并进一步训练了一个化学专业模型ChemLLM,ChemLLM是基于大规模化学语料训练的,包括来自丰富模板合成的各种化学指令数据,如化学名称转换、分子性质预测、分子生成、分子标题、反应条件预测、反应产物预测等。论文还提出了一个两阶段的指令调整管道来适应ChemLLM:通用语料库和化学领域知识训练。这种训练管道保留了ChemLLM在一般...
今天咱们就来聊聊垂直领域大模型,照旧附上论文资料,同学们自取哈! 其实照目前的趋势来看,垂直领域大模型的未来发展是要比通用大模型好的,一是通用大模型有GPT4这座难以跨越的大山,二是自研通用大模型的成本实在太高,一般公司承受不来。所以,各类厂商们自然就会选择参与垂直领域大模型的角逐。 目前卷出来的垂直领域大...
论文合集下载 下载地址:xueshu.fun/3021/ 模型 领域模型 医疗 WiNGPT2 WiNGPT是一个基于GPT的医疗垂直领域大模型,旨在将专业的医学知识、医疗信息、数据融会贯通,为医疗行业提供智能化的医疗问答、诊断支持和医学知识等信息服务,提高诊疗效率和医疗服务质量。 ChatPsychiatrist [paper] 该项目开源了基于LLaMA-7B微调...
而是需要在某个领域能够独挡一面、可信赖的垂直大模型。 2.2 常见垂直领域大模型 垂直领域的大模型通常是基于通用大模型的继续预训练,同时补充相关领域的预料,减少幻觉的产生。 垂直领域大模型的构建,包括继续预训练,领域数据集构建,减缓幻觉,知识召回等方面。 对于特定领域的预训练,可以通过RAG实现实现相关领域问题的...
二、关键问题虽然大型语言模型已经在各种NL2SQL的数据集上霸榜，但其在银行业务需求垂直领域落地仍然存在一定的困难，主要表现在以下三方面。1.在复杂数据查询任务上的表现一般在Din-SQL的研究文献中表明，这类模型在处理逻辑结构复杂的SQL查询任务时，其性能仍有局限性。具体而言，面对涉及逻辑循环、跨表关联运算以及...
1. 行业知识壁垒的破局:通用大模型在垂直领域的专业性和安全性存在短板,需结合企业私有数据进行定制化调优; 2. 智能体生态的构建:从单一模型能力输出转向多智能体协同,覆盖运营、运维、决策等全业务流程。 在此背景下,慧博云通的战略定位精准卡位市场需求——以“行业Know-How+全栈技术能力”为核心,打造企业级智能...
垂直深耕方面,大模型正从“大而全”走向“小而精”。通用大模型虽然在语言理解、文本生成等方面表现出色,但其训练成本高、能耗大,且在实际应用中往往面临“最后一公里”的问题,无法对行业应用场景产生深刻理解、解决具体问题。相比之下,垂直领域的大模型能够更精准地满足特定行业的需求,实现“小而精”的突破。
智慧芽垂直领域大模型的预训练数据达到了千亿级token的规模,包含了十余年积累和深加工的全球170个受理局的超过1.8亿专利、超过1.6亿篇论文、超过2100万则新闻、超过8.6亿个生物序列、超过2.5亿个化学结构、超过4万种靶点、超过8万种药物数据等。另外,在智慧芽垂直领域独特的数据配方构成上,还加入了7000余本专业书籍...
人工智能（AI）领域已经发展出多种成熟的大模型，这些模型根据其应用领域的广泛性，可以分为通用大模型和垂直领域大模型两类。在通用大模型方面，我们首先要提到的是Transformer模型。它基于自注意力机制，通过编码和解码整个输入序列，实现了高效、并行化的自然语言处理。GPT-3就是Transformer架构的一个杰出代表，它能够...
格隆汇3月20日丨东方国信(300166.SZ)在投资者互动平台表示,公司主要聚焦在垂直领域大模型,并非直接开发通用大模型。公司基于通用大模型引擎,对垂直行业数据进行深度指令优化和精调,构建行业专用的多模态大模型。公司深耕电信、金融、工业、政府等领域20余年,在各行业有丰富的大数据经验,跟行业客户深度绑定,对业务理解较...