推进工业5G独立专网建设，壮大多层次系统化工业互联网平台体系。实施“人工智能+制造”行动，加强通用大模型和行业大模型研发布局和重点场景应用。全链条推进基础软件、工业软件技术攻关和成果应用，加快建设先进计算产业体系。
通用大模型:在数据安全与合规性方面可能不如行业大模型。 行业大模型:尤其重视私有数据的安全性,能够更好地满足特定行业对数据安全和合规性的要求。 经济效益: 通用大模型:虽然在研发和部署过程中可以通过一次性的大规模训练来节省成本,但可能不如行业大模型经济。 行业大模型:旨在平衡模型性能与训练、应用成本,追求...
第四范式创始人 戴文渊：很多时候行业的问题是不能用通用模型去解决的。它是需要基于行业的这些知识，行业的数据，训练一个行业的大模型，才能更好地去解决问题。记者走访了多家研发大模型的科技公司，不少企业的负责人都告诉记者，他们现阶段更注重让大模型先去服务产业，帮行业解决实际问题。在杭州，一款搭载AI大模...
实际上，根据应用场景和目标人群的不同，可以将大模型分为通用大模型和行业大模型两大类。所谓通用大模型，是指具有广泛适用性的大型生成式AI模型，能够处理多种任务和应用于不同领域。这类大模型通常包含深度学习领域中的各种技术和算法，例如神经网络、自注意力机制、预训练等，可以用于处理自然语言处理、计算机视觉...
一、通用大模型与行业大模型的区别 1. 训练数据 通用大模型通常基于大规模的、多样化的数据集进行训练，这些数据集涵盖了各个领域的知识。而行业大模型则侧重于特定行业的专业知识，其训练数据主要来自于该行业的相关数据。这使得通用大模型具有更广泛的知识覆盖能力，而行业大模型则在特定领域具有更高的专业性。2. ...
而云厂商构建行业大模型，就能够通过定制化训练，更好地适应特殊数据分布和任务特点，从而为企业量身定制解决方案。在投入产出层面，相比通用大模型，行业大模型数据少、计算小，能帮助云厂商更有效地节约成本和时间。通用大模型在处理某些垂直行业的任务时，可能会显得过于冗余和庞大，导致计算资源的浪费。相比较而言，...
吴运声:我们一直不希望以单一的视角看待大模型。不管通用大模型,还是行业大模型,都需要底层的支撑能力,包括巨大的算力、数据等等,这是内功的维度。而场景是另一个维度,解决一个实际问题,用五成的内功,另外三成外功,再加另外两成,在大模型生态里,我们是从不同的视野看待问题。但是如果纯讲内功,肯定也没有问题。
首先，我们做这个模型，一定是服务企业本身，再通过腾讯云对外服务客户和生态合作伙伴。对一个通用大模型来说，它的逻辑思维、推理能力是非常关键的。不光要具备复杂的推理能力，甚至对复杂推理能力过程中的安全问题也要有更好判断。我们希望大语言模型真正能够给我们生活带来便利、工作带来高效。南方+：大模型的训练和...
“AI大模型百花齐放的现象表明了一个趋势，即生成式AI在未来可能会对产业结构以及社会带来深刻的影响。现在只是刚刚拉开帷幕，AI对产业的渗透正在加深。”百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜表示。行业大模型另辟蹊径 在通用大模型竞争激烈的情况下，一些企业看到了行业大模型的落地优势，选择...
1、通用大模型：是指具有广泛适用性的预训练模型，它们在大规模数据集上进行预训练，能够捕捉到语言的普遍特征和知识，通常使用互联网上海量的文本数据，包括书籍、文章、网页等，涵盖多种主题和领域，它是行业大模型和场景大模型的基础。2、行业大模型：是针对特定行业或领域（如医疗、金融、法律等）定制的模型，...