大模型在智慧ZW方面的應(yīng)用有：

1、智能ZW熱線。可根據(jù)與居民/企業(yè)的交流內(nèi)容，快速判定并準(zhǔn)確適配新的政策。根據(jù)**的不同需求，通過智能化解決方案，提供全天候的智能ZW服務(wù)。

2、數(shù)字員工。將數(shù)字人對(duì)話場(chǎng)景無縫嵌入到ZW服務(wù)業(yè)務(wù)流程中，為**提供“邊聊邊辦”的數(shù)字ZW服務(wù)。辦事**與數(shù)字人對(duì)話時(shí)，數(shù)字人可提供智能推送服務(wù)入口，完成業(yè)務(wù)咨詢、資訊推送、服務(wù)引導(dǎo)、事項(xiàng)辦理等ZW服務(wù)。3、智能營商環(huán)境分析。利用多模態(tài)大模技術(shù)，為用戶提供準(zhǔn)確的全生命周期辦事推薦、數(shù)據(jù)分析、信息展示等服務(wù)，將“被動(dòng)服務(wù)”模式轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃?dòng)服務(wù)”模式。 隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，AI大模型將不斷延伸服務(wù)邊界，推進(jìn)智慧醫(yī)療的落地進(jìn)程。天津ai大模型應(yīng)用場(chǎng)景

AIGC（人工智能生成內(nèi)容）可以根據(jù)給定的主題、關(guān)鍵詞等條件，自動(dòng)生成各種類型的文本、圖像、音頻、視頻，應(yīng)用于商業(yè)、媒體、教育、文娛、科研等領(lǐng)域，為用戶提供高質(zhì)量、高效率、個(gè)性化的內(nèi)容生成服務(wù)，使內(nèi)容創(chuàng)作進(jìn)入到了全新的智能化時(shí)代。

AI生成內(nèi)容（AIGC）的時(shí)代，隨著人工智能技術(shù)的日益成熟，人工智能生成內(nèi)容（AIGC）在商業(yè)營銷領(lǐng)域的應(yīng)用越來越多 。企業(yè)需要通過利用AIGC技術(shù)來創(chuàng)新營銷方式，提升營銷效果，因此如何充分利用好AIGC工具，為營銷賦能，也成為了當(dāng)前眾多企業(yè)思考的問題。 福州電商大模型系統(tǒng)結(jié)合了大模型技術(shù)的知識(shí)庫系統(tǒng)，在信息搜集與處理、知識(shí)表達(dá)與內(nèi)容檢索、行業(yè)數(shù)據(jù)資源集成等方面更具優(yōu)勢(shì)。

大模型智能應(yīng)答系統(tǒng)使用預(yù)訓(xùn)練的大語言模型作為中心支撐，運(yùn)用能夠充分關(guān)聯(lián)、挖掘數(shù)據(jù)與信息抽取、融合的知識(shí)圖譜技術(shù)，再結(jié)合不同行業(yè)的知識(shí)庫系統(tǒng)，通過互聯(lián)網(wǎng)的加持，形成一個(gè)能夠服務(wù)具體業(yè)務(wù)的智能化工具，對(duì)于知識(shí)的匯集、識(shí)別、分析、提取、運(yùn)營具有極其強(qiáng)大的能力。

大模型智能應(yīng)答系統(tǒng)是各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域都可以應(yīng)用，比較典型的場(chǎng)景包括智能助理、智能客服、醫(yī)學(xué)服務(wù)、法律分析、教育培訓(xùn)、智慧辦公等等，不僅能夠幫助企業(yè)、機(jī)構(gòu)搭建實(shí)用的知識(shí)庫系統(tǒng)，提高信息檢索和知識(shí)獲取的效率，還可以為人們的日常生活和工作提供幫助。

杭州音視貝科技有限公司致力于大模型智能工具的研發(fā)與應(yīng)用，打造符合不同行業(yè)需求的知識(shí)庫智能應(yīng)答工具，幫助企業(yè)、機(jī)構(gòu)提高工作效率與管理水平，獲得可持續(xù)的成長能力。

    大模型在企業(yè)內(nèi)部做應(yīng)用前一般不做預(yù)訓(xùn)練，而是直接調(diào)用通用大模型的一些能力，因此在整個(gè)通用大模型的能力進(jìn)一步增強(qiáng)的時(shí)候，會(huì)有越來越多的企業(yè)用行業(yè)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練基礎(chǔ)大模型，然后形成行業(yè)大模型。

  這就是涉及到本地化部署的大模型到底應(yīng)該如何選型的問題？這里我們著重講常見的三個(gè)模型Vicuna、BloomZ和GLM。選型涉及三個(gè)維度：實(shí)際性能跑分，性價(jià)比，合規(guī)性。

   從性能角度來講，目前評(píng)價(jià)比較高的還是Vicuna的13B模型，這也是Vicuna強(qiáng)勁的一個(gè)點(diǎn)。所以Vicuna經(jīng)常是實(shí)際落地的時(shí)候很多那個(gè)測(cè)試機(jī)上布的那個(gè)大模型。但它也有一個(gè)很明確的缺點(diǎn)，即無法商用。所以實(shí)際在去真實(shí)落地的過程中，我們看到很多企業(yè)會(huì)去選BloomZ和GLM6B。

  但是BloomZ也存在著不小的意識(shí)形態(tài)的問題，它對(duì)金融行業(yè)測(cè)試的效果會(huì)相對(duì)較好，泛行業(yè)則會(huì)比較弱。整體來講，目前我們看到的其實(shí)采納度比較高的還是GLM6B這款產(chǎn)品，它不管是在性能還是價(jià)格本身，成本層面，包括合規(guī)性都有比較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。 傳統(tǒng)的機(jī)構(gòu)熱線與人工客服在運(yùn)行中出現(xiàn)線路擁堵、效率低下等問題，面對(duì)越來越多的**需求，無法及時(shí)響應(yīng)。

    在大數(shù)據(jù)人工智能的應(yīng)用水平上，醫(yī)療行業(yè)遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于互聯(lián)網(wǎng)、金融和電信等信息化程度更好的行業(yè)。這是由醫(yī)療行業(yè)的特殊性引起的，比如要求數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，用戶的隱私安全等，都讓其發(fā)展受到了局限性。

  據(jù)統(tǒng)計(jì)，到2025年人工智能應(yīng)用市場(chǎng)總值將達(dá)到1270億美元，其中醫(yī)療行業(yè)將占市場(chǎng)規(guī)模的五分之一。我國正處于醫(yī)療人工智能的風(fēng)口：2016年中國人工智能+醫(yī)療市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到，增長；2017年將超過130億元，增長；2018年有望達(dá)到200億元。投資方面，據(jù)IDC發(fā)布報(bào)告的數(shù)據(jù)顯示，2017年全球?qū)θ斯ぶ悄芎驼J(rèn)知計(jì)算領(lǐng)域的投資將迅猛增長60%，達(dá)到125億美元，在2020年將進(jìn)一步增加到460億美元。其中，針對(duì)醫(yī)療人工智能行業(yè)的投資也呈現(xiàn)逐年增長的趨勢(shì)。其中2016年總交易額為，總交易數(shù)為90起，均達(dá)到歷史比較高值。

  國家政策和資本紛紛加碼醫(yī)療大數(shù)據(jù)方向，醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用將成為史上確定的大風(fēng)口，未來發(fā)展?jié)摿o可限量。 大模型在虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)中的應(yīng)用，打造沉浸式體驗(yàn)新世界。天津醫(yī)療大模型商家

大型深度學(xué)習(xí)模型被簡稱為“大模型”。這類模型具有大量的參數(shù)和數(shù)據(jù)，需要使用大量的計(jì)算資源訓(xùn)練和部署。天津ai大模型應(yīng)用場(chǎng)景

    大模型技術(shù)架構(gòu)是一個(gè)非常復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，涉及到計(jì)算機(jī)設(shè)備，模型部署，模型訓(xùn)練等多個(gè)方面，下面我們就來具體說一說：

1、計(jì)算設(shè)備：大型模型需要強(qiáng)大的計(jì)算資源，通常使用圖形處理器GPU（如NVIDIA型號(hào)RTX3090、A6000或Tesla系列，32G以上的內(nèi)存，固態(tài)硬盤，多核處理器和能從云端快速下載數(shù)據(jù)集的網(wǎng)絡(luò)等。

2、模型訓(xùn)練平臺(tái)：為加速模型訓(xùn)練和優(yōu)化，需要使用高度優(yōu)化的訓(xùn)練平臺(tái)和框架。常見的大型深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練平臺(tái)有TensorFlowExtended（TFX）、PyTorchLightning、Horovod等。

3、數(shù)據(jù)處理：大型深度學(xué)習(xí)模型需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，因此需要使用高效的數(shù)據(jù)處理工具和平臺(tái)。常見的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)有ApacheHadoop、ApacheSpark、TensorFlowDataValidation、ApacheKafka、Dask等。

4、模型部署和推理：部署大型深度學(xué)習(xí)模型需要高效的硬件加速器和低延遲的推理引擎，以提供實(shí)時(shí)的響應(yīng)和高效的計(jì)算能力。

5、模型監(jiān)控和優(yōu)化：大型模型的復(fù)雜性和規(guī)模也帶來了許多挑戰(zhàn)，如如模型收斂速度、模型可靠性、模型的魯棒性等。因此，需要使用有效的監(jiān)控和優(yōu)化技術(shù)來提高模型的穩(wěn)定性和性能。 天津ai大模型應(yīng)用場(chǎng)景