國(guó)內(nèi)比較出名大模型主要有：

1、ERNIE(EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration):ERNIE是由百度開(kāi)發(fā)的一個(gè)基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型。ERNIE在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中取得了較好的性能,，包括情感分析,、文本分類(lèi)、命名實(shí)體識(shí)別等。

2、HANLP(HanLanguageProcessing):HANLP是由中國(guó)人民大學(xué)開(kāi)發(fā)的一個(gè)中文自然語(yǔ)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(shí)體識(shí)別模型等。

3,、DeBERTa(Decoding-enhancedBERTwithdisentangledattention):DeBERTa是由華為開(kāi)發(fā)的一個(gè)基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型,。DeBERTa可以同時(shí)學(xué)習(xí)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(xué)自然語(yǔ)言處理組（THUNLP）開(kāi)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(shí)體識(shí)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(kāi)發(fā)的一個(gè)聊天機(jī)器人,，擁有大型的對(duì)話(huà)系統(tǒng)模型。XiaoIce具備閑聊,、情感交流等能力,，并在中文語(yǔ)境下表現(xiàn)出很高的流暢性和語(yǔ)言理解能力。 大模型可以給機(jī)器人發(fā)命令,、理解機(jī)器人的反饋,、分解任務(wù)變成動(dòng)作、幫助機(jī)器處理圖像,、聲音等多模態(tài)的數(shù)據(jù),。江蘇深度學(xué)習(xí)大模型發(fā)展前景是什么

    大模型在企業(yè)內(nèi)部做應(yīng)用前一般不做預(yù)訓(xùn)練，而是直接調(diào)用通用大模型的一些能力,，因此在整個(gè)通用大模型的能力進(jìn)一步增強(qiáng)的時(shí)候,，會(huì)有越來(lái)越多的企業(yè)用行業(yè)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練基礎(chǔ)大模型,，然后形成行業(yè)大模型。

  這就是涉及到本地化部署的大模型到底應(yīng)該如何選型的問(wèn)題,？這里我們著重講常見(jiàn)的三個(gè)模型Vicuna,、BloomZ和GLM。選型涉及三個(gè)維度：實(shí)際性能跑分,，性?xún)r(jià)比，合規(guī)性,。

   從性能角度來(lái)講,，目前評(píng)價(jià)比較高的還是Vicuna的13B模型，這也是Vicuna強(qiáng)勁的一個(gè)點(diǎn),。所以Vicuna經(jīng)常是實(shí)際落地的時(shí)候很多那個(gè)測(cè)試機(jī)上布的那個(gè)大模型,。但它也有一個(gè)很明確的缺點(diǎn)，即無(wú)法商用,。所以實(shí)際在去真實(shí)落地的過(guò)程中,，我們看到很多企業(yè)會(huì)去選BloomZ和GLM6B。

  但是BloomZ也存在著不小的意識(shí)形態(tài)的問(wèn)題,，它對(duì)金融行業(yè)測(cè)試的效果會(huì)相對(duì)較好,，泛行業(yè)則會(huì)比較弱。整體來(lái)講,，目前我們看到的其實(shí)采納度比較高的還是GLM6B這款產(chǎn)品,，它不管是在性能還是價(jià)格本身，成本層面,，包括合規(guī)性都有比較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì),。 杭州通用大模型的概念是什么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(lái)電數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析,、智能解答等新型工具,。

    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(xiàn),?？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(huà)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(huà)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,。

    有了知識(shí)圖譜技術(shù)的加持，智能客服可以在語(yǔ)義理解與智能應(yīng)答方面表現(xiàn)更出色,，有力提高各個(gè)行業(yè)客服系統(tǒng)的能力水平,，同時(shí)也提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。

    基于知識(shí)圖譜的客服系統(tǒng)可以根據(jù)用戶(hù)的個(gè)人信息和歷史記錄,，提供個(gè)性化的服務(wù),。通過(guò)對(duì)用戶(hù)偏好和需求的建模，客服系統(tǒng)可以根據(jù)知識(shí)圖譜中的相關(guān)知識(shí)為每個(gè)用戶(hù)提供定制化的建議和支持,。

    知識(shí)圖譜技術(shù)可以將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化,、系統(tǒng)化，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,、挖掘,，為更好地理解用戶(hù)需求和行為提供支持，應(yīng)用在客戶(hù)投訴與建議的信息分析方面,，能夠幫助企業(yè)和機(jī)構(gòu)改善服務(wù),，提高客戶(hù)（**）滿(mǎn)意度。

    杭州音視貝科技有限公司是人工智能大模型的開(kāi)拓者與實(shí)踐者,，在知識(shí)圖譜與智能客服應(yīng)用方面有多年的研發(fā)經(jīng)驗(yàn),，不斷應(yīng)用新技術(shù),，打造新產(chǎn)品，為企業(yè),、機(jī)構(gòu)的客戶(hù)服務(wù)系統(tǒng)提供能力升級(jí)的有力工具,。 音視貝大模型智能客服為電商平臺(tái)提供了快速、個(gè)性化和高效的服務(wù),，增強(qiáng)了用戶(hù)購(gòu)物體驗(yàn),，提高了用戶(hù)復(fù)購(gòu)率。

    目前市面上有許多出名的AI大模型,，其中一些是：

1,、GPT-3(GenerativePre-trainedTransformer3):GPT-3是由OpenAI開(kāi)發(fā)的一款自然語(yǔ)言處理（NLP）模型，擁有1750億個(gè)參數(shù),。它可以生成高質(zhì)量的文本、回答問(wèn)題,、進(jìn)行對(duì)話(huà)等,。GPT-3可以用于自動(dòng)摘要、語(yǔ)義搜索,、語(yǔ)言翻譯等任務(wù),。

2、BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers):BERT是由Google開(kāi)發(fā)的一款基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型,。BERT擁有1億個(gè)參數(shù),。它在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中取得了巨大的成功，包括文本分類(lèi),、命名實(shí)體識(shí)別,、句子關(guān)系判斷等。

3,、ResNet(ResidualNetwork):ResNet是由Microsoft開(kāi)發(fā)的一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),，被用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中。ResNet深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)解決了梯度消失的問(wèn)題,，使得訓(xùn)練更深的網(wǎng)絡(luò)變得可行,。ResNet在圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)和圖像分割等任務(wù)上取得了***的性能,。

4,、VGGNet(VisualGeometryGroupNetwork):VGGNet是由牛津大學(xué)的VisualGeometryGroup開(kāi)發(fā)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。VGGNet結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單清晰,，以其較小的卷積核和深層的堆疊吸引了很多關(guān)注,。VGGNet在圖像識(shí)別和圖像分類(lèi)等任務(wù)上表現(xiàn)出色

。5,、Transformer:Transformer是一種基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),。 大模型通過(guò)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,。深圳智能客服大模型發(fā)展前景是什么

隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，AI大模型將不斷延伸服務(wù)邊界,，推進(jìn)智慧醫(yī)療的落地進(jìn)程,。江蘇深度學(xué)習(xí)大模型發(fā)展前景是什么

百度創(chuàng)始人李彥宏早就公開(kāi)表示："創(chuàng)業(yè)公司重新做一個(gè)ChatGPT其實(shí)沒(méi)有多大意義。我覺(jué)得基于這種大語(yǔ)言模型開(kāi)發(fā)應(yīng)用機(jī)會(huì)很大,，沒(méi)有必要再重新發(fā)明一遍輪子,，有了輪子之后，做汽車(chē),、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(wèn)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(zhuān)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,。 江蘇深度學(xué)習(xí)大模型發(fā)展前景是什么