“大模型+領域知識”這一路線，是為了利用大模型的理解能力，將散落在企業內外部各類數據源中的事實知識和流程知識提取出來，然后再利用大模型的生成能力輸出長文本或多輪對話。以前用判別式的模型解決意圖識別問題需要做大量的人工標注工作，對新領域的業務解決能力非常弱，有了這類大模型以后，通過微調領域prompt，利用大模型的上下文學習能力，就能很快地適配到新領域的業務問題，其降低對數據標注的依賴和模型定制化成本。

杭州音視貝科技公司的智能外呼、智能客服、智能質檢等產品通過自研的對話引擎，擁抱大模型，充分挖掘企業各類對話場景數據價值，幫助企業實現更加智能的溝通、成本更低的運營維護。 大規模語言模型推動自然語言處理領域取得突破性進展。福建辦公大模型軟件

    大模型與知識圖譜是兩個不同的概念，它們在人工智能領域有著不同的應用和作用。

    大模型是指具有大量參數和計算資源的深度學習模型，例如GPT-3、BERT等。這些大模型通過對大規模數據進行訓練，能夠學習并捕捉到豐富的語義和語法規律，并在各種自然語言處理任務中表現出色。 

    知識圖譜則是一種結構化的知識表示方法，它將現實世界中的事物和其之間的關系以圖的形式進行建模。知識圖譜通常包含實體、屬性和關系，可以用于存儲和推理各種領域的知識。知識圖譜可以通過抽取和融合多個數據源的信息來構建，是實現語義理解和知識推理的重要工具。

    將大模型和知識圖譜結合起來可以產生更強大的AI系統。大模型可以通過對大量文本數據的學習來理解自然語言，并從中抽取出潛在的語義信息。而知識圖譜可以為大模型提供結構化的背景知識，幫助模型更好地理解和推理。這種結合能夠在自然語言處理、智能搜索、回答系統等領域中發揮重要作用，提升系統的準確性和效果。

   總而言之，大模型和知識圖譜在不同方面發揮作用，它們的結合可以提高AI系統在自然語言理解和推理任務中的性能。 福建辦公大模型軟件大模型技術助力自動駕駛領域取得重大突破，實現安全駕駛。

百度創始人李彥宏早就公開表示："創業公司重新做一個ChatGPT其實沒有多大意義。我覺得基于這種大語言模型開發應用機會很大，沒有必要再重新發明一遍輪子，有了輪子之后，做汽車、飛機，價值可能比輪子大多了。"

近期國內發布的大模型，大多都面向垂直產業落地，如京東發布的言犀大模型，攜程發布的旅游業垂直大模型"攜程問道"，閱文集團發布的閱文妙筆大模型，網易有道發布的教育領域垂直大模型"子曰"等。

企業如果基于行業大模型，再加上自身數據進行精調，可以建構專屬模型，打造出高可用性的智能服務，而且模型參數比通用大模型少，訓練和推理的成本更低，模型優化也更容易。

大模型在機器學習領域取得了很大的發展，并且得到了廣泛的應用。

1、自然語言處理領域：自然語言處理是大模型應用多的領域之一。許多大型語言模型，如GPT-3、GPT-2和BERT等，已經取得了突破。這些模型能夠生成更具語義和連貫性的文本，實現更準確和自然的對話、摘要和翻譯等任務。

2、計算機視覺領域：大模型在計算機視覺領域也取得了進展。以圖像識別為例，模型如ResNet、Inception和EfficientNet等深層網絡結構，以及預訓練模型如ImageNet權重等，都**提高了圖像分類和目標檢測的準確性和效率。 從大模型應用案例中學習，發現AI技術如何助力企業創新。

    在大數據的加持下，智能客服在醫療行業的應用剛開始嶄露頭角。由于醫療行業的特殊性，智能客服不能完全取代醫生和專業醫療團隊的角色，在重要的醫療決策和緊急狀況下，仍然需要醫生的專業判斷和診療。但智能客服可以作為輔助工具和信息共享平臺，為患者提供便利和支持。杭州音視貝科技公司智能客服在醫療領域的解決方案主要有以下幾個：

1、健康咨詢：智能客服可以回答關于健康問題、疾病癥狀、藥物信息等方面的咨詢，提供基本的醫學知識和建議。它可以幫助患者獲取即時的健康咨詢，解答常見問題，減輕醫生的負擔，并為患者提供便利。

2、智能隨訪：智能客服可以對一些有慢性病史的患者提供用藥咨詢、術后康復指導、就醫滿意度調查等，提升服務能力和管理效率，讓隨訪服務更智能更有溫度。

3、數據對接：與院內CDR系統對接，集成HIS、LIS、PACS等系統數據，實現了患者全息檔案的展示，減少醫護人員錄入的工作量，實現數據的整合，構建了大數據中心，為臨床決策、臨床科研分析提供強有力的數據支撐。 大模型在虛擬現實技術中的應用，打造沉浸式體驗新世界。重慶客服大模型定制

AI大模型的應用為公共服務的提升和社會治理的創新提供了有力支持，幫助部門更好地了解民眾需求。福建辦公大模型軟件

    國內有幾個在大型模型研究和應用方面表現出色的機構和公司主要有以下幾家，他們在推動人工智能和自然語言處理領域的發展，為國內的大模型研究和應用做出了重要貢獻。

1、百度：百度在自然語言處理領域進行了深入研究，并開發了一系列大模型。其中，ERNIE（EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration）是由百度開發的基于Transformer結構的預訓練語言模型，取得了很好的性能，尤其在中文任務上表現出色。

2、華為：華為在自然語言處理和機器學習領域也有突破性的研究成果。例如，華為開發了DeBERTa（Decoding-enhancedBERTwithdisentangledattention）模型，它是一種基于Transformer結構的預訓練語言模型，通過學習局部關聯和全局關聯來提高模型的表達能力。

3、清華大學自然語言處理組(THUNLP)：清華大學自然語言處理組在中文語言處理方面取得了很多突破。該研究團隊開發了一些中文大模型，包括中文分詞模型、命名實體識別模型、依存句法分析模型等，為中文自然語言處理任務提供了重要的技術支持。

4、微軟亞洲研究院：微軟亞洲研究院開發了一款聊天機器人名為“小冰”，它擁有強大的對話系統模型。"小冰"具備閑聊、情感交流等能力。 福建辦公大模型軟件