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(gè)ChatGPT其實(shí)沒有多大意義。我覺得基于這種大語(yǔ)言模型開發(fā)應(yīng)用機(jī)會(huì)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(jī),價(jià)值可能比輪子大多了。"
近期國(guó)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(tuán)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(jìn)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。 挑戰(zhàn)大模型的安全性,保障人工智能系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。江蘇教育大模型產(chǎn)品
大模型AIGC工具以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)能力與內(nèi)容生成能力成為企業(yè)提升業(yè)務(wù)效率與管理水平的全新應(yīng)用。比如:
1、智能會(huì)議助理企業(yè)的日常辦公需要經(jīng)常應(yīng)對(duì)會(huì)議安排、日程管理等事務(wù),既耗費(fèi)時(shí)間也容易出差錯(cuò)。大模型AIGC工具可以自動(dòng)分析電子郵件與日歷邀請(qǐng),了解不同團(tuán)隊(duì)的空閑時(shí)間和會(huì)議偏好,自動(dòng)生成會(huì)議安排表或日程計(jì)劃表,然后通過智能對(duì)話與每個(gè)與會(huì)成員進(jìn)行溝通,提高會(huì)議日程安排效率與事務(wù)處理效率。
2、智能內(nèi)部溝通通常情況下,企業(yè)內(nèi)部各個(gè)部門之間的郵件來往頻繁,會(huì)議總結(jié)與各類文件信息量大,需要花費(fèi)時(shí)間去閱讀、甄選。大模型AIGC工具可以通過學(xué)習(xí)歷史文檔和往期郵件,自動(dòng)生成針對(duì)性的郵件回復(fù)內(nèi)容與文件資料中的內(nèi)容概要,從而讓會(huì)議成員更專注,員工工作更高,例如字節(jié)跳動(dòng)旗下的飛書妙記等。 舟山客服大模型軟件大模型通過大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)、多領(lǐng)域訓(xùn)練、知識(shí)融合和遷移學(xué)習(xí)等手段,擁有更全的知識(shí)儲(chǔ)備。
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)。通過優(yōu)化搜索算法和推薦系統(tǒng),可以更準(zhǔn)確地推薦相關(guān)的知識(shí)內(nèi)容,提升用戶滿意度和使用體驗(yàn)。
由于大模型的結(jié)構(gòu)復(fù)雜,運(yùn)算過程繁瑣,因此會(huì)面臨更高的計(jì)算復(fù)雜度較高,推理過程中需要處理的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量較大,在推理過程中,這些因素都會(huì)導(dǎo)致推理速度相對(duì)較慢,從而消耗更多的計(jì)算資源和時(shí)間,對(duì)于一些實(shí)時(shí)性要求較高的任務(wù),大模型可能由于推理速度較慢而出現(xiàn)響應(yīng)延遲的情況。這對(duì)任務(wù)的結(jié)果產(chǎn)生不利影響,因此,在實(shí)際應(yīng)用時(shí),需要根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需求,綜合考慮推理速度,計(jì)算資源和時(shí)間等因素,以優(yōu)化推理速度和結(jié)果質(zhì)量。利用大模型自動(dòng)生成對(duì)話流程的能力,可直接提高復(fù)雜問題的解決能力和問題的直接回答率。
現(xiàn)在各行各業(yè)都在接入大模型,讓自家的產(chǎn)品更智能,但事實(shí)情況真的是這樣嗎?
事實(shí)是通用性大模型的數(shù)據(jù)庫(kù)大多基于互聯(lián)網(wǎng)的公開數(shù)據(jù),當(dāng)有人提問時(shí),大模型只能從既定的數(shù)據(jù)庫(kù)中查找答案,特別是當(dāng)一個(gè)問題我們需要非常專業(yè)的回答時(shí),得到的答案只能是泛泛而談。這就是通用大模型,對(duì)于對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性要求較高的用戶,這樣的回答遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足要求。根據(jù)摩根士丹利發(fā)布的一項(xiàng)調(diào)查顯示,只有4%的人表示對(duì)于ChatGPT使用有依賴。
有沒有辦法改善大模型回答不準(zhǔn)確的情況?當(dāng)然有。這就是在通用大模型的基礎(chǔ)上的垂直大模型,可以基于大模型和企業(yè)的個(gè)性化數(shù)據(jù)庫(kù),進(jìn)行私人定制,建立專屬的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng),提高大模型輸出的準(zhǔn)確率。實(shí)現(xiàn)私有化部署后,數(shù)據(jù)庫(kù)做的越大,它掌握的知識(shí)越多、越準(zhǔn)確,就越有可能帶來式的大模型應(yīng)用。 探索各種大模型應(yīng)用案例,發(fā)現(xiàn)人工智能如何影響我們的日常生活和工作流程。江蘇教育大模型產(chǎn)品
利用大模型技術(shù),企業(yè)能夠更精確地分析海量數(shù)據(jù),提升決策效率。江蘇教育大模型產(chǎn)品
對(duì)于未來的自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),大型模型將是發(fā)展的主流趨勢(shì),其高精度、高效率和廣泛應(yīng)用前景將會(huì)持續(xù)推動(dòng)其在人工智能領(lǐng)域的深入發(fā)展。但是,其龐大的計(jì)算機(jī)硬件和算法復(fù)雜度也是制約大型模型開發(fā)和應(yīng)用的瓶頸,需要我們持續(xù)研究與推進(jìn)技術(shù)的進(jìn)步,以期它在更多領(lǐng)域取得更加突出的應(yīng)用效果。杭州音視貝科技公司致力于大模型在垂直行業(yè)落地應(yīng)用的研究,現(xiàn)在已開發(fā)出大模型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)和大模型智能客服系統(tǒng),助力企業(yè)降本增效,進(jìn)一步數(shù)字化轉(zhuǎn)型。江蘇教育大模型產(chǎn)品