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(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，建立專屬的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，提高大模型輸出的準(zhǔn)確率。實(shí)現(xiàn)私有化部署后，數(shù)據(jù)庫(kù)做的越大，它掌握的知識(shí)越多、越準(zhǔn)確，就越有可能帶來(lái)式的大模型應(yīng)用。 大模型的發(fā)展面臨一些挑戰(zhàn)，如訓(xùn)練成本高、推理效率低、計(jì)算資源需求等。研究人員正在努力解決這些問(wèn)題。浙江深度學(xué)習(xí)大模型怎么應(yīng)用

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，該系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確的理解用戶題圖，后臺(tái)配置操作簡(jiǎn)單、便捷，讓用戶花更少的錢，享受更好的服務(wù)具體解決方案如下：

1、支持私有化部署，解決企業(yè)信息外泄風(fēng)險(xiǎn)；

2、支持多種格式上傳，如文字、圖片、音頻、視頻等；

3、支持中英文雙語(yǔ)版本，提供在線翻譯；

4、支持管理權(quán)限設(shè)置，系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別用戶身份；

5、支持多種部署方式，公有云、私有云、混合云等； 杭州知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)大模型推薦大模型在提升模型性能、改進(jìn)自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)能力、促進(jìn)領(lǐng)域交叉和融合等方面具有廣闊的發(fā)展前景。

    在大數(shù)據(jù)的加持下，智能客服在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用剛開(kāi)始嶄露頭角。由于醫(yī)療行業(yè)的特殊性，智能客服不能完全取代醫(yī)生和專業(yè)醫(yī)療團(tuán)隊(duì)的角色，在重要的醫(yī)療決策和緊急狀況下，仍然需要醫(yī)生的專業(yè)判斷和診療。但智能客服可以作為輔助工具和信息共享平臺(tái)，為患者提供便利和支持。杭州音視貝科技公司智能客服在醫(yī)療領(lǐng)域的解決方案主要有以下幾個(gè)：

1、健康咨詢：智能客服可以回答關(guān)于健康問(wèn)題、疾病癥狀、藥物信息等方面的咨詢，提供基本的醫(yī)學(xué)知識(shí)和建議。它可以幫助患者獲取即時(shí)的健康咨詢，解答常見(jiàn)問(wèn)題，減輕醫(yī)生的負(fù)擔(dān)，并為患者提供便利。

2、智能隨訪：智能客服可以對(duì)一些有慢性病史的患者提供用藥咨詢、術(shù)后康復(fù)指導(dǎo)、就醫(yī)滿意度調(diào)查等，提升服務(wù)能力和管理效率，讓隨訪服務(wù)更智能更有溫度。

3、數(shù)據(jù)對(duì)接：與院內(nèi)CDR系統(tǒng)對(duì)接，集成HIS、LIS、PACS等系統(tǒng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了患者全息檔案的展示，減少醫(yī)護(hù)人員錄入的工作量，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合，構(gòu)建了大數(shù)據(jù)中心，為臨床決策、臨床科研分析提供強(qiáng)有力的數(shù)據(jù)支撐。

    大模型技術(shù)架構(gòu)是一個(gè)非常復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，涉及到計(jì)算機(jī)設(shè)備，模型部署，模型訓(xùn)練等多個(gè)方面，下面我們就來(lái)具體說(shuō)一說(shuō)：

1、計(jì)算設(shè)備：大型模型需要強(qiáng)大的計(jì)算資源，通常使用圖形處理器GPU（如NVIDIA型號(hào)RTX3090、A6000或Tesla系列，32G以上的內(nèi)存，固態(tài)硬盤，多核處理器和能從云端快速下載數(shù)據(jù)集的網(wǎng)絡(luò)等。

2、模型訓(xùn)練平臺(tái)：為加速模型訓(xùn)練和優(yōu)化，需要使用高度優(yōu)化的訓(xùn)練平臺(tái)和框架。常見(jiàn)的大型深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練平臺(tái)有TensorFlowExtended（TFX）、PyTorchLightning、Horovod等。

3、數(shù)據(jù)處理：大型深度學(xué)習(xí)模型需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，因此需要使用高效的數(shù)據(jù)處理工具和平臺(tái)。常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)有ApacheHadoop、ApacheSpark、TensorFlowDataValidation、ApacheKafka、Dask等。

4、模型部署和推理：部署大型深度學(xué)習(xí)模型需要高效的硬件加速器和低延遲的推理引擎，以提供實(shí)時(shí)的響應(yīng)和高效的計(jì)算能力。

5、模型監(jiān)控和優(yōu)化：大型模型的復(fù)雜性和規(guī)模也帶來(lái)了許多挑戰(zhàn)，如如模型收斂速度、模型可靠性、模型的魯棒性等。因此，需要使用有效的監(jiān)控和優(yōu)化技術(shù)來(lái)提高模型的穩(wěn)定性和性能。 作為人工智能新興領(lǐng)域的一部分，大模型技術(shù)正在向全球各個(gè)領(lǐng)域滲透，應(yīng)用場(chǎng)景日趨多元化。

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(kāi)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(wèn)，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)可通過(guò)提示，轉(zhuǎn)接至互聯(lián)網(wǎng)中進(jìn)行二次匹配。 高計(jì)算資源需求和長(zhǎng)時(shí)間訓(xùn)練等因素的共同作用，使得訓(xùn)練大模型成為一項(xiàng)昂貴和復(fù)雜的任務(wù)。深圳人工智能大模型怎么應(yīng)用

隨著醫(yī)療信息化和生物技術(shù)數(shù)十年的高速發(fā)展，醫(yī)療數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模正以前所未有的速度快速增長(zhǎng)。浙江深度學(xué)習(xí)大模型怎么應(yīng)用

    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挌v史，以及周圍句子之間的關(guān)系。通過(guò)有效地利用上下文信息，大模型能夠更準(zhǔn)確地理解問(wèn)題的含義，把握到問(wèn)題的背景、目的和意圖。4、知識(shí)融合：大型預(yù)訓(xùn)練模型還可以通過(guò)整合多種信息源和知識(shí)庫(kù)，融合外部知識(shí)，進(jìn)一步增強(qiáng)其語(yǔ)言理解能力。通過(guò)對(duì)外部知識(shí)的引入和融合，大模型可以對(duì)特定領(lǐng)域、常識(shí)和專業(yè)知識(shí)有更好的覆蓋和理解。 浙江深度學(xué)習(xí)大模型怎么應(yīng)用

杭州音視貝科技有限公司屬于商務(wù)服務(wù)的高新企業(yè)，技術(shù)力量雄厚。公司致力于為客戶提供安全、質(zhì)量有保證的良好產(chǎn)品及服務(wù)，是一家私營(yíng)有限責(zé)任公司企業(yè)。公司業(yè)務(wù)涵蓋智能外呼系統(tǒng)，智能客服系統(tǒng)，智能質(zhì)檢系統(tǒng)，呼叫中心，價(jià)格合理，品質(zhì)有保證，深受廣大客戶的歡迎。音視貝科技自成立以來(lái)，一直堅(jiān)持走正規(guī)化、專業(yè)化路線，得到了廣大客戶及社會(huì)各界的普遍認(rèn)可與大力支持。