大模型技術(shù)架構(gòu)是一個非常復雜的生態(tài)系統(tǒng),涉及到計算機設(shè)備,模型部署,模型訓練等多個方面,下面我們就來具體說一說:
1、計算設(shè)備:大型模型需要強大的計算資源,通常使用圖形處理器GPU(如NVIDIA型號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、模型訓練平臺:為加速模型訓練和優(yōu)化,需要使用高度優(yōu)化的訓練平臺和框架。常見的大型深度學習模型訓練平臺有TensorFlowExtended(TFX)、PyTorchLightning、Horovod等。
3、數(shù)據(jù)處理:大型深度學習模型需要大量的數(shù)據(jù)進行訓練和優(yōu)化,因此需要使用高效的數(shù)據(jù)處理工具和平臺。常見的大數(shù)據(jù)處理平臺有ApacheHadoop、ApacheSpark、TensorFlowDataValidation、ApacheKafka、Dask等。
4、模型部署和推理:部署大型深度學習模型需要高效的硬件加速器和低延遲的推理引擎,以提供實時的響應和高效的計算能力。
5、模型監(jiān)控和優(yōu)化:大型模型的復雜性和規(guī)模也帶來了許多挑戰(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)來提高模型的穩(wěn)定性和性能。 李彥宏在2023中關(guān)村論壇上提出了大模型即將改變世界。深圳垂直大模型如何落地
杭州音視貝科技公司研發(fā)的大模型知識庫系統(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)能夠更準確的理解用戶題圖,后臺配置操作簡單、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)信息外泄風險;
2、支持多種格式上傳,如文字、圖片、音頻、視頻等;
3、支持中英文雙語版本,提供在線翻譯;
4、支持管理權(quán)限設(shè)置,系統(tǒng)自動識別用戶身份;
5、支持多種部署方式,公有云、私有云、混合云等; 廣東深度學習大模型的概念是什么大模型已經(jīng)成為許多人工智能產(chǎn)品必不可少的組件,其強大的學習和預測能力已經(jīng)成為現(xiàn)代智能應用的關(guān)鍵所在。
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,但事實情況真的是這樣嗎?
事實是通用性大模型的數(shù)據(jù)庫大多基于互聯(lián)網(wǎng)的公開數(shù)據(jù),當有人提問時,大模型只能從既定的數(shù)據(jù)庫中查找答案,特別是當一個問題我們需要非常專業(yè)的回答時,得到的答案只能是泛泛而談。這就是通用大模型,對于對數(shù)據(jù)準確性要求較高的用戶,這樣的回答遠遠不能滿足要求。根據(jù)摩根士丹利發(fā)布的一項調(diào)查顯示,只有4%的人表示對于ChatGPT使用有依賴。
有沒有辦法改善大模型回答不準確的情況?當然有。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)的個性化數(shù)據(jù)庫,進行私人定制,建立專屬的知識庫系統(tǒng),提高大模型輸出的準確率。實現(xiàn)私有化部署后,數(shù)據(jù)庫做的越大,它掌握的知識越多、越準確,就越有可能帶來式的大模型應用。
大模型(Maas)將與Iaas、Paas和Saas一起共同成為云平臺的構(gòu)成要素,杭州音視貝科技公司的大模型的行業(yè)解決方案,通過將現(xiàn)有的應用系統(tǒng)經(jīng)過AI訓練和嵌入后,由現(xiàn)在的“一網(wǎng)協(xié)同”、“一網(wǎng)通辦”、“一網(wǎng)統(tǒng)管”等協(xié)同平臺升級為“智能協(xié)同”、“智能通辦”、“智能統(tǒng)管”等智能平臺,真正實現(xiàn)從“部門*”到“整體”、由“被動服務(wù)”到“主動服務(wù)”、從“24小時在線服務(wù)”向“24小時在場服務(wù)”的升級轉(zhuǎn)變。
服務(wù)效率和服務(wù)質(zhì)量的提高,人民**辦事必定會更加便捷,其滿意度也會越來越高??梢岳么竽P涂焖贆z索相關(guān)信息、進行數(shù)據(jù)分析和可視化,從而支持決策制定和政策評估。同時還可以利用大模型進行情感分析,分析市民和企業(yè)工作的態(tài)度和情感,這有助于更好地了解社會輿情,及時調(diào)整政策和措施。 2022年底,諸如ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion等大型模型的相繼亮相,掀起了大模型的發(fā)展熱潮。
在大數(shù)據(jù)人工智能的應用水平上,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)應用將成為史上確定的大風口,未來發(fā)展?jié)摿o可限量。 在科技迅速進步的時代,企業(yè)想實現(xiàn)高速成長,需要開拓思維,擺脫陳舊的工作模式,利用新型工具為自身賦能。廣東深度學習大模型的概念是什么
大模型適用于需要更高精度和更復雜決策的任務(wù),而小模型則適用于資源有限或?qū)τ嬎阈室筝^高的場景。深圳垂直大模型如何落地
相比ChatGPT這種通用大模型,國內(nèi)的大模型產(chǎn)品,更多注重應用和場景,即垂直大模型、行業(yè)大模型、產(chǎn)業(yè)大模型。下面我們就來說說大模型在電商領(lǐng)域的應用:
1、搜索與推薦:在電商領(lǐng)域重要的搜索與推薦功能上,大數(shù)據(jù)通過分析用戶的購買歷史、瀏覽行為、興趣偏好等,幫助用戶更快地找到他們感興趣的商品。
2、個性化營銷:利用大模型分析用戶的購買行為和偏好,通過向用戶推送個性化的優(yōu)惠券、促銷活動等,可以提高用戶參與度和轉(zhuǎn)化率。
3、客戶服務(wù)與智能客服:大模型可以應用于電商企業(yè)的客戶服務(wù)系統(tǒng)中,幫助識別和處理客戶問題和投訴。自動回答常見問題,解決簡單的客戶需求,并及時將復雜問題轉(zhuǎn)接至人工客服處理。
4、庫存管理與預測:通過建立大模型,可以分析歷史數(shù)字、季節(jié)性因素、市場變化等因素對庫存和銷售造成的影響,從而提供更準確的庫存管理策略,避免庫存積壓或缺貨的問題。 深圳垂直大模型如何落地