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大模型人工智能應(yīng)用

來源: 發(fā)布時間:2024-09-01

    大模型的訓(xùn)練通常需要大量的計算資源(如GPU、TPU等)和時間。同時,還需要充足的數(shù)據(jù)集和合適的訓(xùn)練策略來獲得更好的性能。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_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)練一個大模型的關(guān)鍵。根據(jù)任務(wù)的要求和具體情況來選擇適合的模型結(jié)構(gòu)。

4、模型初始化:在訓(xùn)練開始之前,需要對模型進(jìn)行初始化。這通常是通過對模型進(jìn)行隨機初始化或者使用預(yù)訓(xùn)練的模型權(quán)重來實現(xiàn)。

5、模型訓(xùn)練:使用預(yù)處理的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,將其輸入到模型中進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中,模型通過迭代優(yōu)化損失函數(shù)來不斷更新模型參數(shù)。

6、超參數(shù)調(diào)整:在模型訓(xùn)練過程中,需要調(diào)整一些超參數(shù)(如學(xué)習(xí)率、批大小、正則化系數(shù)等)來優(yōu)化訓(xùn)練過程和模型性能。

7、模型評估和驗證:在訓(xùn)練過程中,需要使用驗證集對模型進(jìn)行評估和驗證。根據(jù)評估結(jié)果,可以調(diào)整模型結(jié)構(gòu)和超參數(shù)。 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。大模型人工智能應(yīng)用

大模型人工智能應(yīng)用,大模型

    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(jìn)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。 浙江深度學(xué)習(xí)大模型怎么應(yīng)用利用大模型內(nèi)容生成技術(shù),輕松打造吸引人的廣告文案和宣傳資料。

大模型人工智能應(yīng)用,大模型

大模型和小模型對比小模型的優(yōu)勢表現(xiàn)在以下幾點首先,由于小模型的參數(shù)量較少,因此訓(xùn)練和推理速度更快。

例如,在自然語言處理任務(wù)中,大模型可能需要數(shù)小時甚至數(shù)天來進(jìn)行訓(xùn)練,而小模型則能夠在較短時間內(nèi)完成訓(xùn)練。

其次,是占用資源較少,小模型在移動設(shè)備、嵌入式系統(tǒng)或低功耗環(huán)境中更易于部署和集成,占用資源少,能夠在資源受限的設(shè)備上運行。

第三,當(dāng)面對少量標(biāo)注數(shù)據(jù)時,大模型可能會因為過擬合而出現(xiàn)性能下降的情況,而小模型通常能夠更好地泛化,提供更準(zhǔn)確的結(jié)果。

第四,小模型在原型開發(fā)階段非常有用,因為它們可以更快地迭代和嘗試不同的方法,通過使用小模型進(jìn)行迅速驗證,可以更清楚地了解問題和解決方案的可行性。

大模型在品牌方的落地,大家寄予希望的就是虛擬導(dǎo)購和數(shù)字人導(dǎo)購兩個場景。虛擬導(dǎo)購,從傳統(tǒng)的貨架式電商到直播電商,再到如今出海的場景下的對話式電商,在這個對話的過程當(dāng)中實現(xiàn)了通過基于選擇等商品進(jìn)行商品,再到具體下單的一個全流程,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。大模型加持的新一代數(shù)字人交互能力會更強,也可以促成新的IP的成形。這兩項是我們看到品牌商預(yù)期比較高,也是希望重點去落地的兩個方向。利用新型工具為自身的業(yè)務(wù)、管理提供支撐,提高各方面的運行效率,降低成本,讓企業(yè)發(fā)展擁有持續(xù)的動力。

大模型人工智能應(yīng)用,大模型

大模型知識庫系統(tǒng)可以實現(xiàn)知識、信息的準(zhǔn)確檢索與回答。原理是將大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,通過深度學(xué)習(xí)算法將語義和上下文信息編碼到模型的參數(shù)中。當(dāng)用戶提出問題時,模型會根據(jù)問題的語義和上下文信息,從知識庫中找到相關(guān)的信息進(jìn)行回答。大模型知識庫的檢索功能應(yīng)用廣闊,例如在搜索引擎中,可以為用戶提供更加準(zhǔn)確的搜索結(jié)果;在智能應(yīng)答系統(tǒng)中,可以為用戶提供及時、準(zhǔn)確的答案;而在智能客服和機器人領(lǐng)域,也可以為客戶提供更加智能化和個性化的服務(wù)。杭州音視貝科技有限公司研發(fā)的大模型知識庫系統(tǒng)擁有強大的知識信息檢索能力,能夠為企業(yè)、機構(gòu)提供更有智慧的工具支持。制造業(yè)通過應(yīng)用大模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,優(yōu)化了生產(chǎn)流程,降低了成本并提高了產(chǎn)品質(zhì)量。廣州行業(yè)大模型使用技術(shù)是什么

7 月 26 日,OpenAI 推出安卓版 ChatGPT,目前在美國、印度、孟加拉國和巴西四國使用。大模型人工智能應(yīng)用

杭州音視貝科技公司研發(fā)的大模型知識庫系統(tǒng)產(chǎn)品,主要有以下幾個方面的功能:

1、知識標(biāo)簽:從業(yè)務(wù)和管理的角度對知識進(jìn)行標(biāo)注,文檔在采集過程中會自動生成該文檔的基本屬性,例如:分類、編號、名稱、日期等,支持自定義;

2、知識檢索:支持通過關(guān)鍵字對文檔標(biāo)題或內(nèi)容進(jìn)行檢索;

3、知識推送:將更新的知識庫內(nèi)容主動推送給相關(guān)人員;

4、知識回答:支持在線提問可先在知識庫中進(jìn)行匹配,匹配失敗或不滿意時可通過提示,轉(zhuǎn)接至互聯(lián)網(wǎng)中進(jìn)行二次匹配;

5、知識權(quán)限:支持根據(jù)不同的崗位設(shè)置不同的知識提取權(quán)限,管理員可進(jìn)行相關(guān)知識庫的維護(hù)和更新。 大模型人工智能應(yīng)用