松松云倉(cāng):對(duì)接WMS與ERP系統(tǒng),助力電商物流新篇章
松松云倉(cāng)物流代發(fā)貨服務(wù)
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優(yōu)化電商運(yùn)營(yíng):松松云倉(cāng)物流代發(fā)貨服務(wù)的優(yōu)勢(shì)
松松云倉(cāng):電商賣(mài)家的物流解決方案,助您提升效率與銷(xiāo)售
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松松云倉(cāng):助力電商賣(mài)家解決物流難題
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松松云倉(cāng)助力電商賣(mài)家有效解決物流難題
目前國(guó)內(nèi)大型模型出現(xiàn)百家爭(zhēng)鳴的景象,各自的產(chǎn)品都各有千秋,還沒(méi)有誰(shuí)能做到一家獨(dú)大。國(guó)內(nèi)Top-5的大模型公司,分別是:百度的文心一言、阿里的通義千問(wèn)、騰訊的混元、華為的盤(pán)古以及科大訊飛的星火。
1、百度的文心一言:它是在產(chǎn)業(yè)實(shí)際應(yīng)用中真正產(chǎn)生價(jià)值的一個(gè)模型,它不僅從無(wú)監(jiān)督的語(yǔ)料中學(xué)習(xí)知識(shí),還通過(guò)百度多年積累的海量知識(shí)中學(xué)習(xí)。這些知識(shí),是高質(zhì)量的訓(xùn)練語(yǔ)料,有一些是人工精標(biāo)的,有一些是自動(dòng)生成的。文心大模型參數(shù)量非常大,達(dá)到了2600億。
2、阿里的通義千問(wèn):它是一個(gè)超大規(guī)模的語(yǔ)言模型,具備多輪對(duì)話、文案創(chuàng)作、邏輯推理、多模態(tài)理解、多語(yǔ)言支持等功能。參數(shù)已從萬(wàn)億升級(jí)至10萬(wàn)億,成為全球比較大的AI預(yù)訓(xùn)練模型。
3、騰訊的混元:它是一個(gè)包含CV(計(jì)算機(jī)視覺(jué))、NLP(自然語(yǔ)言處理)、多模態(tài)內(nèi)容理解、文案生成、文生視頻等方向的超大規(guī)模AI智能模型。騰訊在大語(yǔ)言模型AI的布局,尤其是類(lèi)ChatGPT聊天機(jī)器人,有著別人無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì),還可以通過(guò)騰訊云向B端用戶(hù)服務(wù)。
4、華為的盤(pán)古:作為國(guó)際市場(chǎng)上抗打的企業(yè),在AI領(lǐng)域自然也被給予了厚望。盤(pán)古大模型向行業(yè)提供服務(wù),以行業(yè)需求為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)的大模型體系,目前在在礦山領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)商用。 大模型在提升模型性能、改進(jìn)自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)能力、促進(jìn)領(lǐng)域交叉和融合等方面具有廣闊的發(fā)展前景。杭州行業(yè)大模型發(fā)展前景是什么
AI大模型賦能智能服務(wù)場(chǎng)景主要有以下幾種:
1、智能熱線??筛鶕?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(guò)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(duì)話場(chǎng)景無(wú)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(duì)話時(shí),數(shù)字人可提供智能推送服務(wù)入口,完成業(yè)務(wù)咨詢(xún)、資訊推送、服務(wù)引導(dǎo)、事項(xiàng)辦理等服務(wù)。
3、智能營(yíng)商環(huán)境分析。利用多模態(tài)大模技術(shù),為用戶(hù)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(dòng)服務(wù)”模式轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃?dòng)服務(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(dòng)處理一些標(biāo)準(zhǔn)化審批請(qǐng)求,審批進(jìn)程提醒,并自動(dòng)提取審批過(guò)程中的關(guān)鍵指標(biāo)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),生成報(bào)告和可視化圖表,提高審批效率和質(zhì)量。 福建人工智能大模型推薦大模型的發(fā)展雖然取得了重要的成果,但仍然面臨一些挑戰(zhàn)和限制,如模型尺寸、訓(xùn)練和推理速度、資源需求等。
大模型在品牌方的落地,大家寄予希望的就是虛擬導(dǎo)購(gòu)和數(shù)字人導(dǎo)購(gòu)兩個(gè)場(chǎng)景。虛擬導(dǎo)購(gòu),從傳統(tǒng)的貨架式電商到直播電商,再到如今出海的場(chǎng)景下的對(duì)話式電商,在這個(gè)對(duì)話的過(guò)程當(dāng)中實(shí)現(xiàn)了通過(guò)基于選擇等商品進(jìn)行商品,再到具體下單的一個(gè)全流程,是區(qū)別于傳統(tǒng)電商之外新的一種電商形式。數(shù)字人導(dǎo)購(gòu)。大模型加持的新一代數(shù)字人交互能力會(huì)更強(qiáng),也可以促成新的IP的成形。這兩項(xiàng)是我們看到品牌商預(yù)期比較高,也是希望重點(diǎn)去落地的兩個(gè)方向。
傳統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)搜索系統(tǒng)是基于關(guān)鍵詞匹配進(jìn)行的,缺少對(duì)用戶(hù)問(wèn)題理解和答案二次處理的能力。
杭州音視貝科技公司探索使用大語(yǔ)言模型,通過(guò)其對(duì)自然語(yǔ)言理解和生成的能力,揣摩用戶(hù)意圖,并對(duì)原始知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行匯總、整合,生成更準(zhǔn)確的回答。其具體操作思路是:
首先,使用傳統(tǒng)搜索技術(shù)構(gòu)建基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)查詢(xún),提高回答的可控性;
其次,接入大模型,讓其發(fā)揮其強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理能力,對(duì)用戶(hù)請(qǐng)求進(jìn)行糾錯(cuò),提取關(guān)鍵點(diǎn)等預(yù)處理,實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的“理解”,對(duì)輸出結(jié)果在保證正確性的基礎(chǔ)上進(jìn)行分析、推理,給出正確答案。私域知識(shí)庫(kù)解決不了問(wèn)題,可以轉(zhuǎn)為人工處理,或接入互聯(lián)網(wǎng),尋求答案,系統(tǒng)會(huì)對(duì)此類(lèi)問(wèn)題進(jìn)行標(biāo)注,機(jī)器強(qiáng)化學(xué)習(xí)。 隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新,我們可以期待大模型在各個(gè)領(lǐng)域繼續(xù)取得更多突破和應(yīng)用。
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(lèi)注釋的訓(xùn)練。其性能據(jù)說(shuō)比肩,也被稱(chēng)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)微調(diào)的聊天模型似乎與ChatGPT處于同一水平?!薄斑@對(duì)開(kāi)源來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的飛躍,對(duì)閉源提供商來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的打擊,因?yàn)槭褂眠@種模式將為大多數(shù)公司提供更多的可定制性和更低的成本。大模型的出現(xiàn)不僅極大地推動(dòng)了人工智能領(lǐng)域的發(fā)展,也為其他AI任務(wù)提供了更強(qiáng)大的工具和技術(shù)基礎(chǔ)。福州中小企業(yè)大模型國(guó)內(nèi)項(xiàng)目有哪些
作為人工智能新興領(lǐng)域的一部分,大模型技術(shù)正在向全球各個(gè)領(lǐng)域滲透,應(yīng)用場(chǎng)景日趨多元化。杭州行業(yè)大模型發(fā)展前景是什么
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)榇竽P托枰M(jìn)行大規(guī)模的矩陣運(yùn)算、梯度計(jì)算等復(fù)雜的計(jì)算操作,需要更多的并行計(jì)算能力和存儲(chǔ)資源。購(gòu)買(mǎi)和配置這樣的計(jì)算資源需要巨額的投入,因此訓(xùn)練成本較高。
4、訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng):由于大模型參數(shù)量巨大和計(jì)算復(fù)雜度高,訓(xùn)練過(guò)程通常需要較長(zhǎng)的時(shí)間。訓(xùn)練時(shí)間的長(zhǎng)短取決于數(shù)據(jù)集的大小、計(jì)算資源的配置和算法的優(yōu)化等因素。長(zhǎng)時(shí)間的訓(xùn)練過(guò)程不僅增加了計(jì)算資源的利用成本,也會(huì)導(dǎo)致周期性的停機(jī)和網(wǎng)絡(luò)傳輸問(wèn)題,進(jìn)一步加大了訓(xùn)練時(shí)間和成本。 杭州行業(yè)大模型發(fā)展前景是什么
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