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解鎖大模型落地之道,你最Pick哪一個?

jf_WZTOguxH ? 來源:AI前線 ? 2023-09-08 15:58 ? 次閱讀
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大模型技術(shù)的實際應用成為了越來越多行業(yè)共同關(guān)注和探討的重要話題。隨著大模型技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟,人們開始深刻認識到其在解決實際問題和推動創(chuàng)新方面的潛力。從自然語言處理到圖像識別,從智能推薦到智能決策,大模型技術(shù)正逐漸拓展其影響力和應用范圍。

為了加速推動全球大模型相關(guān)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展及工程化應用落地,助力數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展。InfoQ 大模型技術(shù)應用創(chuàng)新大賽,圍繞大模型的技術(shù)創(chuàng)新與應用開展討論,期望發(fā)掘更多能夠解決產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中實際問題的創(chuàng)新解決方案,共同推動大模型等技術(shù)在不同行業(yè)的落地實踐。

目前,大賽正在火熱進行中!六大賽道報名總?cè)藬?shù)超 200 人,其中個人開發(fā)者占比 50%、企業(yè)開發(fā)者占比 33%、學生占比 16%。這些參賽選手的作品方向是什么?有哪些技術(shù)上的創(chuàng)新突破?針對這些問題,InfoQ 與參賽選手做了初步探討,在探討中發(fā)現(xiàn)了一些創(chuàng)新性、落地性都很高的參賽作品,看看你最 Pick 哪個?

智能保險顧問:顛覆性的銷售方式

大模型時代,算力、算法、數(shù)據(jù)構(gòu)成了新范式的“三駕馬車”,其中,數(shù)據(jù)更可視為決定大模型質(zhì)量和商業(yè)化落地的核心要素。作為一個業(yè)務流程規(guī)范、數(shù)據(jù)和知識沉淀完備的行業(yè),金融業(yè)天然具有應用大模型的基礎(chǔ)優(yōu)勢。在金融服務和業(yè)務中,利用大規(guī)模的數(shù)據(jù)、深度學習和自然語言處理等技術(shù),開發(fā)和應用龐大、復雜的模型,以解決各種金融問題、優(yōu)化業(yè)務流程,提高決策效率和用戶體驗。

在本屆大賽金融賽道的報名團隊中涌現(xiàn)出了一支將大模型技術(shù)賦能于保險銷售領(lǐng)域的創(chuàng)新團隊,他們的作品在引導用戶走進保險話題、解讀保險產(chǎn)品、分析用戶保險需求等方面有著獨特的亮點。同時,該智能顧問既能主動聯(lián)系用戶,提供個性化的保險建議,也能被動回答用戶的保險疑問,為用戶提供全方位的保險服務。這一創(chuàng)新方案憑借著大模型的語義理解、信息抽取和銷售階段規(guī)劃等關(guān)鍵技術(shù),能為企業(yè)提供一套高效的銷售場景解決方案。

此外,在被問到作品未來落地的商業(yè)價值時,該團隊表示,“有銷售業(yè)務的企業(yè)可以使用這套方案并結(jié)合大模型技術(shù)實現(xiàn)降本增效,從而讓越來越多企業(yè)認可大模型的價值并在更多的業(yè)務中探索如何應用大模型技術(shù),對大模型商業(yè)化有很大的促進作用。”

私域大模型:全棧 AI 能力的創(chuàng)新成果

在技術(shù)創(chuàng)新賽道中,已經(jīng)出現(xiàn)了成熟的大模型作品并實現(xiàn)了落地。該團隊研發(fā)的是聚焦在法律領(lǐng)域的私域大模型,主要技術(shù)原理是通過具備向量能力的數(shù)據(jù)庫 Hubble 支撐了證監(jiān)會全部法規(guī)(不含更新數(shù)據(jù)),并做遷移學習。通過 AI-PaaS 平臺采集相關(guān)數(shù)據(jù),進行數(shù)據(jù)標注及數(shù)據(jù)處理,基于遷移學習對大語言模型進行微調(diào),同時利用 Hubble-vector 的向量存儲及查詢能力,使模型語境更適用于當前私域數(shù)據(jù)場景,并且做到答案可精確溯源,最后通過模型管理進行服務的發(fā)布供用戶使用。在生成時可以引用原有法條做準確嚴謹回答,對比通用大模型,更適合機構(gòu)私有數(shù)據(jù)。

團隊在介紹作品時表示,“相比于傳統(tǒng)的通用 AI 模型,私域大模型更加專業(yè)化和定制化,能夠更好地適應行業(yè)場景的需求,提供更準確、高效的解決方案,這無疑對行業(yè)場景的深入落地產(chǎn)生積極的影響?!?/p>

AI 驅(qū)動音視頻轉(zhuǎn)換文字:簡單高效的實用工具

大模型在語音識別方面具有顯著的優(yōu)勢,大型模型憑借數(shù)以億計的參數(shù),使其能夠更好地捕捉語音信號中的復雜模式和特征。這些模型可以學習不同的聲音頻率、韻律、音素、語速等變化,從而提高了對各種說話人和語音情境的適應能力。在產(chǎn)品經(jīng)理賽道,就有選手帶來了 AI 驅(qū)動的視頻、播客轉(zhuǎn)文字、字幕的工具。該作品可以將視頻轉(zhuǎn)換為翻譯文本、字幕和筆記,無論是 YouTube、播客還是本地音頻和視頻文件,都能輕松將其轉(zhuǎn)換為文本并提煉精華。同時,該作品還支持多語言,可以在中文、英文、日文和 90 多種語言之間進行轉(zhuǎn)錄和翻譯。

智慧校園 AI:小模型基礎(chǔ)上的答疑助手

在教育賽道中,我們看到了新的探索和創(chuàng)新思路。一支來自專注高校信息化的企業(yè)團隊正在調(diào)研大模型與智慧校園的結(jié)合應用。他們的參賽作品最大的特點就是探索如何在較小模型的基礎(chǔ)上實現(xiàn)為全體師生答疑解惑,這里最大的難點在于較小模型的二次訓練。此外,團隊表示,針對高校場景需要解決的問題還有很多,例如,二次訓練的知識遺忘、高校的數(shù)據(jù)安全以及與應用廠商的協(xié)同推進問題等。目前在大模型的探索中既有機遇也有挑戰(zhàn),希望做出成果實現(xiàn)大模型在教育領(lǐng)域的落地。

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