ChatGPT的問世讓大模型走入了公眾視野，成為人工智能領(lǐng)域的技術(shù)熱點，隨著產(chǎn)品的普及，大模型與小模型的區(qū)別和各自的優(yōu)勢特點也逐漸清晰，將兩者相結(jié)合，往往可以發(fā)揮出更大的價值。

在概念上，大模型是指參數(shù)量巨大的深度學習模型，通常在數(shù)百萬到數(shù)十億之間，具有強大的計算能力和數(shù)據(jù)擬合能力，可以在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進行訓練，獲得更準確的預測結(jié)果。

小模型是指參數(shù)量相對較少的機器學習模型，通常在幾千到幾萬之間，具有簡化的結(jié)構(gòu)和較少的隱藏層單元或卷積核數(shù)量，存儲和計算資源方面的需求較低，能夠迅速訓練和推理。 從大模型發(fā)展趨勢中，我們看到了人工智能技術(shù)的無限潛力。北京金融大模型應用

AIGC的商業(yè)營銷在虛擬現(xiàn)實和營銷預測方面也有不錯的表現(xiàn)。

一、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實營銷

虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實可以提供沉浸式產(chǎn)品展示，品牌可以通過更為生動、立體、逼真的方式向客戶展示產(chǎn)品的特點和優(yōu)勢，使客戶能夠深入地了解產(chǎn)品信息，增強客戶對產(chǎn)品的認知度。同時，吸引客戶參與和互動，能夠提高品牌關(guān)注度和客戶轉(zhuǎn)化率。還可以利用大數(shù)據(jù)對營銷策略和體驗設計進行優(yōu)化，可進一步提升營銷效果和用戶滿意度，提升品牌營銷力和市場占有率。

二、智能預測營銷

在數(shù)據(jù)營銷的基礎(chǔ)上，對市場趨勢和用戶行為進行預測分析，便于提前調(diào)整產(chǎn)品和營銷策略，搶占市場先機。在售后服務層面，進行客戶流失預測和客戶維護建議，提供個性化客戶關(guān)懷方案，可以提高客戶忠誠度和留存率。 北京金融大模型應用基于大模型技術(shù)的各種新工具如雨后春筍般不斷涌現(xiàn)將企業(yè)業(yè)務辦公與客戶服務的智能化帶到了新高度。

    在大數(shù)據(jù)人工智能的應用水平上，醫(yī)療行業(yè)遠遠落后于互聯(lián)網(wǎng)、金融和電信等信息化程度更好的行業(yè)。這是由醫(yī)療行業(yè)的特殊性引起的，比如要求數(shù)據(jù)的準確性，用戶的隱私安全等，都讓其發(fā)展受到了局限性。

  據(jù)統(tǒng)計，到2025年人工智能應用市場總值將達到1270億美元，其中醫(yī)療行業(yè)將占市場規(guī)模的五分之一。我國正處于醫(yī)療人工智能的風口：2016年中國人工智能+醫(yī)療市場規(guī)模達到，增長；2017年將超過130億元，增長；2018年有望達到200億元。投資方面，據(jù)IDC發(fā)布報告的數(shù)據(jù)顯示，2017年全球?qū)θ斯ぶ悄芎驼J知計算領(lǐng)域的投資將迅猛增長60%，達到125億美元，在2020年將進一步增加到460億美元。其中，針對醫(yī)療人工智能行業(yè)的投資也呈現(xiàn)逐年增長的趨勢。其中2016年總交易額為，總交易數(shù)為90起，均達到歷史比較高值。

  國家政策和資本紛紛加碼醫(yī)療大數(shù)據(jù)方向，醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用將成為史上確定的大風口，未來發(fā)展?jié)摿o可限量。

在2022年，不少公司已經(jīng)成功地將大模型技術(shù)應用在了自己的智能客服上。例如，美國一家大型銀行就使用大模型技術(shù)來構(gòu)建智能客服系統(tǒng)。該銀行的數(shù)據(jù)科學家使用無監(jiān)督學習來訓練一個大模型，然后將其應用于客服對話系統(tǒng)中。通過使用這個大模型，銀行能夠更好地理解客戶的問題并迅速響應該要求。這個智能客服系統(tǒng)不僅能夠理解客戶的語言和意圖，還可以提供更加個性化的服務。大模型編寫相似問題的技術(shù)原理主要是基于深度學習和自然語言處理技術(shù)。大模型需要通過對大量語料庫進行訓練來學習語言的模式和語義信息。在大模型中，算法被用來建立問題之間的聯(lián)系和比較關(guān)系，從而能夠識別相似問題和生成新的問題。大模型需要使用生成式對話技術(shù)來回答相似問題。這通常需要使用神經(jīng)網(wǎng)絡模型，例如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡或變換器等。這些模型可以學習將輸入的文本轉(zhuǎn)換為輸出的文本的能力，從而能夠生成具有邏輯清晰、語義準確的回答。在大模型中，這些模型被用來生成回答并理解問題之間的聯(lián)系和規(guī)律，從而能夠回答相似問題和解決相似問題。大模型成功賦能傳統(tǒng)熱線客服轉(zhuǎn)型，讓廣大**獲得了更便捷的服務，推動了機構(gòu)服務能力的數(shù)字化、現(xiàn)代化。

    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)的預訓練語言模型。ERNIE在自然語言處理任務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)的預訓練語言模型。DeBERTa可以同時學習局部關(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。 所有企業(yè)的文檔可以批量上傳，無需更多的整理，直接可自動轉(zhuǎn)化為有效的QA，供人工座席和智能客服直接調(diào)用。大模型服務費

大模型能夠在回答各種領(lǐng)域、復雜度不同的問題時，具備更廣的知識和語言理解能力，并生成準確的回答。北京金融大模型應用

在金融行業(yè)中，大模型的應用正在重塑業(yè)務運營模式。金融機構(gòu)通過引入大模型進行高級數(shù)據(jù)分析，能夠更精確地評估風險，優(yōu)化投資組合，甚至預測市場走勢。這不僅提升了金融服務的智能化水平，還為客戶提供了更加個性化和安全的產(chǎn)品與服務。在醫(yī)療行業(yè)，大模型正推動著診斷和服務的革新。通過深度學習和醫(yī)學圖像識別，大模型可以輔助醫(yī)生快速準確地識別病癥，提供個性化方案。此外，大模型還能幫助分析患者基因數(shù)據(jù)，為準確醫(yī)療提供數(shù)據(jù)支持，從而改善患者的健康結(jié)果。電商行業(yè)中，大模型的應用使得個性化購物體驗成為可能。利用大模型分析消費者的購物歷史和瀏覽行為，電商平臺能夠為用戶提供更加準確的商品推薦。這不僅提升了用戶的購物滿意度，也有效促進了銷售轉(zhuǎn)化率的提升。在制造業(yè)中，大模型正助力企業(yè)實現(xiàn)智能制造的轉(zhuǎn)型。通過收集生產(chǎn)現(xiàn)場的數(shù)據(jù)并利用大模型進行分析，企業(yè)可以優(yōu)化生產(chǎn)流程，減少浪費，并提高產(chǎn)品質(zhì)量。這種智能化的生產(chǎn)方式不僅提升了企業(yè)的競爭力，也為客戶提供了更好的產(chǎn)品。北京金融大模型應用