸延械墓_(kāi)數(shù)據(jù)集，也可以是您自己收集的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集應(yīng)該包含適當(dāng)?shù)臉?biāo)注或注釋，以便模型能夠?qū)W習(xí)特定的任務(wù)。 2、數(shù)據(jù)預(yù)處理：包括文本清洗、分詞、建立詞表、編碼等處理步驟，以便將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模型可以處理的格式。 3、構(gòu)建模型結(jié)構(gòu)：選擇合適的模型結(jié)構(gòu)是訓(xùn)練一個(gè)大模型的關(guān)鍵。根據(jù)任務(wù)的要求和具體情況來(lái)選擇適合的模型結(jié)構(gòu)。 4、模型初始化：在訓(xùn)練開(kāi)始之前...

Meta7月19日在其官網(wǎng)宣布大語(yǔ)言模型Llama2正式發(fā)布，這是Meta大語(yǔ)言模型新的版本，也是Meta較早開(kāi)源商用的大語(yǔ)言模型，同時(shí)，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(gè)版本。Llama2預(yù)訓(xùn)練模型接受了2萬(wàn)億個(gè)tokens的訓(xùn)練，上下文長(zhǎng)度是Llama1的兩倍，其微調(diào)模型已經(jīng)接受了超過(guò)100萬(wàn)個(gè)人類注釋的訓(xùn)練。其性能據(jù)說(shuō)比肩，也被稱為開(kāi)源比較好的大模型?？茖W(xué)家NathanLambert周二在博客文章中寫(xiě)道：“基本模型似乎非常強(qiáng)大（超越GPT-3），并且經(jīng)過(guò)微...

大模型訓(xùn)練過(guò)程復(fù)雜且成本高主要是由以下幾個(gè)因素導(dǎo)致的： 1、參數(shù)量大的模型通常擁有龐大的數(shù)據(jù)量，例如億級(jí)別的參數(shù)。這樣的龐大參數(shù)量需要更多的內(nèi)存和計(jì)算資源來(lái)存儲(chǔ)和處理，增加了訓(xùn)練過(guò)程的復(fù)雜性和成本。 2、需要大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)：為了訓(xùn)練大模型，需要收集和準(zhǔn)備大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集包含了豐富的語(yǔ)言信息和知識(shí)，需要耗費(fèi)大量時(shí)間和人力成本來(lái)收集、清理和標(biāo)注。同時(shí)，為了獲得高質(zhì)量的訓(xùn)練結(jié)果，數(shù)據(jù)集的規(guī)模通常需要保持在很大的程度上，使得訓(xùn)練過(guò)程變得更為復(fù)雜和昂貴。 3、需要大量的計(jì)算資源：訓(xùn)練大模型需要大量的計(jì)算資源，包括高性能的CPU、GPU或者TPU集群。這是因?yàn)榇?..

大模型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)作為一種日常辦公助手，慢慢走入中小企業(yè)，在體會(huì)到系統(tǒng)便利性的同時(shí)，一定不要忘記給系統(tǒng)做優(yōu)化，為什么呢？ 1、優(yōu)化系統(tǒng)，可以提高系統(tǒng)的性能和響應(yīng)速度。大型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)通常包含海量的數(shù)據(jù)和復(fù)雜的邏輯處理，如果系統(tǒng)性能不佳，查詢和操作可能會(huì)變得緩慢，影響用戶的體驗(yàn)。通過(guò)優(yōu)化系統(tǒng)，可以提高系統(tǒng)的性能和響應(yīng)速度，減少用戶等待時(shí)間，增加系統(tǒng)的吞吐量和并發(fā)處理能力。 2、優(yōu)化系統(tǒng)，可以提升數(shù)據(jù)訪問(wèn)效率。大型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)通常以結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的形式存在，并且可能需要進(jìn)行復(fù)雜的查詢和關(guān)聯(lián)操作。通過(guò)優(yōu)化存儲(chǔ)和索引結(jié)構(gòu)，以及搜索算法和查詢語(yǔ)句的優(yōu)化，可以加快數(shù)據(jù)的檢索和訪...

優(yōu)化大型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)可以提高系統(tǒng)的性能和響應(yīng)速度，提升數(shù)據(jù)訪問(wèn)效率，實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展和高可用性，另外還可以節(jié)省資源和成本，并提供個(gè)性化和智能化服務(wù)，從而提升系統(tǒng)的價(jià)值和競(jìng)爭(zhēng)力。 1、優(yōu)化系統(tǒng)，可以為企業(yè)節(jié)省資源和成本。優(yōu)化大型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)可以有效地利用計(jì)算資源和存儲(chǔ)空間，減少不必要的資源浪費(fèi)。通過(guò)緩存機(jī)制、異步處理和任務(wù)隊(duì)列等技術(shù)，可以降低系統(tǒng)的負(fù)載和資源消耗，提高系統(tǒng)的效率和資源利用率，從而降低運(yùn)營(yíng)成本。 2、優(yōu)化系統(tǒng)，可以提供使用者提供更加個(gè)性化和智能化的服務(wù)。通過(guò)對(duì)大型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，可以更好地使用用戶的歷史數(shù)據(jù)和行為，提供個(gè)性化和智能化的服務(wù)。通過(guò)優(yōu)化搜索算法和推薦系統(tǒng)，可以更...

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(shí)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(shí)候進(jìn)行對(duì)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(jí)，可以處理更多的細(xì)節(jié)和復(fù)雜性。而小模型則相對(duì)規(guī)模較小，在計(jì)算和存儲(chǔ)上更為高效。 2、精度和性能：大模型通常在處理任務(wù)時(shí)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(jiǎn)單任務(wù)或在計(jì)算資源有限的環(huán)境中表現(xiàn)良好。 3、訓(xùn)練成本和時(shí)間：大模型需要更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源來(lái)訓(xùn)練，因此訓(xùn)練時(shí)間和成本可能較高。小模型相對(duì)較快且成本較低，適...

杭州音視貝科技公司研發(fā)的大模型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)產(chǎn)品，主要有以下幾個(gè)方面的功能： 1、知識(shí)標(biāo)簽：從業(yè)務(wù)和管理的角度對(duì)知識(shí)進(jìn)行標(biāo)注，文檔在采集過(guò)程中會(huì)自動(dòng)生成該文檔的基本屬性，例如：分類、編號(hào)、名稱、日期等，支持自定義； 2、知識(shí)檢索：支持通過(guò)關(guān)鍵字對(duì)文檔標(biāo)題或內(nèi)容進(jìn)行檢索； 3、知識(shí)推送：將更新的知識(shí)庫(kù)內(nèi)容主動(dòng)推送給相關(guān)人員； 4、知識(shí)回答：支持在線提問(wèn)可先在知識(shí)庫(kù)中進(jìn)行匹配，匹配失敗或不滿意時(shí)可通過(guò)提示，轉(zhuǎn)接至互聯(lián)網(wǎng)中進(jìn)行二次匹配； 5、知識(shí)權(quán)限：支持根據(jù)不同的崗位設(shè)置不同的知識(shí)提取權(quán)限，管理員可進(jìn)行相關(guān)知識(shí)庫(kù)的維護(hù)和更新。 從2022年開(kāi)始，以ChatGPT為主的...

雖然說(shuō)大模型在處理智能客服在情感理解方面的問(wèn)題上取得了很大的進(jìn)步，但由于情感是主觀的，不同人對(duì)相同文本可能產(chǎn)生不同的情感理解。大模型難以從各種角度準(zhǔn)確理解和表達(dá)情感。比如同一個(gè)人在心情愉悅和生氣的兩種狀態(tài)下，雖然都是同樣的回答，但表達(dá)的意思可能截然相反。此時(shí)，如果用戶沒(méi)有明確給出自己所處的具體情感狀態(tài)，大模型就有可能給出錯(cuò)誤的答案。 但我們?nèi)匀豢梢越柚嗄B(tài)信息處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)、用戶反饋的學(xué)習(xí)，以及情感識(shí)別和情感生成模型的結(jié)合等方式來(lái)改善情感理解的能力。然而，這需要更多的研究和技術(shù)創(chuàng)新來(lái)解決挑戰(zhàn)，并提高情感理解的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。 與此同時(shí)，在過(guò)去幾個(gè)月，幾乎每周都有企業(yè)入局大...

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(shí)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。現(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(shí)候進(jìn)行對(duì)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(jí)，可以處理更多的細(xì)節(jié)和復(fù)雜性。而小模型則相對(duì)規(guī)模較小，在計(jì)算和存儲(chǔ)上更為高效。 2、精度和性能：大模型通常在處理任務(wù)時(shí)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(jiǎn)單任務(wù)或在計(jì)算資源有限的環(huán)境中表現(xiàn)良好。 3、訓(xùn)練成本和時(shí)間：大模型需要更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源來(lái)訓(xùn)練，因此訓(xùn)練時(shí)間和成本可能較高。小模型相對(duì)較快且成本較低，適...