(最好做的8个垂直领域)(有哪些垂直领域)

生成式AI一直是我所关注的技术,尤其现在集成多态大模型的基础之上,能否实际落地运用于各式各样的场景领域一直都是现今热点讨论的技术话题。对于如今比较成熟的生成式AI,如ChatGPT,ChatGLM和文心一言,都可以通过自然语言交互的形式,根据用户的指令,完成问答、文本创作、代码查错等任务。但是我们普遍实际去运用这些生成式AI只是回答一些领域较浅的问题,涉及到垂直领域更深入的问题便达不到预期的效果,且如果想要针对所处领域设计一个比较符合期望的响应式AI的话,还得自己根据数据集重新训练模型。

想要建造一个垂直所属领域深入的生成响应式AI是很复杂的工程,如果不借助已搭建的AI数据训练平台的话,很难达到符合预期的效果,而且一般来说有此需求的公司都对AI模型给出的回答准确率有较高的要求。就以我之前做过的人工智能项目来说,准确率一般都需要满足90%以上甚至更高的效果才行。这需要我们对AI模型进行多版微调才能满足需求,在没有一套完善的AI搭建平台想要做出效果需要大量的人力物力,训练大模型的成本和技术壁垒都非常高,需要长期在大模型领域深耕,而且需要充足的算力储备、数据储备、高端AI人才储备。

(最好做的8个垂直领域)(有哪些垂直领域)

这么来说想要实现一个属于自己的垂直领域专家AI似乎是需要付出极大代价的项目。那么我们摆脱从零开始创建生成AI,借用已经可以实现泛化基础的生成式AI,在此之上进行二次模型训练以完成预期的模型。以市面上可以使用的基础生成式AI来探讨,ChatGPT的能力非常强且应用场景非常广泛,但是主要是境内使用困难和成本相对较高。ChatGLM对于中文十分友好,但是缺少大模型微调等一系列开发和应用工具链,需要配套开发一系列平台工具,开发排期很长,短期内不可能达到预期。那么我们把目光放到文心一言,很少有人对这款产品有比较深入的了解,一般都视为ChatGPT的中文版本,不了解百度云还有大模型平台文心千帆。

文心千帆大模型平台是百度智能云推出的全球首个一站式企业级大模型平台,为企业提供大模型训练及推理的全流程工具链和整套环境,让企业以最简单最高效的方式用上大模型、用好大模型。在文心千帆上,企业不但可以直接调用文心一言服务,也可以开发、部署和调用自己的大模型服务,是企业拥抱大模型的最佳选择

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