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，提升用戶滿意度?，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)涉及到用戶的個(gè)人隱私問題，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)的公開數(shù)據(jù)，當(dāng)有人提問時(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)問題我們需要非常專業(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，這樣的回答遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足要求。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。 有沒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、騰訊的混元、華為的盤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：它是一個(gè)超大規(guī)模的語(yǔ)言模型，具備多輪對(duì)話、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)考慮到前面的問題或?qū)υ挌v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，提升客戶滿意度，具體解決方案如下： 1、即時(shí)響應(yīng)：對(duì)于客戶的提問和問題，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)分析客戶反饋和交互數(shù)據(jù)，了解客戶的需求，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)涉及到用戶的個(gè)人隱私問題，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)效率和客戶滿意度。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_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，以便模型能夠?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...

客服是企業(yè)與客戶之間提供聯(lián)絡(luò)的重要紐帶，在越來(lái)越重視用戶體驗(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，一般為客戶在產(chǎn)品出現(xiàn)問題后撥打商家電話，類似售后服務(wù)之類的。然后出現(xiàn)了IVR菜單導(dǎo)航，用戶根據(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)被問傻的情況，用戶體驗(yàn)依舊很差。 2022年開始，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)涉及到用戶的個(gè)人隱私問題，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、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)人類注釋的訓(xùn)練。其性能據(jù)說(shuō)比肩，也被稱為開源比較好的大模型?？茖W(xué)家NathanLambert周二在博客文章中寫道：“基本模型似乎非常強(qiáng)大（超越GPT-3），并且經(jīng)過(guò)微...

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滿意度。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)接聽電話、自動(dòng)語(yǔ)音提示、自動(dòng)語(yǔ)音導(dǎo)航等功能。用戶可以通過(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的語(yǔ)音指令后，需要對(duì)用戶的意圖進(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)，將人類語(yǔ)言轉(zhuǎn)...

智能客服機(jī)器人在應(yīng)對(duì)復(fù)雜問題、語(yǔ)義理解和情感回應(yīng)方面存在一些弊端。杭州音視貝科技把AI大模型和智能客服結(jié)合在一起，解決了這些問題。 大模型具有更強(qiáng)大的語(yǔ)言模型和學(xué)習(xí)能力，能夠更好地理解復(fù)雜語(yǔ)境下的問題。通過(guò)上下文感知進(jìn)行對(duì)話回復(fù)，保持對(duì)話的連貫性。并且可以記住之前的問題和回答，以更好地響應(yīng)后續(xù)的提問。 大模型可以記憶和學(xué)習(xí)用戶的偏好和選擇，通過(guò)分析用戶的歷史對(duì)話數(shù)據(jù)，在回答問題時(shí)提供更個(gè)性化和針對(duì)性的建議。這有助于提升服務(wù)的質(zhì)量和用戶滿意度。 大模型可以結(jié)合多模態(tài)信息，例如圖像、音頻和視頻，通過(guò)分析多種感知信息，從多個(gè)角度進(jìn)行情感的推斷和判斷。 在全球范圍內(nèi)，已有多個(gè)平臺(tái)...

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)域的問題解決和知識(shí)推斷，豐...

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?..

現(xiàn)在是大模型的時(shí)代，大模型的發(fā)展和應(yīng)用正日益深入各個(gè)領(lǐng)域。大模型以其強(qiáng)大的計(jì)算能力、豐富的數(shù)據(jù)支持和廣泛的應(yīng)用需求，正在推動(dòng)科學(xué)研究和工業(yè)創(chuàng)新進(jìn)入一個(gè)全新的階段。 1、計(jì)算能力的提升：隨著計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展和硬件設(shè)備的進(jìn)步，現(xiàn)代計(jì)算機(jī)能夠處理更大規(guī)模的模型和數(shù)據(jù)。這為訓(xùn)練和應(yīng)用大模型提供了強(qiáng)大的計(jì)算支持，使得大模型的訓(xùn)練和推斷變得可行和高效。 2、數(shù)據(jù)的豐富性：隨著數(shù)字化時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和積累呈現(xiàn)式的增長(zhǎng)。大型數(shù)據(jù)集的可用性為訓(xùn)練大模型提供了充分的數(shù)據(jù)支持，這些模型能夠從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和挖掘有價(jià)值的信息。 3、深度學(xué)習(xí)的成功：深度學(xué)習(xí)作為一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)...

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，大模型可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，具備了強(qiáng)大的語(yǔ)義理解和生成能力。知識(shí)庫(kù)則是存儲(chǔ)了大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和實(shí)體關(guān)系的數(shù)據(jù)，將大模型與知識(shí)庫(kù)相結(jié)合，可以進(jìn)一步提升知識(shí)庫(kù)管理和應(yīng)用的智能性。大模型可以通過(guò)學(xué)習(xí)知識(shí)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，提升問題系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和覆蓋范圍。另外，大模型通過(guò)分析用戶的興趣和偏好，結(jié)合知識(shí)庫(kù)中的實(shí)體關(guān)系，可以為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù)。 杭州音視貝科技公司基于通用大模型研發(fā)了知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的垂直大模型。知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)支持本地化部署，本地知識(shí)庫(kù)上傳，上傳文件類型可以是文檔、圖片、音頻或視頻，實(shí)現(xiàn)大模型對(duì)私域知識(shí)庫(kù)的再利用。對(duì)于數(shù)據(jù)隱私性要求...

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，大模型可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，具備了強(qiáng)大的語(yǔ)義理解和生成能力。知識(shí)庫(kù)則是存儲(chǔ)了大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和實(shí)體關(guān)系的數(shù)據(jù)，將大模型與知識(shí)庫(kù)相結(jié)合，可以進(jìn)一步提升知識(shí)庫(kù)管理和應(yīng)用的智能性。大模型可以通過(guò)學(xué)習(xí)知識(shí)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，提升問題系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和覆蓋范圍。另外，大模型通過(guò)分析用戶的興趣和偏好，結(jié)合知識(shí)庫(kù)中的實(shí)體關(guān)系，可以為用戶提供個(gè)性化的推薦服務(wù)。 杭州音視貝科技公司基于通用大模型研發(fā)了知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的垂直大模型。知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)支持本地化部署，本地知識(shí)庫(kù)上傳，上傳文件類型可以是文檔、圖片、音頻或視頻，實(shí)現(xiàn)大模型對(duì)私域知識(shí)庫(kù)的再利用。對(duì)于數(shù)據(jù)隱私性要求...

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)該如何選型的問題？這里我們著重講常見的三個(gè)模型Vicuna、BloomZ和GLM。選型涉及三個(gè)維度：實(shí)際性能跑分，性價(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...

優(yōu)化大型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)需要綜合考慮數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)、系統(tǒng)架構(gòu)、緩存機(jī)制等多個(gè)方面，還需要考慮任務(wù)隊(duì)列設(shè)計(jì)，搜索與算法，定期進(jìn)行壓力測(cè)試，建立監(jiān)控系統(tǒng)等，通過(guò)合理的設(shè)計(jì)和技術(shù)手段，提高系統(tǒng)的性能、穩(wěn)定性和用戶體驗(yàn)。下面我們就來(lái)詳細(xì)說(shuō)一說(shuō)。 首先，對(duì)于一些處理耗時(shí)較長(zhǎng)的任務(wù)，如數(shù)據(jù)導(dǎo)入、索引更新等，可以采用異步處理和任務(wù)隊(duì)列技術(shù)，將任務(wù)提交到隊(duì)列中，由后臺(tái)異步處理，以避免前臺(tái)請(qǐng)求的阻塞和延遲。 其次，針對(duì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的搜索功能，可以優(yōu)化搜索算法和索引結(jié)構(gòu)，如使用倒排索引、詞頻統(tǒng)計(jì)等技術(shù)，提高搜索結(jié)果的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度。同時(shí)，可以根據(jù)用戶的搜索歷史和行為，個(gè)性化推薦相關(guān)的知識(shí)內(nèi)容。 ...

目前中小企業(yè)在文檔管控方面面臨的困惑主要有以下幾點(diǎn)： 、1、人員更換頻繁，大量存儲(chǔ)在本地硬盤的文檔流失嚴(yán)重； 2、部門間各自開展工作，缺乏有效的知識(shí)分享，成功經(jīng)驗(yàn)難以復(fù)制； 3、大量文檔長(zhǎng)期無(wú)序堆積，且散落在各個(gè)部門，查找困難。 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，為中小企業(yè)多效管控提供業(yè)務(wù)支持，具體解決方案如下： 1、建立文檔知識(shí)庫(kù)，進(jìn)行統(tǒng)一、有序管理； 2、支持本地文檔一鍵上傳至知識(shí)庫(kù)，避免文檔流失； 3、支持基于關(guān)鍵詞對(duì)文檔標(biāo)題或內(nèi)容進(jìn)行搜索，且標(biāo)注數(shù)據(jù)來(lái)源； 4、支持在線提問，可先在知識(shí)庫(kù)中進(jìn)行答案匹配，匹配失敗或不滿意時(shí)可...

“大模型+領(lǐng)域知識(shí)”這一路線，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。以前用判別式的模型解決意圖識(shí)別問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)問題，其降低對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注的依賴和模型定制化成本。 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)話引擎，擁抱大模型，充分挖掘企業(yè)各類對(duì)話場(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)。 大模型技術(shù)不僅...

在大數(shù)據(jù)人工智能的應(yīng)用水平上，醫(yī)療行業(yè)遠(yuǎn)遠(yuǎn)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(zhǔn)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(jì)，到2025年人工智能應(yīng)用市場(chǎng)總值將達(dá)到1270億美元，其中醫(yī)療行業(yè)將占市場(chǎng)規(guī)模的五分之一。我國(guó)正處于醫(yī)療人工智能的風(fēng)口：2016年中國(guó)人工智能+醫(yī)療市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到，增長(zhǎng)；2017年將超過(guò)130億元，增長(zhǎng)；2018年有望達(dá)到200億元。投資方面，據(jù)IDC發(fā)布報(bào)告的數(shù)據(jù)顯示，2017年全球?qū)θ斯ぶ悄芎驼J(rèn)知計(jì)算領(lǐng)域的投資將迅猛增長(zhǎng)60%，達(dá)到125億美元，在2020年將進(jìn)一步增加到460億...

知識(shí)庫(kù)的發(fā)展經(jīng)歷了四個(gè)階段，知識(shí)庫(kù)1.0階段，該階段是知識(shí)的保存和簡(jiǎn)單搜索；知識(shí)庫(kù)2.0階段，該階段開始注重知識(shí)的分類整理；知識(shí)庫(kù)3.0階段，該階段已經(jīng)形成了完善的知識(shí)存儲(chǔ)、搜索、分享、權(quán)限控制等功能。現(xiàn)在是知識(shí)庫(kù)4.0階段，即大模型跟知識(shí)庫(kù)結(jié)合的階段。 目前大模型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了兩大突破。是企業(yè)本地知識(shí)庫(kù)與大模型API結(jié)合，實(shí)現(xiàn)大模型對(duì)私域知識(shí)庫(kù)的再利用，比如基于企業(yè)知識(shí)庫(kù)的自然語(yǔ)言、基于企業(yè)資料的方案生成等；第二是基于可商用開源大模型進(jìn)行本地化部署及微調(diào)，使其完成成為企業(yè)私有化的本地大模型，可對(duì)企業(yè)各業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)助力。 很多企業(yè)在探索大模型與小模型級(jí)聯(lián)，小模型連接應(yīng)用，大模型增強(qiáng)...

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)的公開數(shù)據(jù)，當(dāng)有人提問時(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)問題我們需要非常專業(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，這樣的回答遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足要求。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。 有沒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，建立專屬的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，提高...

大模型在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域具有廣闊的發(fā)展前景。主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： 1、提高模型性能：大模型在處理自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺等任務(wù)時(shí)具有更強(qiáng)的表達(dá)能力和模式識(shí)別能力，可以提高模型的性能和準(zhǔn)確度。大模型能夠?qū)W習(xí)更復(fù)雜的特征和關(guān)系，以更準(zhǔn)確地理解和生成自然語(yǔ)言、識(shí)別和理解圖像等。 2、推動(dòng)更深入的研究：大模型為研究人員提供了探索空間，可以幫助他們解決更復(fù)雜的問題和挑戰(zhàn)。研究人員可以利用大模型進(jìn)行更深入的探究和實(shí)驗(yàn)，挖掘新的領(lǐng)域和應(yīng)用。 3、改進(jìn)自然語(yǔ)言處理：大模型在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的發(fā)展前景廣闊。通過(guò)大模型，我們可以構(gòu)建更強(qiáng)大的語(yǔ)言模型，能夠生成更連貫、準(zhǔn)確和自...

大模型在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域具有廣闊的發(fā)展前景。主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： 1、提高模型性能：大模型在處理自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺等任務(wù)時(shí)具有更強(qiáng)的表達(dá)能力和模式識(shí)別能力，可以提高模型的性能和準(zhǔn)確度。大模型能夠?qū)W習(xí)更復(fù)雜的特征和關(guān)系，以更準(zhǔn)確地理解和生成自然語(yǔ)言、識(shí)別和理解圖像等。 2、推動(dòng)更深入的研究：大模型為研究人員提供了探索空間，可以幫助他們解決更復(fù)雜的問題和挑戰(zhàn)。研究人員可以利用大模型進(jìn)行更深入的探究和實(shí)驗(yàn)，挖掘新的領(lǐng)域和應(yīng)用。 3、改進(jìn)自然語(yǔ)言處理：大模型在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的發(fā)展前景廣闊。通過(guò)大模型，我們可以構(gòu)建更強(qiáng)大的語(yǔ)言模型，能夠生成更連貫、準(zhǔn)確和自...

智能客服機(jī)器人在應(yīng)對(duì)復(fù)雜問題、語(yǔ)義理解和情感回應(yīng)方面存在一些弊端。杭州音視貝科技把AI大模型和智能客服結(jié)合在一起，解決了這些問題。 大模型具有更強(qiáng)大的語(yǔ)言模型和學(xué)習(xí)能力，能夠更好地理解復(fù)雜語(yǔ)境下的問題。通過(guò)上下文感知進(jìn)行對(duì)話回復(fù)，保持對(duì)話的連貫性。并且可以記住之前的問題和回答，以更好地響應(yīng)后續(xù)的提問。 大模型可以記憶和學(xué)習(xí)用戶的偏好和選擇，通過(guò)分析用戶的歷史對(duì)話數(shù)據(jù)，在回答問題時(shí)提供更個(gè)性化和針對(duì)性的建議。這有助于提升服務(wù)的質(zhì)量和用戶滿意度。 大模型可以結(jié)合多模態(tài)信息，例如圖像、音頻和視頻，通過(guò)分析多種感知信息，從多個(gè)角度進(jìn)行情感的推斷和判斷。 國(guó)內(nèi)的一些投資人和創(chuàng)業(yè)者，...