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Meta7月19日在其官網(wǎng)宣布大語(yǔ)言模型Llama2正式發(fā)布,，這是Meta大語(yǔ)言模型新的版本,，也是Meta較早開(kāi)源商用的大語(yǔ)言模型,，同時(shí),，微軟Azure也宣布了將與Llama2深度合作,。根據(jù)Meta的官方數(shù)據(jù),，Llama2相較于上一代其訓(xùn)練數(shù)據(jù)提升了40%,，包含了70億、130億和700億參數(shù)3個(gè)版本,。Llama2預(yù)訓(xùn)練模型接受了2萬(wàn)億個(gè)tokens的訓(xùn)練,，上下文長(zhǎng)度是Llama1的兩倍，其微調(diào)模型已經(jīng)接受了超過(guò)100萬(wàn)個(gè)人類(lèi)注釋的訓(xùn)練,。其性能據(jù)說(shuō)比肩,，也被稱(chēng)為開(kāi)源比較好的大模型?？茖W(xué)家NathanLambert周二在博客文章中寫(xiě)道：“基本模型似乎非常強(qiáng)大（超越GPT-3）,，并且經(jīng)過(guò)微...

大模型的訓(xùn)練通常需要大量的計(jì)算資源（如GPU、TPU等）和時(shí)間,。同時(shí),，還需要充足的數(shù)據(jù)集和合適的訓(xùn)練策略來(lái)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_(kāi)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?zhuān)员隳Ｐ湍軌驅(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(gè)大模型的關(guān)鍵,。根據(jù)任務(wù)的要求和具體情況來(lái)選擇適合的模型結(jié)構(gòu)。 4,、模型初始化：在訓(xùn)練開(kāi)始之前...

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...

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，大模型的重要性逐漸得到認(rèn)可,。大模型也逐漸在各個(gè)領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展,，那么企業(yè)在選擇大模型時(shí)需要注意哪些問(wèn)題呢？ 1,、任務(wù)需求：確保選擇的大模型與您的任務(wù)需求相匹配,。不同的大模型在不同的領(lǐng)域和任務(wù)上有不同的優(yōu)勢(shì)和局限性。例如,，某些模型可能更適合處理自然語(yǔ)言處理任務(wù),，而其他模型可能更適合計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)。 2,、計(jì)算資源：大模型通常需要較大的計(jì)算資源來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練和推理,。確保您有足夠的計(jì)算資源來(lái)支持所選模型的訓(xùn)練和應(yīng)用。這可能涉及到使用高性能的GPU或TPU,，以及具備足夠的存儲(chǔ)和內(nèi)存,。 3、數(shù)據(jù)集大?。捍竽Ｐ屯ǔＰ枰罅康臄?shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,，以獲...

“大模型+領(lǐng)域知識(shí)”這一路線(xiàn)，是為了利用大模型的理解能力,，將散落在企業(yè)內(nèi)外部各類(lèi)數(shù)據(jù)源中的事實(shí)知識(shí)和流程知識(shí)提取出來(lái),，然后再利用大模型的生成能力輸出長(zhǎng)文本或多輪對(duì)話(huà)。以前用判別式的模型解決意圖識(shí)別問(wèn)題需要做大量的人工標(biāo)注工作，對(duì)新領(lǐng)域的業(yè)務(wù)解決能力非常弱,，有了這類(lèi)大模型以后,，通過(guò)微調(diào)領(lǐng)域prompt，利用大模型的上下文學(xué)習(xí)能力,，就能很快地適配到新領(lǐng)域的業(yè)務(wù)問(wèn)題,，其降低對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注的依賴(lài)和模型定制化成本。 杭州音視貝科技公司的智能外呼,、智能客服,、智能質(zhì)檢等產(chǎn)品通過(guò)自研的對(duì)話(huà)引擎，擁抱大模型,，充分挖掘企業(yè)各類(lèi)對(duì)話(huà)場(chǎng)景數(shù)據(jù)價(jià)值,，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更加智能的溝通、成本更低的運(yùn)營(yíng)維護(hù),。 國(guó)內(nèi)的一些投資...

那么,，AI大模型在醫(yī)療行業(yè)有哪些具體的應(yīng)用呢？ 1,、病例分析與輔助診斷AI大模型在智慧醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用之一是病例分析和輔助診斷,。過(guò)去，醫(yī)生通常需要花費(fèi)大量的時(shí)間來(lái)閱讀文獻(xiàn),，查找相關(guān)的病例信息進(jìn)行診斷,。AI大模型可以通過(guò)學(xué)習(xí)海量的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)和病例數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)，快速提供輔助診療的建議,。 2,、醫(yī)學(xué)圖像分析與識(shí)別傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像分析通常需要醫(yī)生進(jìn)行手動(dòng)標(biāo)注和識(shí)別，費(fèi)時(shí)費(fèi)力,。AI大模型可運(yùn)用自身的技術(shù)能力學(xué)習(xí)大量的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù),，自動(dòng)識(shí)別和分析圖像中的病理特征，為醫(yī)生提供有力的參考,。 3,、藥物研發(fā)與創(chuàng)新AI大模型從大量的化學(xué)信息和生物數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律，預(yù)測(cè)分子結(jié)構(gòu)和活性,，幫助科學(xué)家篩選...

據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),，截至目前，中國(guó)10億級(jí)參數(shù)規(guī)模以上大模型已發(fā)布79個(gè),，相關(guān)應(yīng)用行業(yè)正從辦公,、生活、娛樂(lè)等方向,，向醫(yī)療、工業(yè)、教育等領(lǐng)域快速拓展,。在科技企業(yè)“內(nèi)卷”的同時(shí),，怎樣實(shí)現(xiàn)大模型在產(chǎn)業(yè)界的落地已成為受外界關(guān)注的議題之一。 杭州音視貝科技公司深入醫(yī)療行業(yè),，通過(guò)與當(dāng)?shù)蒯t(yī)保局合作,，積累了大量知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)，為大模型提供了更加*精細(xì)的數(shù)據(jù)支持,，同時(shí)融入醫(yī)療知識(shí)圖譜,，提升模型對(duì)上下文和背景知識(shí)的理解利用，提升醫(yī)療垂直任務(wù)的準(zhǔn)確性,。另外,，由于醫(yī)療行業(yè)會(huì)涉及到用戶(hù)的個(gè)人隱私問(wèn)題，解決方案支持私有化部署,。 大模型適用于需要更高精度和更復(fù)雜決策的任務(wù),，而小模型則適用于資源有限或?qū)τ?jì)算效率要求較...

隨著大模型在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用，智能客服也得以迅速發(fā)展,，為企業(yè),、機(jī)構(gòu)節(jié)省了大量人力、物力,、財(cái)力,，提高了客服效率和客戶(hù)滿(mǎn)意度。那么,，該如何選擇合適的智能客服解決方案呢,？ 1、自動(dòng)語(yǔ)音應(yīng)答技術(shù)(AVA)是否成熟自動(dòng)語(yǔ)音應(yīng)答技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)接聽(tīng)電話(huà),、自動(dòng)語(yǔ)音提示,、自動(dòng)語(yǔ)音導(dǎo)航等功能。用戶(hù)可以通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音合成技術(shù)與AI客服進(jìn)行溝通交流,，并獲取準(zhǔn)確的服務(wù),。因此，在選擇智能客服解決方案時(shí),，需要考慮AVA技術(shù)的成熟度以及語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確度,。 2、語(yǔ)義理解和自然語(yǔ)言處理技術(shù)智能客服在接收到用戶(hù)的語(yǔ)音指令后,，需要對(duì)用戶(hù)的意圖進(jìn)行準(zhǔn)確判斷,。智能客服系統(tǒng)通過(guò)深度學(xué)習(xí)、語(yǔ)料庫(kù)等技術(shù),，將人類(lèi)語(yǔ)言轉(zhuǎn)...

大模型的訓(xùn)練通常需要大量的計(jì)算資源（如GPU,、TPU等）和時(shí)間。同時(shí)，還需要充足的數(shù)據(jù)集和合適的訓(xùn)練策略來(lái)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,。可以已有的公開(kāi)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?zhuān)员隳Ｐ湍軌驅(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(gè)大模型的關(guān)鍵,。根據(jù)任務(wù)的要求和具體情況來(lái)選擇適合的模型結(jié)構(gòu)。 4,、模型初始化：在訓(xùn)練開(kāi)始之前...

Meta7月19日在其官網(wǎng)宣布大語(yǔ)言模型Llama2正式發(fā)布,，這是Meta大語(yǔ)言模型新的版本，也是Meta較早開(kāi)源商用的大語(yǔ)言模型,，同時(shí),，微軟Azure也宣布了將與Llama2深度合作。根據(jù)Meta的官方數(shù)據(jù),，Llama2相較于上一代其訓(xùn)練數(shù)據(jù)提升了40%,，包含了70億、130億和700億參數(shù)3個(gè)版本,。Llama2預(yù)訓(xùn)練模型接受了2萬(wàn)億個(gè)tokens的訓(xùn)練,，上下文長(zhǎng)度是Llama1的兩倍，其微調(diào)模型已經(jīng)接受了超過(guò)100萬(wàn)個(gè)人類(lèi)注釋的訓(xùn)練,。其性能據(jù)說(shuō)比肩,，也被稱(chēng)為開(kāi)源比較好的大模型?？茖W(xué)家NathanLambert周二在博客文章中寫(xiě)道：“基本模型似乎非常強(qiáng)大（超越GPT-3）,，并且經(jīng)過(guò)微...

大模型訓(xùn)練過(guò)程復(fù)雜且成本高主要是由以下幾個(gè)因素導(dǎo)致的： 1、參數(shù)量大的模型通常擁有龐大的數(shù)據(jù)量,，例如億級(jí)別的參數(shù),。這樣的龐大參數(shù)量需要更多的內(nèi)存和計(jì)算資源來(lái)存儲(chǔ)和處理,，增加了訓(xùn)練過(guò)程的復(fù)雜性和成本。 2,、需要大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)：為了訓(xùn)練大模型,，需要收集和準(zhǔn)備大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集包含了豐富的語(yǔ)言信息和知識(shí),，需要耗費(fèi)大量時(shí)間和人力成本來(lái)收集、清理和標(biāo)注,。同時(shí),，為了獲得高質(zhì)量的訓(xùn)練結(jié)果，數(shù)據(jù)集的規(guī)模通常需要保持在很大的程度上,，使得訓(xùn)練過(guò)程變得更為復(fù)雜和昂貴,。 3、需要大量的計(jì)算資源：訓(xùn)練大模型需要大量的計(jì)算資源,，包括高性能的CPU,、GPU或者TPU集群。這是因?yàn)榇?..

大模型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)作為一種日常辦公助手,，慢慢走入中小企業(yè),，在體會(huì)到系統(tǒng)便利性的同時(shí)，一定不要忘記給系統(tǒng)做優(yōu)化,，為什么呢,？ 1、優(yōu)化系統(tǒng),，可以提高系統(tǒng)的性能和響應(yīng)速度,。大型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)通常包含海量的數(shù)據(jù)和復(fù)雜的邏輯處理，如果系統(tǒng)性能不佳,，查詢(xún)和操作可能會(huì)變得緩慢,，影響用戶(hù)的體驗(yàn)。通過(guò)優(yōu)化系統(tǒng),，可以提高系統(tǒng)的性能和響應(yīng)速度,，減少用戶(hù)等待時(shí)間，增加系統(tǒng)的吞吐量和并發(fā)處理能力,。 2,、優(yōu)化系統(tǒng)，可以提升數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)效率,。大型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)通常以結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的形式存在,，并且可能需要進(jìn)行復(fù)雜的查詢(xún)和關(guān)聯(lián)操作。通過(guò)優(yōu)化存儲(chǔ)和索引結(jié)構(gòu),，以及搜索算法和查詢(xún)語(yǔ)句的優(yōu)化,，可以加快數(shù)據(jù)的檢索和訪(fǎng)...

優(yōu)化大型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)可以提高系統(tǒng)的性能和響應(yīng)速度,，提升數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)效率，實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展和高可用性,，另外還可以節(jié)省資源和成本,，并提供個(gè)性化和智能化服務(wù)，從而提升系統(tǒng)的價(jià)值和競(jìng)爭(zhēng)力,。 1,、優(yōu)化系統(tǒng)，可以為企業(yè)節(jié)省資源和成本,。優(yōu)化大型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)可以有效地利用計(jì)算資源和存儲(chǔ)空間,，減少不必要的資源浪費(fèi)。通過(guò)緩存機(jī)制,、異步處理和任務(wù)隊(duì)列等技術(shù),，可以降低系統(tǒng)的負(fù)載和資源消耗，提高系統(tǒng)的效率和資源利用率,，從而降低運(yùn)營(yíng)成本,。 2、優(yōu)化系統(tǒng),，可以提供使用者提供更加個(gè)性化和智能化的服務(wù),。通過(guò)對(duì)大型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，可以更好地使用用戶(hù)的歷史數(shù)據(jù)和行為,，提供個(gè)性化和智能化的服務(wù),。通過(guò)優(yōu)化搜索算法和推薦系統(tǒng)，可以更...

大模型和小模型在應(yīng)用上有很多不同之處,，企業(yè)在選擇的時(shí)候還是要根據(jù)自身的實(shí)際情況,，選擇適合自己的數(shù)據(jù)模型才是重要。現(xiàn)在小編就跟大家分析以下大小模型的不同之處,，供大家在選擇的時(shí)候進(jìn)行對(duì)比分析： 1,、模型規(guī)模：大模型通常擁有更多的參數(shù)和更深的層級(jí)，可以處理更多的細(xì)節(jié)和復(fù)雜性,。而小模型則相對(duì)規(guī)模較小,，在計(jì)算和存儲(chǔ)上更為高效。 2,、精度和性能：大模型通常在處理任務(wù)時(shí)能夠提供更高的精度和更好的性能,。而小模型只有在處理簡(jiǎn)單任務(wù)或在計(jì)算資源有限的環(huán)境中表現(xiàn)良好。 3,、訓(xùn)練成本和時(shí)間：大模型需要更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源來(lái)訓(xùn)練,，因此訓(xùn)練時(shí)間和成本可能較高。小模型相對(duì)較快且成本較低,，適...

杭州音視貝科技公司研發(fā)的大模型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)產(chǎn)品,，主要有以下幾個(gè)方面的功能： 1,、知識(shí)標(biāo)簽：從業(yè)務(wù)和管理的角度對(duì)知識(shí)進(jìn)行標(biāo)注，文檔在采集過(guò)程中會(huì)自動(dòng)生成該文檔的基本屬性,，例如：分類(lèi),、編號(hào)、名稱(chēng),、日期等,，支持自定義； 2,、知識(shí)檢索：支持通過(guò)關(guān)鍵字對(duì)文檔標(biāo)題或內(nèi)容進(jìn)行檢索,； 3、知識(shí)推送：將更新的知識(shí)庫(kù)內(nèi)容主動(dòng)推送給相關(guān)人員,； 4、知識(shí)回答：支持在線(xiàn)提問(wèn)可先在知識(shí)庫(kù)中進(jìn)行匹配,，匹配失敗或不滿(mǎn)意時(shí)可通過(guò)提示,，轉(zhuǎn)接至互聯(lián)網(wǎng)中進(jìn)行二次匹配； 5,、知識(shí)權(quán)限：支持根據(jù)不同的崗位設(shè)置不同的知識(shí)提取權(quán)限,，管理員可進(jìn)行相關(guān)知識(shí)庫(kù)的維護(hù)和更新。 從2022年開(kāi)始,，以ChatGPT為主的...

雖然說(shuō)大模型在處理智能客服在情感理解方面的問(wèn)題上取得了很大的進(jìn)步,，但由于情感是主觀的，不同人對(duì)相同文本可能產(chǎn)生不同的情感理解,。大模型難以從各種角度準(zhǔn)確理解和表達(dá)情感,。比如同一個(gè)人在心情愉悅和生氣的兩種狀態(tài)下，雖然都是同樣的回答,，但表達(dá)的意思可能截然相反,。此時(shí)，如果用戶(hù)沒(méi)有明確給出自己所處的具體情感狀態(tài),，大模型就有可能給出錯(cuò)誤的答案,。 但我們?nèi)匀豢梢越柚嗄B(tài)信息處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí),、用戶(hù)反饋的學(xué)習(xí),，以及情感識(shí)別和情感生成模型的結(jié)合等方式來(lái)改善情感理解的能力。然而,，這需要更多的研究和技術(shù)創(chuàng)新來(lái)解決挑戰(zhàn),，并提高情感理解的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。 與此同時(shí),，在過(guò)去幾個(gè)月,，幾乎每周都有企業(yè)入局大...

大模型和小模型在應(yīng)用上有很多不同之處,，企業(yè)在選擇的時(shí)候還是要根據(jù)自身的實(shí)際情況，選擇適合自己的數(shù)據(jù)模型才是重要?，F(xiàn)在小編就跟大家分析以下大小模型的不同之處,，供大家在選擇的時(shí)候進(jìn)行對(duì)比分析： 1、模型規(guī)模：大模型通常擁有更多的參數(shù)和更深的層級(jí),，可以處理更多的細(xì)節(jié)和復(fù)雜性,。而小模型則相對(duì)規(guī)模較小，在計(jì)算和存儲(chǔ)上更為高效,。 2,、精度和性能：大模型通常在處理任務(wù)時(shí)能夠提供更高的精度和更好的性能。而小模型只有在處理簡(jiǎn)單任務(wù)或在計(jì)算資源有限的環(huán)境中表現(xiàn)良好,。 3,、訓(xùn)練成本和時(shí)間：大模型需要更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源來(lái)訓(xùn)練，因此訓(xùn)練時(shí)間和成本可能較高,。小模型相對(duì)較快且成本較低,，適...

5月28日，在北京舉行的中關(guān)村論壇平行論壇“人工智能大模型發(fā)展論壇”上,，中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所所長(zhǎng)趙志耘發(fā)布了《中國(guó)人工智能大模型地圖研究報(bào)告》,。報(bào)告顯示，中國(guó)大模型呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展態(tài)勢(shì),，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),，到目前為止，中國(guó)10億級(jí)參數(shù)規(guī)模以上大模型已發(fā)布了80余個(gè),。從研發(fā)主體分布看,，大學(xué)、科研機(jī)構(gòu),、企業(yè)等不同創(chuàng)新主體都在積極參與大模型研發(fā),。杭州音視貝科技公司專(zhuān)注于人工智能領(lǐng)域智能語(yǔ)音、智能客服等產(chǎn)品的研發(fā),。自成立已來(lái)已在各行各業(yè)服務(wù)于多家企事業(yè)單位,，助力企業(yè)智能化升級(jí)，降本增效,，提升用戶(hù)滿(mǎn)意度?，F(xiàn)在經(jīng)過(guò)公司研發(fā)團(tuán)隊(duì)夜以繼日的奮戰(zhàn)，終于完成大模型在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用,。相比之前的產(chǎn)品,，現(xiàn)在的智...

據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，截至目前，中國(guó)10億級(jí)參數(shù)規(guī)模以上大模型已發(fā)布79個(gè),，相關(guān)應(yīng)用行業(yè)正從辦公,、生活、娛樂(lè)等方向,，向醫(yī)療,、工業(yè)、教育等領(lǐng)域快速拓展,。在科技企業(yè)“內(nèi)卷”的同時(shí),，怎樣實(shí)現(xiàn)大模型在產(chǎn)業(yè)界的落地已成為受外界關(guān)注的議題之一。 杭州音視貝科技公司深入醫(yī)療行業(yè),，通過(guò)與當(dāng)?shù)蒯t(yī)保局合作,，積累了大量知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)，為大模型提供了更加*精細(xì)的數(shù)據(jù)支持,，同時(shí)融入醫(yī)療知識(shí)圖譜,，提升模型對(duì)上下文和背景知識(shí)的理解利用，提升醫(yī)療垂直任務(wù)的準(zhǔn)確性,。另外,，由于醫(yī)療行業(yè)會(huì)涉及到用戶(hù)的個(gè)人隱私問(wèn)題，解決方案支持私有化部署,。 當(dāng)下企業(yè)對(duì)于智能客服的需求為7X24小時(shí)全天候的客服和售前、售中,、售后的全鏈路服務(wù),。福...

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(kù)大多基于互聯(lián)網(wǎng)的公開(kāi)數(shù)據(jù)，當(dāng)有人提問(wèn)時(shí),，大模型只能從既定的數(shù)據(jù)庫(kù)中查找答案,，特別是當(dāng)一個(gè)問(wèn)題我們需要非常專(zhuān)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(duì)于對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性要求較高的用戶(hù)，這樣的回答遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿(mǎn)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(duì)于ChatGPT使用有依賴(lài)。 有沒(méi)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(kù),，進(jìn)行私人定制,，建立專(zhuān)屬的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng),，提高...

那么，AI大模型在醫(yī)療行業(yè)有哪些具體的應(yīng)用呢,？ 1,、病例分析與輔助診斷AI大模型在智慧醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用之一是病例分析和輔助診斷。過(guò)去,，醫(yī)生通常需要花費(fèi)大量的時(shí)間來(lái)閱讀文獻(xiàn),，查找相關(guān)的病例信息進(jìn)行診斷。AI大模型可以通過(guò)學(xué)習(xí)海量的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)和病例數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí),，快速提供輔助診療的建議,。 2、醫(yī)學(xué)圖像分析與識(shí)別傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)圖像分析通常需要醫(yī)生進(jìn)行手動(dòng)標(biāo)注和識(shí)別,，費(fèi)時(shí)費(fèi)力,。AI大模型可運(yùn)用自身的技術(shù)能力學(xué)習(xí)大量的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)，自動(dòng)識(shí)別和分析圖像中的病理特征,，為醫(yī)生提供有力的參考,。 3、藥物研發(fā)與創(chuàng)新AI大模型從大量的化學(xué)信息和生物數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律,，預(yù)測(cè)分子結(jié)構(gòu)和活性,，幫助科學(xué)家篩選...

目前國(guó)內(nèi)大型模型出現(xiàn)百家爭(zhēng)鳴的景象，各自的產(chǎn)品都各有千秋,，還沒(méi)有誰(shuí)能做到一家獨(dú)大,。國(guó)內(nèi)Top-5的大模型公司，分別是：百度的文心一言,、阿里的通義千問(wèn),、騰訊的混元、華為的盤(pán)古以及科大訊飛的星火,。 1,、百度的文心一言：它是在產(chǎn)業(yè)實(shí)際應(yīng)用中真正產(chǎn)生價(jià)值的一個(gè)模型，它不僅從無(wú)監(jiān)督的語(yǔ)料中學(xué)習(xí)知識(shí),，還通過(guò)百度多年積累的海量知識(shí)中學(xué)習(xí),。這些知識(shí)，是高質(zhì)量的訓(xùn)練語(yǔ)料,，有一些是人工精標(biāo)的,，有一些是自動(dòng)生成的。文心大模型參數(shù)量非常大,，達(dá)到了2600億,。 2、阿里的通義千問(wèn)：它是一個(gè)超大規(guī)模的語(yǔ)言模型，具備多輪對(duì)話(huà),、文案創(chuàng)作,、邏輯推理、多模態(tài)理解,、多語(yǔ)言支持等功能,。參數(shù)已從萬(wàn)億升級(jí)至10萬(wàn)...

大模型具有更強(qiáng)的語(yǔ)言理解能力主要是因?yàn)橐韵聨讉€(gè)原因：1、更多的參數(shù)和更深的結(jié)構(gòu)：大模型通常擁有更多的參數(shù)和更深的結(jié)構(gòu),，能夠更好地捕捉語(yǔ)言中的復(fù)雜關(guān)系和模式,。通過(guò)更深的層次和更多的參數(shù)，模型可以學(xué)習(xí)到更多的抽象表示,，從而能夠更好地理解復(fù)雜的句子結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義,。2、大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練：大模型通常使用大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,，并從中學(xué)習(xí)到豐富的語(yǔ)言知識(shí),。在預(yù)訓(xùn)練階段，模型通過(guò)大量的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù),，如語(yǔ)言建模,、掩碼語(yǔ)言模型等，提前學(xué)習(xí)語(yǔ)言中的各種模式和語(yǔ)言規(guī)律,。這為模型提供了語(yǔ)言理解能力的基礎(chǔ),。3、上下文感知能力：大模型能夠更好地理解上下文信息,。它們能夠在生成答案時(shí)考慮到前面的問(wèn)題或?qū)υ?huà)歷史,，以...

AI大模型正在世界各地如火如荼地發(fā)展著，ChatGPT的出現(xiàn)降低各行各業(yè)使用人工智能的門(mén)檻,，每一個(gè)領(lǐng)域都有自己的知識(shí)體系，靠大模型難以滿(mǎn)足垂直領(lǐng)域的需求,，杭州音視貝科技公司致力于大模型在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用,，提升客戶(hù)滿(mǎn)意度，具體解決方案如下： 1,、即時(shí)響應(yīng)：對(duì)于客戶(hù)的提問(wèn)和問(wèn)題,，智能客服應(yīng)該能夠快速、準(zhǔn)確地提供解答或者轉(zhuǎn)接至適當(dāng)?shù)娜藛T處理,，避免讓客戶(hù)等待過(guò)久,。 2、個(gè)性化服務(wù)：智能客服可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理技術(shù),，了解客戶(hù)的偏好和需求,，并根據(jù)這些信息提供定制化的解決方案。 3、持續(xù)學(xué)習(xí)：通過(guò)分析客戶(hù)反饋和交互數(shù)據(jù),，了解客戶(hù)的需求,，并進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整和改進(jìn)。 ...

據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),，截至目前,，中國(guó)10億級(jí)參數(shù)規(guī)模以上大模型已發(fā)布79個(gè)，相關(guān)應(yīng)用行業(yè)正從辦公,、生活,、娛樂(lè)等方向，向醫(yī)療,、工業(yè),、教育等領(lǐng)域快速拓展。在科技企業(yè)“內(nèi)卷”的同時(shí),，怎樣實(shí)現(xiàn)大模型在產(chǎn)業(yè)界的落地已成為受外界關(guān)注的議題之一,。 杭州音視貝科技公司深入醫(yī)療行業(yè)，通過(guò)與當(dāng)?shù)蒯t(yī)保局合作,，積累了大量知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù),，為大模型提供了更加*精細(xì)的數(shù)據(jù)支持，同時(shí)融入醫(yī)療知識(shí)圖譜,，提升模型對(duì)上下文和背景知識(shí)的理解利用,，提升醫(yī)療垂直任務(wù)的準(zhǔn)確性。另外,，由于醫(yī)療行業(yè)會(huì)涉及到用戶(hù)的個(gè)人隱私問(wèn)題,，解決方案支持私有化部署。 企業(yè)期望實(shí)現(xiàn)的效果是降低人力運(yùn)營(yíng)成本以及提高相應(yīng)效率和客戶(hù)滿(mǎn)意度,。廣州通用大模型應(yīng)用場(chǎng)...

大模型的訓(xùn)練通常需要大量的計(jì)算資源（如GPU,、TPU等）和時(shí)間。同時(shí),，還需要充足的數(shù)據(jù)集和合適的訓(xùn)練策略來(lái)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_(kāi)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?zhuān)员隳Ｐ湍軌驅(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(gè)大模型的關(guān)鍵,。根據(jù)任務(wù)的要求和具體情況來(lái)選擇適合的模型結(jié)構(gòu)。 4,、模型初始化：在訓(xùn)練開(kāi)始之前...

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展,，大模型的重要性逐漸得到認(rèn)可。大模型也逐漸在各個(gè)領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展,，那么企業(yè)在選擇大模型時(shí)需要注意哪些問(wèn)題呢,？ 1、任務(wù)需求：確保選擇的大模型與您的任務(wù)需求相匹配,。不同的大模型在不同的領(lǐng)域和任務(wù)上有不同的優(yōu)勢(shì)和局限性,。例如，某些模型可能更適合處理自然語(yǔ)言處理任務(wù),，而其他模型可能更適合計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù),。 2、計(jì)算資源：大模型通常需要較大的計(jì)算資源來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練和推理,。確保您有足夠的計(jì)算資源來(lái)支持所選模型的訓(xùn)練和應(yīng)用,。這可能涉及到使用高性能的GPU或TPU，以及具備足夠的存儲(chǔ)和內(nèi)存,。 3,、數(shù)據(jù)集大小：大模型通常需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,，以獲...

客服是企業(yè)與客戶(hù)之間提供聯(lián)絡(luò)的重要紐帶,，在越來(lái)越重視用戶(hù)體驗(yàn)和評(píng)價(jià)的當(dāng)下，客服質(zhì)量的高低直接影響了企業(yè)未來(lái)發(fā)展的命運(yùn),。 在客服行業(yè)發(fā)展的初期,，一般為客戶(hù)在產(chǎn)品出現(xiàn)問(wèn)題后撥打商家電話(huà)，類(lèi)似售后服務(wù)之類(lèi)的,。然后出現(xiàn)了IVR菜單導(dǎo)航，用戶(hù)根據(jù)語(yǔ)音提示按鍵操作,。以上兩種模式一是服務(wù)比較滯后,，二是操作復(fù)雜，用戶(hù)體驗(yàn)都差,。 現(xiàn)在隨著語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的不斷發(fā)展,，用戶(hù)只要根據(jù)語(yǔ)音提示說(shuō)出需要辦理的業(yè)務(wù),，后臺(tái)通過(guò)智能工單系統(tǒng)自動(dòng)分配到對(duì)應(yīng)的客服。但此時(shí)的技術(shù)還不成熟,，主要是基于關(guān)鍵詞檢索,，所以經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)系統(tǒng)被問(wèn)傻的情況，用戶(hù)體驗(yàn)依舊很差,。 2022年開(kāi)始,，以ChatGPT為...

據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，截至目前,，中國(guó)10億級(jí)參數(shù)規(guī)模以上大模型已發(fā)布79個(gè),，相關(guān)應(yīng)用行業(yè)正從辦公、生活,、娛樂(lè)等方向,，向醫(yī)療、工業(yè),、教育等領(lǐng)域快速拓展,。在科技企業(yè)“內(nèi)卷”的同時(shí)，怎樣實(shí)現(xiàn)大模型在產(chǎn)業(yè)界的落地已成為受外界關(guān)注的議題之一,。 杭州音視貝科技公司深入醫(yī)療行業(yè),，通過(guò)與當(dāng)?shù)蒯t(yī)保局合作，積累了大量知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù),，為大模型提供了更加*精細(xì)的數(shù)據(jù)支持,，同時(shí)融入醫(yī)療知識(shí)圖譜，提升模型對(duì)上下文和背景知識(shí)的理解利用,，提升醫(yī)療垂直任務(wù)的準(zhǔn)確性,。另外，由于醫(yī)療行業(yè)會(huì)涉及到用戶(hù)的個(gè)人隱私問(wèn)題,，解決方案支持私有化部署,。 AI大模型能為醫(yī)生提供病歷管理、患者管理,、智能隨訪(fǎng),、醫(yī)療知識(shí)庫(kù)等服務(wù)，減輕醫(yī)生工作壓力...

Meta7月19日在其官網(wǎng)宣布大語(yǔ)言模型Llama2正式發(fā)布,，這是Meta大語(yǔ)言模型新的版本,，也是Meta較早開(kāi)源商用的大語(yǔ)言模型，同時(shí),，微軟Azure也宣布了將與Llama2深度合作,。根據(jù)Meta的官方數(shù)據(jù)，Llama2相較于上一代其訓(xùn)練數(shù)據(jù)提升了40%,，包含了70億,、130億和700億參數(shù)3個(gè)版本,。Llama2預(yù)訓(xùn)練模型接受了2萬(wàn)億個(gè)tokens的訓(xùn)練，上下文長(zhǎng)度是Llama1的兩倍,，其微調(diào)模型已經(jīng)接受了超過(guò)100萬(wàn)個(gè)人類(lèi)注釋的訓(xùn)練,。其性能據(jù)說(shuō)比肩，也被稱(chēng)為開(kāi)源比較好的大模型,?？茖W(xué)家NathanLambert周二在博客文章中寫(xiě)道：“基本模型似乎非常強(qiáng)大（超越GPT-3），并且經(jīng)過(guò)微...