AI大模型的發(fā)展進(jìn)步催生了許多新型工具，應(yīng)用于多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域，成為企業(yè)增進(jìn)工作效率，提高管理水平的有力武器。這其中，大模型知識庫通過變革信息獲取方式，為我們提供了一種全新的工作和生活體驗(yàn)。大模型知識庫就是基于大規(guī)模數(shù)據(jù)和先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建的信息存儲和獲取系統(tǒng)，從多個(gè)數(shù)據(jù)源中獲取和整合知識，通過建模和檢索為用戶提供準(zhǔn)確的知識支持，并保持知識的實(shí)時(shí)更新和維護(hù)。大模型知識庫可以涵蓋科學(xué)、歷史、文化、醫(yī)學(xué)、工程等多個(gè)領(lǐng)域的知識，構(gòu)建一個(gè)包羅萬象的信息寶庫。在企業(yè)應(yīng)用方面，大模型知識庫可以實(shí)現(xiàn)企業(yè)資料、行業(yè)信息、市場動態(tài)、文化構(gòu)建方面知識的存儲和調(diào)用。在個(gè)人應(yīng)用方面，大模型知識庫可以提升知識獲取的效率，以及個(gè)性化知識獲取的能力。預(yù)見大模型發(fā)展趨勢，把握未來科技的發(fā)展方向。四川金融大模型方案

    大模型技術(shù)架構(gòu)是一個(gè)非常復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，涉及到計(jì)算機(jī)設(shè)備，模型部署，模型訓(xùn)練等多個(gè)方面，下面我們就來具體說一說：

1、計(jì)算設(shè)備：大型模型需要強(qiáng)大的計(jì)算資源，通常使用圖形處理器GPU（如NVIDIA型號RTX3090、A6000或Tesla系列，32G以上的內(nèi)存，固態(tài)硬盤，多核處理器和能從云端快速下載數(shù)據(jù)集的網(wǎng)絡(luò)等。

2、模型訓(xùn)練平臺：為加速模型訓(xùn)練和優(yōu)化，需要使用高度優(yōu)化的訓(xùn)練平臺和框架。常見的大型深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練平臺有TensorFlowExtended（TFX）、PyTorchLightning、Horovod等。

3、數(shù)據(jù)處理：大型深度學(xué)習(xí)模型需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，因此需要使用高效的數(shù)據(jù)處理工具和平臺。常見的大數(shù)據(jù)處理平臺有ApacheHadoop、ApacheSpark、TensorFlowDataValidation、ApacheKafka、Dask等。

4、模型部署和推理：部署大型深度學(xué)習(xí)模型需要高效的硬件加速器和低延遲的推理引擎，以提供實(shí)時(shí)的響應(yīng)和高效的計(jì)算能力。

5、模型監(jiān)控和優(yōu)化：大型模型的復(fù)雜性和規(guī)模也帶來了許多挑戰(zhàn)，如如模型收斂速度、模型可靠性、模型的魯棒性等。因此，需要使用有效的監(jiān)控和優(yōu)化技術(shù)來提高模型的穩(wěn)定性和性能。 四川金融大模型方案在全球范圍內(nèi)，許多國家紛紛制定了人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，并投入大量資源用于研發(fā)和應(yīng)用。

大模型在金融行業(yè)客戶服務(wù)方面也有非常不錯(cuò)的表現(xiàn)。

首先，大模型知識庫與應(yīng)答系統(tǒng)囊括金融行業(yè)產(chǎn)品、服務(wù)、政策、辦事流程及一般話術(shù)，AI機(jī)器人通過理解客戶問題，生成符合業(yè)務(wù)場景的回答，滿足客戶需求，提高客服工作成效。

其次，在個(gè)人服務(wù)領(lǐng)域，大模型可以根據(jù)銀行流水收支變化為客戶提供還款建議、理財(cái)指導(dǎo)等方案，還能幫助推薦適合的金融產(chǎn)品和服務(wù)，是很好的理財(cái)顧問。

第三，大模型通過對客戶標(biāo)簽和交易屬性等多類數(shù)據(jù)的分析，可以對目標(biāo)客戶群開展不同層次，不同方式的服務(wù)觸達(dá)，提供”千人千面“的特色服務(wù)，是極具效率的金融營銷和辦公助手。

大模型和小模型對比大模型的優(yōu)勢表現(xiàn)在以下幾點(diǎn)：

首先，大模型擁有更多的參數(shù)，能夠更準(zhǔn)確地捕捉數(shù)據(jù)中的模式和特征，處理復(fù)雜任務(wù)的表現(xiàn)更好，能夠?qū)崿F(xiàn)更準(zhǔn)確、自然的內(nèi)容輸出，典型表現(xiàn)就是GPT-3的自然應(yīng)答能力。

其次，大模型通過學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)中的細(xì)微差異，能夠更好地適應(yīng)任務(wù)需求，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集或未見樣本的預(yù)測表現(xiàn)更出色。

第三，大模型能夠處理更復(fù)雜的語言結(jié)構(gòu)，理解更深層次的語義，在回答問題、機(jī)器翻譯、摘要生成等任務(wù)中，能夠更好地考慮上下文信息、生成連貫內(nèi)容。

第四，大模型擁有更大的容量，可以存儲更多的知識和經(jīng)驗(yàn)，基于大模型構(gòu)建的知識庫可以更詳細(xì)地收集信息，好地應(yīng)對困難問題，提供更有洞察力的結(jié)果。 通過人機(jī)對話，大模型可以給機(jī)器人發(fā)命令，指導(dǎo)機(jī)器人改正錯(cuò)誤、提高機(jī)器人的學(xué)習(xí)能力等。

席卷全球的數(shù)字化浪潮推動“數(shù)字ZW”加速落地，不斷提升了ZF行政效能和為民服務(wù)的效率?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+ZW服務(wù)”的成果也在遍地開花，從“線下跑“向”網(wǎng)上辦“、”分頭辦“向”協(xié)同辦“轉(zhuǎn)變，推進(jìn)”一網(wǎng)通辦“，切實(shí)提高了人民**的幸福感和安全感。

加上今年，ChatGpt等產(chǎn)品的落地，引發(fā)了市場對AI大模型等技術(shù)的關(guān)注，在數(shù)字中國建設(shè)整體規(guī)劃布局的當(dāng)下，AI大模型技術(shù)能否融入數(shù)字技術(shù)，賦能經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展布局目標(biāo)則顯得十分關(guān)鍵。

杭州音視貝公司的大模型將現(xiàn)有的應(yīng)用系統(tǒng)經(jīng)過AI訓(xùn)練和嵌入后，由現(xiàn)在的“一網(wǎng)協(xié)同”“一網(wǎng)通辦”“一網(wǎng)統(tǒng)管”等協(xié)同平臺升級為“智能協(xié)同”“智能通辦”“智能統(tǒng)管”等智能平臺，實(shí)現(xiàn)從“被動服務(wù)”到“主動服務(wù)”的升級轉(zhuǎn)變。 大模型在處理特定領(lǐng)域任務(wù)時(shí)，可能由于缺乏針對性數(shù)據(jù)而表現(xiàn)不佳。四川金融大模型方案

知識庫模型通過訓(xùn)練，可以幫助企業(yè)提升經(jīng)營管理、客戶服務(wù)、工作協(xié)調(diào)的效率，壯大實(shí)力，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展。四川金融大模型方案

    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，對于對數(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，進(jìn)行私人定制，建立專屬的知識庫系統(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)庫做的越大，它掌握的知識越多、越準(zhǔn)確，就越有可能帶來式的大模型應(yīng)用。 四川金融大模型方案