大模型在众多领域都有广泛的应用,包括但不限于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。在自然语言处理领域,大模型可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务;在计算机视觉领域,大模型可以实现高质量的图像识别和生成;在语音识别领域,大模型可以准确地将语音信号转换为文本。而在深度学习中,大模型往往表现为深度神经网络...
在人工智能领域中,领域知识指的是人类对某一特定领域的专业知识和经验,而大模型是指训练参数量很大的深度神经网络模型。领域知识和大模型在人工智能领域中有着密不可分的关系,它们相互依存、相互促进,共同推动了人工智能领域的发展。 领域知识是指在特定领域中所积累的知识和经验。在人工智能领域中,领域知识可以帮助...
一、大模型的组成部分 大模型通常指规模巨大、参数数量众多的机器学习模型,尤其在深度学习领域,这种模型一般由以下几个关键部分组成: 1.神经网络架构: 大模型的基础是复杂且多层次的神经网络架构,如深度前馈神经网络(包括但不限于卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、Transformer等)。 2.海量参数: 参数规模是衡量模型“...
而有了全域数据能力入口,无论是从领域数据驱动来说,还是从领域知识驱动来说,都有了坚实的地基和卓越成长的可能。以最新推出AnyDATA Framework 3领域认知智能框架为例,集成知识网络工作台、认知应用工作台和认知应用工厂三大领域落地“利器”,来构建丰富、准确、合规的知识支撑,以及便于快速整合开发环境和生态。将...
AI助手(Coplilot)在这些领域也得到广泛应用。未来,在金融、医疗和工业等领域,最具前景的应用将来自于数据分析和知识洞察工具.此外,各行业头部厂商也开始自建垂类大模型,如彭博社的金融大模型Bloomberg和Meta蛋白质大模型ESMFold。目前垂类大模型在其专业领域的性能普遍超过通用大模型。 智能硬件包括智能汽车、机器人和...
领域知识是指对某个特定领域中所涉及的概念、原理、规律和解决方法等的了解和掌握。而大模型是指基于大量数据和计算资源训练出的拥有强大学习能力的模型。 随着技术的发展,人工智能在各行各业都有广泛的应用。在这个过程中,领域知识的重要性逐渐凸显出来。领域知识不仅可以为人工智能系统提供更精准的输入和指导,更重要...
以爱数的实践经验来看,通过构建数据驱动业务的领域认知中台,能够大幅提升数据治理和管理的效率,从而为领域认知智能应用奠定坚实的数据基础。爱数领域认知中台的融合式架构 在构建爱数的领域认知中台时,大模型与知识网络的融合是其中的核心环节,尤其是在结构化与非结构化数据理解、数据治理、关联推理分析和数据服务等方面...
领域认知智能是大势所趋。 在这里,如果将“领域认知”和“智能”拆分,前者代表领域知识图谱的知识驱动,后者表示大模型的数据驱动,再加上技术本身的创新、迭代能力,共同强化面向特定领域的理解、推理、归纳等认知能力。 这样的大模型,才是领域内企业孜孜以求的。
未来在这个方向上,关键问题就是如何将领域知识加入AI擅长的大规模数据建模以及大模型生成过程中,这是利用大模型进行创新应用的重要命题。 在这一点上,我们已经在法律智能、生物医学展开了一些探索。例如,早在 2021年与幂律智能联合推出了首个中文法律智能预训练模型Lawformer,能够更好地处理法律领域的长篇文书;我们也...
知识图谱(Knowledge Graph,KG)是一种建模和管理数据的方法,它利用图结构、知识语义和逻辑依赖,提供存储、推理和查询事实知识的能力。早期的应用主要是从公开语料中提取百科类 三元组来构建静态知识图谱,以提高搜索推荐的效率和体验。 自2018 年以来,企业数字化垂直领域的图谱应用越来越广泛,如金融、医疗、公安和能源...