江蘇深度學(xué)習(xí)大模型發(fā)展前景是什么

    國內(nèi)比較出名大模型主要有：

1、ERNIE(EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration):ERNIE是由百度開發(fā)的一個基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型。ERNIE在自然語言處理任務(wù)中取得了較好的性能，包括情感分析、文本分類、命名實體識別等。

2、HANLP(HanLanguageProcessing):HANLP是由中國人民大學(xué)開發(fā)的一個中文自然語言處理工具包，其中包含了一些中文大模型。例如，HANLP中的大模型包括中文分詞模型、詞法分析模型、命名實體識別模型等。

3、DeBERTa(Decoding-enhancedBERTwithdisentangledattention):DeBERTa是由華為開發(fā)的一個基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型。DeBERTa可以同時學(xué)習(xí)局部關(guān)聯(lián)和全局關(guān)聯(lián)，提高了模型的表示能力和上下文理解能力。

4、THUNLP(TsinghuaUniversityNaturalLanguageProcessingGroup):清華大學(xué)自然語言處理組（THUNLP）開發(fā)了一些中文大模型。其中的大模型包括中文分詞模型、命名實體識別模型、依存句法分析模型等。

5、XiaoIce(小冰):XiaoIce是微軟亞洲研究院開發(fā)的一個聊天機器人，擁有大型的對話系統(tǒng)模型。XiaoIce具備閑聊、情感交流等能力，并在中文語境下表現(xiàn)出很高的流暢性和語言理解能力。 大模型可以給機器人發(fā)命令、理解機器人的反饋、分解任務(wù)變成動作、幫助機器處理圖像、聲音等多模態(tài)的數(shù)據(jù)。江蘇深度學(xué)習(xí)大模型發(fā)展前景是什么

    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，因此在整個通用大模型的能力進一步增強的時候，會有越來越多的企業(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)該如何選型的問題？這里我們著重講常見的三個模型Vicuna、BloomZ和GLM。選型涉及三個維度：實際性能跑分，性價比，合規(guī)性。

   從性能角度來講，目前評價比較高的還是Vicuna的13B模型，這也是Vicuna強勁的一個點。所以Vicuna經(jīng)常是實際落地的時候很多那個測試機上布的那個大模型。但它也有一個很明確的缺點，即無法商用。所以實際在去真實落地的過程中，我們看到很多企業(yè)會去選BloomZ和GLM6B。

  但是BloomZ也存在著不小的意識形態(tài)的問題，它對金融行業(yè)測試的效果會相對較好，泛行業(yè)則會比較弱。整體來講，目前我們看到的其實采納度比較高的還是GLM6B這款產(chǎn)品，它不管是在性能還是價格本身，成本層面，包括合規(guī)性都有比較強的優(yōu)勢。 杭州通用大模型的概念是什么音視貝在智能呼叫中心的基礎(chǔ)上制定了大模型解決方案，為醫(yī)保局提供來電數(shù)據(jù)存儲分析、智能解答等新型工具。

    AI大模型賦能智能服務(wù)場景主要有以下幾種：

1、智能熱線。可根據(jù)與居民/企業(yè)的交流內(nèi)容，快速判定并精細(xì)適配政策。根據(jù)**的不同需求，通過智能化解決方案，提供全天候的智能服務(wù)。

2、數(shù)字員工。將數(shù)字人對話場景無縫嵌入到服務(wù)業(yè)務(wù)流程中，為**提供“邊聊邊辦”的數(shù)字化服務(wù)。辦事**與數(shù)字人對話時，數(shù)字人可提供智能推送服務(wù)入口，完成業(yè)務(wù)咨詢、資訊推送、服務(wù)引導(dǎo)、事項辦理等服務(wù)。

3、智能營商環(huán)境分析。利用多模態(tài)大模技術(shù)，為用戶提供精細(xì)的全生命周期辦事推薦、數(shù)據(jù)分析、信息展示等服務(wù)，將“被動服務(wù)”模式轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃臃?wù)”模式。

4、智能審批。大模型+RPA的辦公助手，與審批系統(tǒng)集成，自動處理一些標(biāo)準(zhǔn)化審批請求，審批進程提醒，并自動提取審批過程中的關(guān)鍵指標(biāo)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)，生成報告和可視化圖表，提高審批效率和質(zhì)量。

    有了知識圖譜技術(shù)的加持，智能客服可以在語義理解與智能應(yīng)答方面表現(xiàn)更出色，有力提高各個行業(yè)客服系統(tǒng)的能力水平，同時也提高企業(yè)的競爭力。

    基于知識圖譜的客服系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的個人信息和歷史記錄，提供個性化的服務(wù)。通過對用戶偏好和需求的建模，客服系統(tǒng)可以根據(jù)知識圖譜中的相關(guān)知識為每個用戶提供定制化的建議和支持。

    知識圖譜技術(shù)可以將不同來源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、系統(tǒng)化，對數(shù)據(jù)進行分析、挖掘，為更好地理解用戶需求和行為提供支持，應(yīng)用在客戶投訴與建議的信息分析方面，能夠幫助企業(yè)和機構(gòu)改善服務(wù)，提高客戶（**）滿意度。

    杭州音視貝科技有限公司是人工智能大模型的開拓者與實踐者，在知識圖譜與智能客服應(yīng)用方面有多年的研發(fā)經(jīng)驗，不斷應(yīng)用新技術(shù)，打造新產(chǎn)品，為企業(yè)、機構(gòu)的客戶服務(wù)系統(tǒng)提供能力升級的有力工具。 音視貝大模型智能客服為電商平臺提供了快速、個性化和高效的服務(wù)，增強了用戶購物體驗，提高了用戶復(fù)購率。

    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開發(fā)的一款自然語言處理（NLP）模型，擁有1750億個參數(shù)。它可以生成高質(zhì)量的文本、回答問題、進行對話等。GPT-3可以用于自動摘要、語義搜索、語言翻譯等任務(wù)。

2、BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers):BERT是由Google開發(fā)的一款基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型。BERT擁有1億個參數(shù)。它在自然語言處理任務(wù)中取得了巨大的成功，包括文本分類、命名實體識別、句子關(guān)系判斷等。

3、ResNet(ResidualNetwork):ResNet是由Microsoft開發(fā)的一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，被用于計算機視覺任務(wù)中。ResNet深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)解決了梯度消失的問題，使得訓(xùn)練更深的網(wǎng)絡(luò)變得可行。ResNet在圖像分類、目標(biāo)檢測和圖像分割等任務(wù)上取得了***的性能。

4、VGGNet(VisualGeometryGroupNetwork):VGGNet是由牛津大學(xué)的VisualGeometryGroup開發(fā)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。VGGNet結(jié)構(gòu)簡單清晰，以其較小的卷積核和深層的堆疊吸引了很多關(guān)注。VGGNet在圖像識別和圖像分類等任務(wù)上表現(xiàn)出色

。5、Transformer:Transformer是一種基于自注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。 大模型通過大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)、多領(lǐng)域訓(xùn)練、知識融合和遷移學(xué)習(xí)等手段，擁有更全的知識儲備。深圳智能客服大模型發(fā)展前景是什么

隨著人工智能技術(shù)的不斷進步，AI大模型將不斷延伸服務(wù)邊界，推進智慧醫(yī)療的落地進程。江蘇深度學(xué)習(xí)大模型發(fā)展前景是什么

百度創(chuàng)始人李彥宏早就公開表示："創(chuàng)業(yè)公司重新做一個ChatGPT其實沒有多大意義。我覺得基于這種大語言模型開發(fā)應(yīng)用機會很大，沒有必要再重新發(fā)明一遍輪子，有了輪子之后，做汽車、飛機，價值可能比輪子大多了。"

近期國內(nèi)發(fā)布的大模型，大多都面向垂直產(chǎn)業(yè)落地，如京東發(fā)布的言犀大模型，攜程發(fā)布的旅游業(yè)垂直大模型"攜程問道"，閱文集團發(fā)布的閱文妙筆大模型，網(wǎng)易有道發(fā)布的教育領(lǐng)域垂直大模型"子曰"等。

企業(yè)如果基于行業(yè)大模型，再加上自身數(shù)據(jù)進行精調(diào)，可以建構(gòu)專屬模型，打造出高可用性的智能服務(wù)，而且模型參數(shù)比通用大模型少，訓(xùn)練和推理的成本更低，模型優(yōu)化也更容易。 江蘇深度學(xué)習(xí)大模型發(fā)展前景是什么