在大數(shù)據(jù)人工智能的應(yīng)用水平上，醫(yī)療行業(yè)遠遠落后于互聯(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，到2025年人工智能應(yīng)用市場總值將達到1270億美元，其中醫(yī)療行業(yè)將占市場規(guī)模的五分之一。我國正處于醫(yī)療人工智能的風(fēng)口：2016年中國人工智能+醫(yī)療市場規(guī)模達到，增長；2017年將超過130億元，增長；2018年有望達到200億元。投資方面，據(jù)IDC發(fā)布報告的數(shù)據(jù)顯示，2017年全球?qū)θ斯ぶ悄芎驼J知計算領(lǐng)域的投資將迅猛增長60%，達到125億美元，在2020年將進一步增加到460億美元。其中，針對醫(yī)療人工智能行業(yè)的投資也呈現(xiàn)逐年增長的趨勢。其中2016年總交易額為，總交易數(shù)為90起，均達到歷史比較高值。

  國家政策和資本紛紛加碼醫(yī)療大數(shù)據(jù)方向，醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用將成為史上確定的大風(fēng)口，未來發(fā)展?jié)摿o可限量。 2020-2025 年，全球數(shù)據(jù)平均增速預(yù)計達到23%。而且數(shù)據(jù)是越用越多，大量企業(yè)的數(shù)字化，不斷產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)。廈門大模型企業(yè)

    國內(nèi)比較出名大模型主要有：

1、ERNIE(EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration):ERNIE是由百度開發(fā)的一個基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型。ERNIE在自然語言處理任務(wù)中取得了較好的性能，包括情感分析、文本分類、命名實體識別等。

2、HANLP(HanLanguageProcessing):HANLP是由中國人民大學(xué)開發(fā)的一個中文自然語言處理工具包，其中包含了一些中文大模型。例如，HANLP中的大模型包括中文分詞模型、詞法分析模型、命名實體識別模型等。

3、DeBERTa(Decoding-enhancedBERTwithdisentangledattention):DeBERTa是由華為開發(fā)的一個基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型。DeBERTa可以同時學(xué)習(xí)局部關(guān)聯(lián)和全局關(guān)聯(lián)，提高了模型的表示能力和上下文理解能力。

4、THUNLP(TsinghuaUniversityNaturalLanguageProcessingGroup):清華大學(xué)自然語言處理組（THUNLP）開發(fā)了一些中文大模型。其中的大模型包括中文分詞模型、命名實體識別模型、依存句法分析模型等。

5、XiaoIce(小冰):XiaoIce是微軟亞洲研究院開發(fā)的一個聊天機器人，擁有大型的對話系統(tǒng)模型。XiaoIce具備閑聊、情感交流等能力，并在中文語境下表現(xiàn)出很高的流暢性和語言理解能力。 廈門大模型企業(yè)當(dāng)今，人類用大模型把電能轉(zhuǎn)換成腦力和通用智力，一個新的時代正在開啟。

    Meta7月19日在其官網(wǎng)宣布大語言模型Llama2正式發(fā)布，這是Meta大語言模型新的版本，也是Meta較早開源商用的大語言模型，同時，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個版本。Llama2預(yù)訓(xùn)練模型接受了2萬億個tokens的訓(xùn)練，上下文長度是Llama1的兩倍，其微調(diào)模型已經(jīng)接受了超過100萬個人類注釋的訓(xùn)練。其性能據(jù)說比肩，也被稱為開源比較好的大模型。科學(xué)家NathanLambert周二在博客文章中寫道：“基本模型似乎非常強大（超越GPT-3），并且經(jīng)過微調(diào)的聊天模型似乎與ChatGPT處于同一水平。”“這對開源來說是一個巨大的飛躍，對閉源提供商來說是一個巨大的打擊，因為使用這種模式將為大多數(shù)公司提供更多的可定制性和更低的成本。

音視貝公司的大模型智能客服在電商行業(yè)的應(yīng)用具體有哪些。

1、常見問題解答大模型智能客服基于其強大的自然語言處理能力，能夠準確理解用戶的咨詢，并根據(jù)問題的意圖和上下文進行準確的解答。

2、個性化推薦大模型智能客服可以根據(jù)用戶以往的加購和購買習(xí)慣，了解用戶偏好需求，為用戶提供個性化的商品推薦，幫助用戶更快地找到符合其需求的產(chǎn)品，完成轉(zhuǎn)化。

3、多渠道對接大模型智能客服可以對接多個電商服務(wù)平臺，為用戶提供更加便捷的溝通渠道，客服響應(yīng)也更加快速，提高用戶滿意度。

4、溝通方式多樣大模型智能客服不僅支持文本溝通，還支持語音、圖片、視頻溝通，溝通形式靈活多樣，方便用戶以自己喜歡的方式進行溝通，提高用戶體驗感。 電商行業(yè)通過引入大模型技術(shù)，優(yōu)化了商品推薦系統(tǒng)，提升了用戶購物體驗和轉(zhuǎn)化率。

    大模型與知識圖譜相結(jié)合時，可以實現(xiàn)以下幾個優(yōu)勢：

1、知識增強：通過將知識圖譜中的結(jié)構(gòu)化知識注入到大模型中，可以豐富模型對實體、屬性和關(guān)系的理解。模型可以從知識圖譜中獲取背景信息，提升對復(fù)雜語義和概念的理解能力。

2、上下文關(guān)聯(lián)：大模型通常在輸入序列中考慮前后文信息，但在某些情況下，這些信息可能不足以進行準確推理。通過結(jié)合知識圖譜的信息，可以為模型提供更全的上下文背景，幫助模型更好地進行語義推理和連貫性判斷。

3、可解釋性：知識圖譜提供了一種結(jié)構(gòu)化的知識表示形式，可以解釋模型的決策過程。當(dāng)大模型做出預(yù)測或回答問題時，知識圖譜可以幫助解釋其背后的推理過程，提高模型的可解釋性和可信度。

4、增強技能：結(jié)合大模型和知識圖譜還可以實現(xiàn)更多高級技能，如提問回答系統(tǒng)、智能推薦和知識圖譜補全等。

    通過模型的學(xué)習(xí)和推理，結(jié)合知識圖譜中的信息，可以使系統(tǒng)更加全和智能地回答復(fù)雜問題，提供個性化的推薦和解決方案。 大模型能夠在多輪對話的基礎(chǔ)上進行更復(fù)雜的上下文理解，回答較長內(nèi)容，甚至能夠跨領(lǐng)域回答。廈門大模型企業(yè)

探索各種大模型應(yīng)用案例，發(fā)現(xiàn)人工智能如何影響我們的日常生活和工作流程。廈門大模型企業(yè)

    隨著大模型在各個行業(yè)的應(yīng)用，智能客服也得以迅速發(fā)展，為企業(yè)、機構(gòu)節(jié)省了大量人力、物力、財力，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、自動語音應(yīng)答技術(shù)(AVA)是否成熟自動語音應(yīng)答技術(shù)可以實現(xiàn)自動接聽電話、自動語音提示、自動語音導(dǎo)航等功能。用戶可以通過語音識別和語音合成技術(shù)與AI客服進行溝通交流，并獲取準確的服務(wù)。因此，在選擇智能客服解決方案時，需要考慮AVA技術(shù)的成熟度以及語音識別準確度。

2、語義理解和自然語言處理技術(shù)智能客服在接收到用戶的語音指令后，需要對用戶的意圖進行準確判斷。智能客服系統(tǒng)通過深度學(xué)習(xí)、語料庫等技術(shù)，將人類語言轉(zhuǎn)化為機器可處理的形式，從而實現(xiàn)對用戶話語的準確理解和智能回復(fù)。

3、智能客服機器人的學(xué)習(xí)能力智能客服的機器學(xué)習(xí)技術(shù)將用戶的歷史數(shù)據(jù)與基于AI算法的預(yù)測分析模型相結(jié)合。這樣，智能客服就能對用戶的需求、偏好和行為做出更加準確的分析和預(yù)測，并相應(yīng)做出更準確和迅速的回復(fù)。 廈門大模型企業(yè)