我们在集团内部，包括见一些行业客户，他们都会问我们，大模型到底能干什么？能带来什么价值？要先从哪些领域开始用？这些都是很现实的问题。这其中涉及一种思维方式的转变。包括我经常也会把思维限定在原来信息化和小模型思维体系中。在提解决方案时，想着想着又变成了IT化的竖井模式，变成了原来的「+AI」模式。现在...
MetaGPT 将标准化操作程序 (SOP) 编码为prompt序列，以实现更精简的工作流程，从而允许具有类似人类领域...
1. 跨领域任务：大模型由于其泛化能力强，能够处理多种不同的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识...
To B服务的智能化正在经历从传统小模型、知识图谱驱动向大模型驱动的引擎升级。在这个过程中，有三个问题一定要重视：1、大模型需要与现有企业流程无缝融合，需要与现有工具或接口的有效衔接。2、大模型需要与员工、专家有效协同。3、大模型需要领域知识注入，以解决“幻觉”问题。To B行业的应用本质是一类复杂、严肃...
因为我们需要准备大量行业语料(需要几百B,甚至几百T),涉及到各个业务领域,尤其很多数据还涉及用户敏感信息,这些数据的融合、脱敏也有一定难度。 第四,应用经验不足。 传统小模型也能解决很多问题,现在大模型能否一统天下,还需要观察。 近几年,我们还是需要考虑大模型和小模型如何协同应用,这也是需要我们重点关注的问题...
综上所述,在大模型持续引领人工智能浪潮的同时,小模型也在顺应市场需求和技术创新的步伐,不断提升自身的性能和适用范围。这两种模型形态各有优劣,互为补充,在不同的应用场景下发挥着不可替代的作用。因此,在关注大模型发展的同时,也不能忽视小模型技术的迭代升级及其在普惠型AI和边缘计算等领域的重要价值。
事实上,大模型的技术能力确实有解决具体现实世界商业问题的潜力,但想把潜力转化成真正能解决问题的工具,一个通用的 Chatbot 或者生成工具并不足够,这让垂直领域的 AI 应用和解决方案创业者看到了机会。 今年AI+营销大火,特赞是这个领域的佼佼者,创始人&CEO 范凌分享,营销与 AI 的交集在内容,而内容是今天连接商品...
四是安全顾虑高。工业场景容错率低，安全风险顾虑较高，当前部分企业的人工智能安全意识与安全能力仍有不足，阻碍了大模型在相关领域和场景的应用。林咏华表示，在给生产生活带来巨大变迁的同时，大模型在数据、算力和算法等方面仍面临挑战。当下，我国人工智能行业需要解决的不仅仅是资源储备的问题，还有生态共建的问题，...
1）在快递领域，让大模型帮助处理订单，做到了一张纸一句话寄快递，不再需要其他繁琐流程，时间从3分钟缩短19秒，而且90%以上的问题都是由大模型解决，效率提升非常明显。2）小说创作领域，一开始用开源模型，后来用文心轻量级模型，经过上万组数据的SFT结果有了明显提升。最近转到文心4.0版本，仅用数百条数据，4....