山東通用大模型如何落地

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2023-08-15

    大模型在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用主要有以下幾個(gè)方向:

1、臨床決策支持:大模型可以分析和解釋臨床數(shù)據(jù),輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和決策。它們可以根據(jù)病人的癥狀、病史和檢查結(jié)果,提供可能的診斷和方案,幫助醫(yī)生提供更準(zhǔn)確的醫(yī)療建議。

2、醫(yī)學(xué)圖像分析:大模型可以處理醫(yī)學(xué)圖像,如X光片、MRI和CT掃描等,輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷。它們可以識(shí)別疾病跡象、異常結(jié)構(gòu),并幫助醫(yī)生提供更準(zhǔn)確的診斷結(jié)果。

3、自然語(yǔ)言處理:大模型可以處理醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、臨床記錄和病患描述的大量文字?jǐn)?shù)據(jù)。它們可以理解和提取重要信息,進(jìn)行文本摘要、匹配病例和查找相關(guān)研究,幫助醫(yī)生更快地獲取所需信息。

4、藥物研發(fā):大模型可以分析大規(guī)模的藥物數(shù)據(jù)、疾病模型和生物信息學(xué)數(shù)據(jù),幫助科學(xué)家發(fā)現(xiàn)新的方法和藥物靶點(diǎn)。它們可以進(jìn)行分子模擬、藥物篩選和設(shè)計(jì),加速藥物研發(fā)的過(guò)程。

5、醫(yī)療數(shù)據(jù)分析:大模型可以處理和分析大規(guī)模的醫(yī)療數(shù)據(jù),如患者記錄、生命體征和遺傳數(shù)據(jù)等。它們可以發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和關(guān)聯(lián)性,提供個(gè)性化的醫(yī)療建議和預(yù)測(cè),幫助改善患者的健康管理和效果。 在AI大模型智慧醫(yī)療相關(guān)領(lǐng)域,杭州音視貝科技給公司不斷提升技術(shù)能力,打造實(shí)用性的解決方案。山東通用大模型如何落地

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    人工智能大模型的發(fā)展,會(huì)給我們的生活帶來(lái)哪些改變呢?

其一,引發(fā)計(jì)算機(jī)算力的革新。大模型參數(shù)量的增加導(dǎo)致訓(xùn)練過(guò)程的計(jì)算需求呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),高性能計(jì)算機(jī)和分布式計(jì)算平臺(tái)的普及,將成為支持更大規(guī)模的模型訓(xùn)練和迭代的重要方式。

其二,將引發(fā)人工智能多模態(tài)、多場(chǎng)景的革新。大模型利用多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行跨模態(tài)學(xué)習(xí),從而提升其在多個(gè)感知任務(wù)上的性能和表現(xiàn)。

其三,通過(guò)結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)和智能算法,大模型能夠賦能多個(gè)行業(yè),為行業(yè)提質(zhì)增效提供助力,推動(dòng)數(shù)據(jù)與實(shí)體的融合,改變行業(yè)發(fā)展格局。在法律領(lǐng)域,大模型可以作為智能合同生成器,根據(jù)用戶的需求和規(guī)范,自動(dòng)生成合法和合理的合同文本;在娛樂(lè)領(lǐng)域,大模型可以作為智能劇本編劇,根據(jù)用戶的喜好和風(fēng)格,自動(dòng)生成有趣和吸引人的劇本故事;在工業(yè)領(lǐng)域,大模型可以作為智能質(zhì)量控制器,根據(jù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn),自動(dòng)檢測(cè)和糾正產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題;在教育領(lǐng)域,大模型可以作為智能學(xué)習(xí)平臺(tái),根據(jù)知識(shí)圖譜和學(xué)習(xí)路徑,自動(dòng)推薦和組織學(xué)習(xí)資源。 福州人工智能大模型如何落地大型深度學(xué)習(xí)模型被簡(jiǎn)稱為“大模型”。這類模型具有大量的參數(shù)和數(shù)據(jù),需要使用大量的計(jì)算資源訓(xùn)練和部署。

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    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)榇竽P托枰M(jìn)行大規(guī)模的矩陣運(yùn)算、梯度計(jì)算等復(fù)雜的計(jì)算操作,需要更多的并行計(jì)算能力和存儲(chǔ)資源。購(gòu)買和配置這樣的計(jì)算資源需要巨額的投入,因此訓(xùn)練成本較高。

4、訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng):由于大模型參數(shù)量巨大和計(jì)算復(fù)雜度高,訓(xùn)練過(guò)程通常需要較長(zhǎng)的時(shí)間。訓(xùn)練時(shí)間的長(zhǎng)短取決于數(shù)據(jù)集的大小、計(jì)算資源的配置和算法的優(yōu)化等因素。長(zhǎng)時(shí)間的訓(xùn)練過(guò)程不僅增加了計(jì)算資源的利用成本,也會(huì)導(dǎo)致周期性的停機(jī)和網(wǎng)絡(luò)傳輸問(wèn)題,進(jìn)一步加大了訓(xùn)練時(shí)間和成本。

人工智能大模型知識(shí)庫(kù)是一個(gè)包含了大量知識(shí)和信息的數(shù)據(jù)庫(kù),這些知識(shí)可以來(lái)源于書(shū)籍、新聞等文獻(xiàn)資料,也可以通過(guò)自動(dòng)化技術(shù)從互聯(lián)網(wǎng)或其他數(shù)據(jù)源中獲取。它以機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理為基礎(chǔ),通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練得到的能夠模擬人類知識(shí)、理解語(yǔ)義關(guān)系并生成相應(yīng)回答的模型。大模型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的特點(diǎn)主要有以下幾個(gè):

1、大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù):人工智能大模型知識(shí)庫(kù)需要依賴龐大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練,以提升其知識(shí)儲(chǔ)備和理解能力。

2、強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力:大模型知識(shí)庫(kù)通過(guò)不斷迭代優(yōu)化算法,能夠從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)并進(jìn)一步增強(qiáng)其表達(dá)和推理能力。3、多領(lǐng)域的應(yīng)用:大模型知識(shí)庫(kù)具備很多的知識(shí)儲(chǔ)備,適用于不同領(lǐng)域的問(wèn)題解決和知識(shí)推斷,豐富了其應(yīng)用范圍。 研究人員和工程師正致力于解決這些問(wèn)題,進(jìn)一步推動(dòng)大模型的發(fā)展和應(yīng)用。

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    對(duì)商家而言,大模型切合實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景莫過(guò)于電商行業(yè)。首先是客服領(lǐng)域。隨著電商行業(yè)發(fā)展,消費(fèi)者對(duì)服務(wù)質(zhì)量的要求日益提高,客服的作用也越來(lái)越突出。商家為了節(jié)約經(jīng)營(yíng)成本,會(huì)采用人機(jī)結(jié)合的模式,先用智能客服回答一部分簡(jiǎn)單的問(wèn)題,機(jī)器人解決不了的再靠人工客服解決。想法是好的,但目前各大平臺(tái)的智能客服往往只能根據(jù)關(guān)鍵詞給出預(yù)設(shè)好的答案,無(wú)法真正理解消費(fèi)者的問(wèn)題,人工客服的壓力依然很大。其次是營(yíng)銷獲客領(lǐng)域。直播帶貨的普及讓“人找貨”變成了“貨找人”。平臺(tái)利用大模型的人工智能算法實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)集的深度學(xué)習(xí),分析消費(fèi)者的行為,預(yù)測(cè)哪些產(chǎn)品可能會(huì)吸引消費(fèi)者點(diǎn)擊購(gòu)買,從而為他們推薦商品。這種精細(xì)營(yíng)銷,一方面平臺(tái)高效利用流量,另一方面,也降低了消費(fèi)者的選擇成本。伴隨著技術(shù)的進(jìn)步,智能客服也必將越來(lái)越“聰明”,越來(lái)越個(gè)性化,滿足更多樣的人類需求。福州垂直大模型應(yīng)用場(chǎng)景有哪些

未來(lái),智能客服會(huì)突破一個(gè)個(gè)瓶頸,從當(dāng)前的人機(jī)協(xié)作模式進(jìn)化到完全替代人工,站在各個(gè)行業(yè)客戶服務(wù)的前線。山東通用大模型如何落地

    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)家篩選和設(shè)計(jì)出更好的藥物候選物。這種基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)能力可以極大地提高藥物研發(fā)的效率,加速新藥的上市進(jìn)程。

4、問(wèn)診與病例管理AI大模型通過(guò)對(duì)患者病例、檢查報(bào)告與診療記錄信息的解讀,提供智能問(wèn)診的窗口。病人則可以通過(guò)AI大模型聊天工具詢問(wèn)自己的病情,并獲取醫(yī)療方案與調(diào)養(yǎng)方法。 山東通用大模型如何落地

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