4.计算机视觉:大模型在计算机视觉领域也有着广泛的应用,例如人脸识别、物体检测、图像生成等。 5.推荐系统:大模型可以用于推荐系统,通过学习用户的历史数据和行为,自动推荐符合用户兴趣和需求的商品或内容。 6.金融风控:大模型可以用于金融风控领域,通过学习大量的金融数据,自动识别和预测潜在的风险。 7.自动驾驶:大模...
1. 智能客服：大模型可以作为智能客服系统的核心，提供自然流畅的对话体验，解答用户问题、推荐服务或产品...
纽约大学AI Now研究所发布的《计算能力和人工智能》报告称，早期AI模型算力需求是每21.3个月翻一番，2010年深度学习后（小模型时代），模型对AI算力需求缩短至5.7个月翻一番，而2023年，大模型需要的AI算力需求每1至2个月就翻了一番。摩尔定律的增速显著落后于社会对AI算力需求的指数级增长速度。换言之，“AI...
大语言模型(Large Language Model，LLM)是大模型的子分类，是专门通过处理大量文本数据来理解和生成人类语言的AI系统，从而执行各种自然语言处理任务，如文本分类、问答、对话、内容总结等。我们最为常见的ChatGPT、百度文心一言、讯飞星火等都属于大语言模型。大语言模型LLM的基础架构 目前流行的大语言模型的架构基本都沿...
作为一位老码农,我在这里整理总结了一些针对大模型应用的设计方法和架构模式,试图应对和解决大模型应用实现中的一些挑战,如成本问题、延迟问题以及生成的不准确性等。 1.路由分发模式 当用户输入一个查询时,该查询会被发送到控制中心,而控制中心则扮演着对输入进行分类的角色。
2023 年 6 月,恒生电子发布多款大模型金融应用,其中金融行业大模型 LightGPT 使用超过 4000 亿字节的金融领域数据进行预训练,支持 80 多项金融专属任务,能准确理解金融业务场景需求。8 月,马上金融发布国内首个零售金融大模型“天镜”,具有知识汇集、唤醒数据价值等应用场景,可助力零售金融机构实现智能客服、精准营销...
大模型是指那些具备大规模数据处理能力和强大的数据泛化能力的深度学习模型，其参数量都达到了千亿甚至万亿的规模。这些模型通常通过预训练和自监督学习等技术进行训练。大模型在自然语言处理、图像识别和计算机视觉、金融、医疗保健、智能制造、智能交通、游戏开发和智能客服等领域有广泛的应用。具体应用场景包括：1. 自然...
大模型技术分两个部分: 训练基础大模型:全世界只需要 1000 人做这个 建造大模型应用:所有技术人都需要掌握 大模型应用技术特点:门槛低,落地难。 14、典型业务架构 AI嵌入、AI辅助、AI智能体。Agent 还太超前,Copilot 值得追求。 15、技术架构1:纯 Prompt 就像和一个人对话,你说一句,ta 回一句,你再说一句,ta...
5. 健康医疗：在医疗健康领域，大模型应用于病例分析、疾病预测、药物发现等，通过处理大量医学文献和病历...
总的来说,数字化工业时代下的大模型应用在商业化层面上涉及到多个方面,包括软件销售、增值服务、定制化解决方案、数据交易和共享等。这些商业模式为大模型应用的供应商和客户提供了更多的商业机会,为行业的发展带来更多的创新和变革。 四、未来市场层面 未来市场中,大模型应用将有很大的发展空间。