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AI 大模型的核心能力与应用场景全解析

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深入理解 AI 大模型:核心能力与应用场景全解析

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AI大模型是什么

通过概念考察的方式了解AI大模型,拆开来看。

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  • AI领域术语丰富,涵盖模式识别、自然语言处理、神经网络、机器学习、深度学习、强化学习及人类反馈强化学习。
  • 大模型:把LM比作人的大脑。

分类

  • 语言大模型:ChatGPT、Gemini、文心一言、通义千问 - 代码大模型:阿里-通义灵码,Copilot
  • 视觉大模型: - 文生图:Midjourney,Stable Diffusion- 文生视频:Sora
  • 多模态大模型:GPT4

大模型参考链接

  1. 文生图,图生图,文生视频1. 探索Midjourney(付费)在线生成器,开启创新之旅!🚀即刻体验:https://midjourney.co/zh/generator2. Stable Diffusion,免费开源!模型、插件、启动器一应俱全,源自全球开源社区(civitai.com、tusiart.cn、huggingface.co)。
  2. 音色克隆(声音克隆)1. 视频配音 1. 探索So-vits-svc,领先语音合成工具,代码库详尽——https://github.com/voicepaw/so-vits-svc-fork/blob/main/README_zh_CN.md,体验创新音质!2. 探索GPT-SoVITS,颠覆性AI语音合成技术,引领未来!🚀访问:https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/blob/main/docs/cn/README.md,解锁无限可能!🔑

核心能力

  • 自然语言理解

总结和提取

提取需要的内容,包含观点和主题

情感分析

识别和理解文本中的情感和情绪

文本转换

文本翻译,格式转换,拼写语法检查

  • 推理能力:生成式AI的关键- 逻辑推理: 根据已知事实和规则,通过推理来推导出新的结论或解决问题。- 扩写: 根据已有文本内容生成新的文本,可以是对已有内容的延伸、补充或创造性扩展。

局限

  • 数据集是静态的:
  • 缺乏特定领域的知识

基础大模型接受的是通用任务的训练。

  • 幻觉“黑匣子”:

能干啥

这里只讨论应用场景更广的语言大模型

一种全新的交互方式

在信息获取方面,与搜索引擎对比

  • 搜索引擎是针对关键词的检索,AI是基于语义的检索。
  • 前者只能返回信息,后者可以解读信息。
  • 前者每次搜索是独立的,后者则可以关联上下文,进行多轮对话。

LLM + 客服台 = 智能客服

LLM + 文档 = 对话式文档阅读器

专家系统

知识问答:基于专有知识的智能问答,随叫随到的个人专家

  • 工作流程:文档预处理+文本召回

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  • 前置条件: 需要提供相关文档语料,较高质量的文档才有较高问答准确率
  • 程度: 问答准确率80%~90%(去年测试数据)
  • 局限: 无法识别图片,复杂表格识别不佳

数据分析:一句话生成统计图表,对数据进行快速洞察

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  • 前置条件: 需要具备结构化数据
  • 其他场景: 月度、年度报告展示,展现形式可以是饼状图、柱状图、折线图

智能代理

编排AI自动化工作流,让AI成为高级助手代替操作

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  • 前置条件: 成熟业务、基础数据,api组件
  • 其他场景: 适用于营销、运营、管理场景 - 查询航班、差旅报销。。。

其他

  • 个人助理: 每日工作总结,PPT助手
  • 个人助手: 餐饮助手、差旅助手
  • 数字化员工: 销售助手,商机跟进

 

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标签: 人工智能

本文转载自: https://blog.csdn.net/njbaige/article/details/142731346
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