知識圖譜技術是大模型知識庫的重要組成部分，它以圖的形式存儲和表示各種實體之間的關系,，每個實體都表示為一個節(jié)點,，節(jié)點之間的關系表示為邊，通過遍歷和搜索圖譜,，可以獲取各種實體之間的關系和屬性信息。

文本語料庫是大模型知識庫中用于存儲文本數據的部分，它包含了大量的語料數據,，可用于訓練和提取知識。文本預料庫通過對文本數據進行分析和處理,，提取其中的知識,，并將其存儲到知識圖譜中。

推理引擎是大模型知識庫中用于推理和推斷的部分,，采用各種推理算法和技術,，如邏輯推理、統(tǒng)計推理等,，可以從已有的知識中發(fā)現新的知識,，填補知識的空白，提高知識庫的完整性和準確性,。

大模型知識庫還可以包括實體識別和鏈接,、關系抽取、問題回答等技術模塊,，這些組成部分相互協作,，共同構建和維護知識庫，為用戶提供準確、豐富的知識服務,。 大模型知識庫與大模型智能客服已經成為各行各業(yè)實現便捷化辦公與營銷獲客業(yè)務升級的重要工具,。江蘇辦公大模型定制

    國內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結構的預訓練語言模型,。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結構的預訓練語言模型,。DeBERTa可以同時學習局部關聯和全局關聯，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出很高的流暢性和語言理解能力。 天津物流大模型產品介紹大模型與物聯網的結合為智能家居帶來更加智能化的服務,。

繼ChatGPT問世以來,，AI大模型的賽道逐漸呈現出百花齊放的態(tài)勢，各大科技企業(yè)先后推出不同類型的大模型應用,，輪番展示人工智能的強大,。

12月6日，谷歌公司推出了全新的大語言模型Gemini,，引發(fā)了科技圈的“地震”,。與ChatGPT不同,，Gemini是原生多模態(tài)大模型，也是可以直接在手機上運行的大模型,，應用于谷歌Pixel8Pro智能手機和聊天機器人Bard,。

根據谷歌給出的基準測試結果，Gemini大模型在大部分測試當中都打敗了OpenAI的ChatGPT4,，顯示出強大的性能,。Gemini的問世預示著多模態(tài)內容處理將成為人工智能下一步的重點發(fā)展方向，只有運用好多模態(tài)AI的能力,，才能真正打破物理世界和數字世界的屏障，用基礎的感知世界能力直接生成操作,，實現科技與人自然的交互,。

    大模型與知識圖譜相結合時，可以實現以下幾個優(yōu)勢：

1,、知識增強：通過將知識圖譜中的結構化知識注入到大模型中,，可以豐富模型對實體、屬性和關系的理解,。模型可以從知識圖譜中獲取背景信息,，提升對復雜語義和概念的理解能力。

2,、上下文關聯：大模型通常在輸入序列中考慮前后文信息,，但在某些情況下，這些信息可能不足以進行準確推理,。通過結合知識圖譜的信息,，可以為模型提供更全的上下文背景，幫助模型更好地進行語義推理和連貫性判斷,。

3,、可解釋性：知識圖譜提供了一種結構化的知識表示形式，可以解釋模型的決策過程,。當大模型做出預測或回答問題時,，知識圖譜可以幫助解釋其背后的推理過程，提高模型的可解釋性和可信度,。

4,、增強技能：結合大模型和知識圖譜還可以實現更多高級技能，如提問回答系統(tǒng),、智能推薦和知識圖譜補全等,。

    通過模型的學習和推理，結合知識圖譜中的信息,，可以使系統(tǒng)更加全和智能地回答復雜問題,，提供個性化的推薦和解決方案,。 大模型的基礎數據來源包括網絡文本、書籍和文學作品,、維基百科和知識圖譜,，以及其他專業(yè)領域的數據。

大模型在建設智慧ZW方面也起了很大的作用,，比如：

1,、智能反欺騙。大模型可以智能分析新型詐騙套路,，智能預警,，并針對性生成勸阻話術和宣傳物料，應用在電話勸阻,、微信勸阻等領域,。同時，通過智能生成勸阻話術和宣傳物料,，可以提高公眾的防范意識和識別能力,，從而減少詐騙事件的發(fā)生.

2、智能審批,。大模型+RPA的辦公助手,，與審批系統(tǒng)集成，自動處理一些標準化審批請求,，審批進程提醒,，并自動提取審批過程中的關鍵指標和統(tǒng)計數據，生成報告和可視化圖表,，提高審批效率和質量,。

3、智能數據分析,。ZF可以利用大模型快速檢索相關信息,、進行數據分析和可視化，從而支持決策制定和政策評估,。同時還可以利用大模型進行情感分析,，分析市民和企業(yè)對ZF工作的態(tài)度和情感，這有助于ZF機構更好地了解社會輿情,，及時調整政策和措施,。 從2022年開始，以ChatGPT為主的大模型將客戶聯絡帶入了全新的發(fā)展階段,。福建大模型公司

掌握大模型技術,，是企業(yè)在數字化時代取得競爭優(yōu)勢的關鍵。江蘇辦公大模型定制

ChatGPT對大模型的解釋更為通俗易懂,，也更體現出類似人類的歸納和思考能力：大模型本質上是一個使用海量數據訓練而成的深度神經網絡模型,，其巨大的數據和參數規(guī)模,，實現了智能的涌現，展現出類似人類的智能,。那么,，大模型和小模型有什么區(qū)別？小模型通常指參數較少,、層數較淺的模型,，它們具有輕量級、高效率,、易于部署等優(yōu)點,，適用于數據量較小、計算資源有限的場景,，例如移動端應用,、嵌入式設備、物聯網等,。而當模型的訓練數據和參數不斷擴大，直到達到一定的臨界規(guī)模后,，其表現出了一些未能預測的,、更復雜的能力和特性，模型能夠從原始訓練數據中自動學習并發(fā)現新的,、更高層次的特征和模式,，這種能力被稱為“涌現能力”。而具備涌現能力的機器學習模型就被認為是普遍意義上的大模型,，這也是其和小模型比較大意義上的區(qū)別,。相比小模型，大模型通常參數較多,、層數較深,，具有更強的表達能力和更高的準確度，但也需要更多的計算資源和時間來訓練和推理,，適用于數據量較大,、計算資源充足的場景，例如云端計算,、高性能計算,、人工智能等。江蘇辦公大模型定制