福建中小企业大模型应用场景有哪些

    在大数据人工智能的应用水平上，医疗行业远远落后于互联网、金融和电信等信息化程度更好的行业。这是由医疗行业的特殊性引起的，比如要求数据的准确性，用户的隐私安全等，都让其发展受到了局限性。

  据统计，到2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元，其中医疗行业将占市场规模的五分之一。我国正处于医疗人工智能的风口：2016年中国人工智能+医疗市场规模达到，增长；2017年将超过130亿元，增长；2018年有望达到200亿元。投资方面，据IDC发布报告的数据显示，2017年全球对人工智能和认知计算领域的投资将迅猛增长60%，达到125亿美元，在2020年将进一步增加到460亿美元。其中，针对医疗人工智能行业的投资也呈现逐年增长的趋势。其中2016年总交易额为，总交易数为90起，均达到历史比较高值。

  国家政策和资本纷纷加码医疗大数据方向，医疗大数据应用将成为史上确定的大风口，未来发展潜力无可限量。 所有企业的文档可以批量上传，无需更多的整理，直接可自动转化为有效的QA，供人工座席和智能客服直接调用。福建中小企业大模型应用场景有哪些

    目前市面上有许多出名的AI大模型，其中一些是：

1、GPT-3(GenerativePre-trainedTransformer3):GPT-3是由OpenAI开发的一款自然语言处理（NLP）模型，拥有1750亿个参数。它可以生成高质量的文本、回答问题、进行对话等。GPT-3可以用于自动摘要、语义搜索、语言翻译等任务。

2、BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers):BERT是由Google开发的一款基于Transformer结构的预训练语言模型。BERT拥有1亿个参数。它在自然语言处理任务中取得了巨大的成功，包括文本分类、命名实体识别、句子关系判断等。

3、ResNet(ResidualNetwork):ResNet是由Microsoft开发的一种深度卷积神经网络结构，被用于计算机视觉任务中。ResNet深层网络结构解决了梯度消失的问题，使得训练更深的网络变得可行。ResNet在图像分类、目标检测和图像分割等任务上取得了***的性能。

4、VGGNet(VisualGeometryGroupNetwork):VGGNet是由牛津大学的VisualGeometryGroup开发的卷积神经网络结构。VGGNet结构简单清晰，以其较小的卷积核和深层的堆叠吸引了很多关注。VGGNet在图像识别和图像分类等任务上表现出色

。5、Transformer:Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构。 江苏知识库系统大模型推荐大型深度学习模型被简称为“大模型”。这类模型具有大量的参数和数据，需要使用大量的计算资源训练和部署。

    大模型具有以下几个特点：1、更强的语言理解能力：大模型通常具有更多的参数和更深层的结构，从而具备更强的语言理解和表达能力。它们可以更好地理解复杂的句子结构、上下文和语义，并生成更准确、连贯的回答。2、更***的知识储备：大模型通常通过在大规模的数据集上进行训练，从中学习到了更***的知识储备。这使得它们可以更好地回答各种类型的问题，包括常见的知识性问题、具体的领域问题和复杂的推理问题。3、更高的生成能力：大模型具有更强的生成能力，可以生产出更丰富、多样和富有创造性的文本。它们可以生成长篇连贯的文章、故事、代码等，并且在生成过程中能够考虑上下文和语义的一致性。4、训练过程更复杂、耗时更长：由于大模型的参数量庞大，训练过程更为复杂且需要更长的时间。大模型通常需要使用大规模的数据集和更多的计算资源进行训练，这意味着需要更多的时间、计算资源和成本才能达到比较好效果。5、训练过程更复杂、耗时更长：由于大模型的参数量庞大，训练过程更为复杂且需要更长的时间。大模型通常需要使用大规模的数据集和更多的计算资源进行训练，这意味着需要更多的时间、计算资源和成本才能达到比较好效果。

“大模型+领域知识”这一路线，是为了利用大模型的理解能力，将散落在企业内外部各类数据源中的事实知识和流程知识提取出来，然后再利用大模型的生成能力输出长文本或多轮对话。以前用判别式的模型解决意图识别问题需要做大量的人工标注工作，对新领域的业务解决能力非常弱，有了这类大模型以后，通过微调领域prompt，利用大模型的上下文学习能力，就能很快地适配到新领域的业务问题，其降低对数据标注的依赖和模型定制化成本。

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与传统的智能客服相比，大模型进一步降低了开发和运维成本。以前，各种场景都需要算法工程师标注数据以训练特定任务的模型，因此开发成本较高。现在，大模型本身的通用性好，不再需要很多算法工程师标数据，可以直接拿过来用，有时稍微标几条数据就够了。企业部署外呼机器人、客服系统的成本会降低。原有30个话术师的工作量，现在2人即可完成，而且语义理解准确度从85%提升至94%。

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大模型包括通用大模型、行业大模型两层。其中，通用大模型相当于“通识教育”，拥有强大的泛化能力。福建中小企业大模型应用场景有哪些

    大模型训练过程复杂且成本高主要是由以下几个因素导致的：

1、参数量大的模型通常拥有庞大的数据量，例如亿级别的参数。这样的庞大参数量需要更多的内存和计算资源来存储和处理，增加了训练过程的复杂性和成本。

2、需要大规模训练数据：为了训练大模型，需要收集和准备大规模的训练数据集。这些数据集包含了丰富的语言信息和知识，需要耗费大量时间和人力成本来收集、清理和标注。同时，为了获得高质量的训练结果，数据集的规模通常需要保持在很大的程度上，使得训练过程变得更为复杂和昂贵。

3、需要大量的计算资源：训练大模型需要大量的计算资源，包括高性能的CPU、GPU或者TPU集群。这是因为大模型需要进行大规模的矩阵运算、梯度计算等复杂的计算操作，需要更多的并行计算能力和存储资源。购买和配置这样的计算资源需要巨额的投入，因此训练成本较高。

4、训练时间较长：由于大模型参数量巨大和计算复杂度高，训练过程通常需要较长的时间。训练时间的长短取决于数据集的大小、计算资源的配置和算法的优化等因素。长时间的训练过程不仅增加了计算资源的利用成本，也会导致周期性的停机和网络传输问题，进一步加大了训练时间和成本。 福建中小企业大模型应用场景有哪些