大模型是指模型具有龐大的參數規模和復雜程度的機器學習模型。在深度學習領域，大模型通常是指具有數百萬到數十億參數的神經網絡模型。這些模型通常在各種領域，例如自然語言處理、圖像識別和語音識別等，表現出高度準確和泛化能力。大模型又可以稱為FoundationModel（基石）模型，模型通過億級的語料或者圖像進行知識抽取，學習進而生產了億級參數的大模型。其實感覺就是自監督學習，利用大量無標簽很便宜的數據去做預訓練。經過大規模預訓練的大模型，能夠在各種任務中達到更高的準確性、降低應用的開發門檻、增強模型泛化能力等，是AI領域的一項重大進步。大模型比較早的關注度源于NLP領域，隨著多模態能力的演進，CV領域及多模態通用大模型也逐漸成為市場發展主流。政企的極大關注帶動了行業領域大模型的高速發展，逐漸形成了多模態基模型為底座的領域大模型和行業大模型共同發展的局面。大模型技術為智能決策提供有力支持，助力企業科學決策。四川營銷大模型平臺

    大模型在企業內部做應用前一般不做預訓練，而是直接調用通用大模型的一些能力，因此在整個通用大模型的能力進一步增強的時候，會有越來越多的企業用行業數據集訓練基礎大模型，然后形成行業大模型。

  這就是涉及到本地化部署的大模型到底應該如何選型的問題？這里我們著重講常見的三個模型Vicuna、BloomZ和GLM。選型涉及三個維度：實際性能跑分，性價比，合規性。

   從性能角度來講，目前評價比較高的還是Vicuna的13B模型，這也是Vicuna強勁的一個點。所以Vicuna經常是實際落地的時候很多那個測試機上布的那個大模型。但它也有一個很明確的缺點，即無法商用。所以實際在去真實落地的過程中，我們看到很多企業會去選BloomZ和GLM6B。

  但是BloomZ也存在著不小的意識形態的問題，它對金融行業測試的效果會相對較好，泛行業則會比較弱。整體來講，目前我們看到的其實采納度比較高的還是GLM6B這款產品，它不管是在性能還是價格本身，成本層面，包括合規性都有比較強的優勢。 福州辦公大模型怎么收費利用大模型內容生成技術，輕松打造吸引人的廣告文案和宣傳資料。

    大模型的訓練通常需要大量的計算資源（如GPU、TPU等）和時間。同時，還需要充足的數據集和合適的訓練策略來獲得更好的性能。因此，進行大模型訓練需要具備一定的技術和資源條件。

1、數據準備：收集和準備用于訓練的數據集。可以已有的公開數據集，也可以是您自己收集的數據。數據集應該包含適當的標注或注釋，以便模型能夠學習特定的任務。

2、數據預處理：包括文本清洗、分詞、建立詞表、編碼等處理步驟，以便將數據轉換為模型可以處理的格式。

3、構建模型結構：選擇合適的模型結構是訓練一個大模型的關鍵。根據任務的要求和具體情況來選擇適合的模型結構。

4、模型初始化：在訓練開始之前，需要對模型進行初始化。這通常是通過對模型進行隨機初始化或者使用預訓練的模型權重來實現。

5、模型訓練：使用預處理的訓練數據集，將其輸入到模型中進行訓練。在訓練過程中，模型通過迭代優化損失函數來不斷更新模型參數。

6、超參數調整：在模型訓練過程中，需要調整一些超參數（如學習率、批大小、正則化系數等）來優化訓練過程和模型性能。

7、模型評估和驗證：在訓練過程中，需要使用驗證集對模型進行評估和驗證。根據評估結果，可以調整模型結構和超參數。

近年來，隨著深度學習和自然語言處理技術的快迅速發展，基于大模型的知識庫應答成為研究和應用的熱點。很多案例與實踐表明，通過使用預訓練的大語言模型，可以搭建功能強大的智能應答系統，在行業應用中取得很好的成效。

那么，什么是大模型智能應答系統呢？簡單來講，大模型智能應答是一種基于人工智能技術的自然語言處理應用，運用大語言模型強大的理解能力與信息處理能力，將用戶的自然語言問題轉化為查詢語句，從知識庫中檢索相關信息，將結果轉化為自然語言，實現對知識信息的智能檢索與用戶問題的準確應答。 大模型技術的創新研究不斷涌現，推動人工智能領域蓬勃發展。

    AI大模型賦能智能服務場景主要有以下幾種：

1、智能熱線。可根據與居民/企業的交流內容，快速判定并精細適配政策。根據**的不同需求，通過智能化解決方案，提供全天候的智能服務。

2、數字員工。將數字人對話場景無縫嵌入到服務業務流程中，為**提供“邊聊邊辦”的數字化服務。辦事**與數字人對話時，數字人可提供智能推送服務入口，完成業務咨詢、資訊推送、服務引導、事項辦理等服務。

3、智能營商環境分析。利用多模態大模技術，為用戶提供精細的全生命周期辦事推薦、數據分析、信息展示等服務，將“被動服務”模式轉變為“主動服務”模式。

4、智能審批。大模型+RPA的辦公助手，與審批系統集成，自動處理一些標準化審批請求，審批進程提醒，并自動提取審批過程中的關鍵指標和統計數據，生成報告和可視化圖表，提高審批效率和質量。 大模型人工智能：解鎖未來智能生活的關鍵。四川營銷大模型平臺

利用新型工具為自身的業務、管理提供支撐，提高各方面的運行效率，降低成本，讓企業發展擁有持續的動力。四川營銷大模型平臺

    知識圖譜技術是大模型知識庫的重要組成部分，它以圖的形式存儲和表示各種實體之間的關系，每個實體都表示為一個節點，節點之間的關系表示為邊，通過遍歷和搜索圖譜，可以獲取各種實體之間的關系和屬性信息。

文本語料庫是大模型知識庫中用于存儲文本數據的部分，它包含了大量的語料數據，可用于訓練和提取知識。文本預料庫通過對文本數據進行分析和處理，提取其中的知識，并將其存儲到知識圖譜中。

推理引擎是大模型知識庫中用于推理和推斷的部分，采用各種推理算法和技術，如邏輯推理、統計推理等，可以從已有的知識中發現新的知識，填補知識的空白，提高知識庫的完整性和準確性。

大模型知識庫還可以包括實體識別和鏈接、關系抽取、問題回答等技術模塊，這些組成部分相互協作，共同構建和維護知識庫，為用戶提供準確、豐富的知識服務。 四川營銷大模型平臺