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天津教育大模型产品

来源: 发布时间:2025年06月30日

    大模型在企业内部做应用前一般不做预训练,而是直接调用通用大模型的一些能力,因此在整个通用大模型的能力进一步增强的时候,会有越来越多的企业用行业数据集训练基础大模型,然后形成行业大模型。

  这就是涉及到本地化部署的大模型到底应该如何选型的问题?这里我们着重讲常见的三个模型Vicuna、BloomZ和GLM。选型涉及三个维度:实际性能跑分,性价比,合规性。

   从性能角度来讲,目前评价比较高的还是Vicuna的13B模型,这也是Vicuna强劲的一个点。所以Vicuna经常是实际落地的时候很多那个测试机上布的那个大模型。但它也有一个很明确的缺点,即无法商用。所以实际在去真实落地的过程中,我们看到很多企业会去选BloomZ和GLM6B。

  但是BloomZ也存在着不小的意识形态的问题,它对金融行业测试的效果会相对较好,泛行业则会比较弱。整体来讲,目前我们看到的其实采纳度比较高的还是GLM6B这款产品,它不管是在性能还是价格本身,成本层面,包括合规性都有比较强的优势。 通过对传统营销方式的智能化升级,大模型能够帮助电商企业实现更准确的获客,打造更丰富的营销内容。天津教育大模型产品

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大模型在人工智能领域确实扮演了举足轻重的角色,它们如同拥有海量知识的智者,能够洞察数据的深层规律,模拟人类的复杂思维。像OpenAI的GPT系列,就是大型语言模型的佼佼者,它们能够生成流畅自然的文本,回答问题,甚至进行语言翻译,展现了强大的语言处理能力。这些大模型之所以被称为“大”,是因为它们背后有着庞大的参数数量和复杂的网络结构。这些参数是通过训练大量的数据得来的,让模型能够捕捉到数据中的微妙关系和动态变化。当然,大模型也有其局限性。首先,它们需要巨大的计算资源来支撑训练和推理过程,这对于很多企业和个人来说是一个不小的挑战。其次,由于数据本身的偏见和噪声,大模型有时会产生不准确或带有偏见的预测结果,这需要在模型设计和训练过程中进行严格的管理和调整。此外,随着模型规模的扩大,隐私和安全问题也愈发凸显,如何在保证模型性能的同时保护用户隐私和数据安全,是当前亟待解决的问题。尽管如此,大模型仍然是人工智能领域的重要发展方向之一。们也需要关注并解决大模型面临的挑战和问题,以确保其可持续的发展。四川客服大模型方案很多企业在探索大模型与小模型级联,小模型连接应用,大模型增强小模型能力,这是我们比较看好的未来方向。

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本地知识库通常包含一个结构化的数据库,里面存储了各种类型的知识,运用大模型构建本地知识库,原理是将预训练的语言模型与知识图谱相结合,将输入的自然语言问题转化为对知识库的查询问题,并利用知识图谱中的实体、属性和关系进行推理。

在智能办公与文档管理方面,大模型本地知识库可强化知识检索、知识推送与互动、文档自动生成FAQ、格式多样化等能力,还可以提供个性化推荐服务,有力提升企业行业知识获取与分析的能力,提高团队合作水平,进而提高企业实力,更好地实现战略目标。

大模型+智能客服的数据搜集与分析能力更强,可以进行更加准确的数据分析、预测和优化,为营销与客服决策提供科学依据,帮助企业提高工作效率、优化资源调配,进一步降低成本,创造更多的商业机会和竞争优势。大模型拥有强大的可扩展性,应用到智能客服系统中,可以根据不同行业需求打造更为多样的客服工具,如智能电商营销、智慧政务、智慧医护、智能金融客服、虚拟现实等等,不仅赋能单个企业,还可以推动整个行业实现创新发展。应用了大模型的智能客服在客户需求理解、情绪识别、智能应答、数据分析等方面表现更好,能够弥补工作流程上的缺陷,进一步提高工作效率,催生更加便捷、多样的客户服务模式,为企业带来更多的商业机会和竞争优势。当然,大模型在客户服务中的应用还面临一些挑战,比如数据安全问题、模型更新成本以及技术实现难度等等,但这些问题正在逐步得到解决。未来,随着技术的不断创新和应用场景的拓展,大模型在客户服务领域的作用将更加凸显。大模型和知识图谱相互结合有助于构建更强大、智能和具有综合理解能力的人工智能系统。

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由于大模型的结构复杂,运算过程繁琐,因此会面临更高的计算复杂度较高,推理过程中需要处理的数据量和计算量较大,在推理过程中,这些因素都会导致推理速度相对较慢,从而消耗更多的计算资源和时间,对于一些实时性要求较高的任务,大模型可能由于推理速度较慢而出现响应延迟的情况。这对任务的结果产生不利影响,因此,在实际应用时,需要根据实际应用需求,综合考虑推理速度,计算资源和时间等因素,以优化推理速度和结果质量。7 月 26 日,OpenAI 推出安卓版 ChatGPT,目前在美国、印度、孟加拉国和巴西四国使用。宁波医疗大模型方案

大模型技术的创新研究不断涌现,推动人工智能领域蓬勃发展。天津教育大模型产品

现在很多媒体、文章都把“大模型”和“生成式AI”混在一起,这是不对的。在谈到“生成式AI"以及其对社会经济的影响时,把“大模型”也算进去。在谈到”大模型“时,又把”生成式AI“算进去。如果没有仔细区分,很容易看得云里雾里,不知所云。“大模型”指的是类似GPT这样的技术,一开始主要是基于文本的,后面再加上图片、音频、视频等。”大模型“的优势在于通用性。“生成式AI”指的是文案生成、文生图、文生视频的技术,这些技术的优势在于创造性。但是这些技术是单任务的,不具备通用性。文案生成等文生文只是“大模型”万千任务中的一个。从技术的发展上看,他们都是深度学习技术的延伸,但是突破点又不一样。“大模型”解决了以往模型只能做单一任务的问题;”生成式AI“是相对于“判别式AI”的,在深度学习技术的前几年,判别式AI是占据主导地位的,如语音识别、人脸识别等。那时候也有诸如GAN等生成式技术,但是现在的生成效果更好,门槛更低,产生价值更大,风头盖过了判别式AI。天津教育大模型产品