大模型在人工智能領域確實扮演了舉足輕重的角色，它們如同擁有海量知識的智者，能夠洞察數據的深層規(guī)律，模擬人類的復雜思維。像OpenAI的GPT系列，就是大型語言模型的佼佼者，它們能夠生成流暢自然的文本，回答問題，甚至進行語言翻譯，展現了強大的語言處理能力。這些大模型之所以被稱為“大”，是因為它們背后有著龐大的參數數量和復雜的網絡結構。這些參數是通過訓練大量的數據得來的，讓模型能夠捕捉到數據中的微妙關系和動態(tài)變化。當然，大模型也有其局限性。首先，它們需要巨大的計算資源來支撐訓練和推理過程，這對于很多企業(yè)和個人來說是一個不小的挑戰(zhàn)。其次，由于數據本身的偏見和噪聲，大模型有時會產生不準確或帶有偏見的預測結果，這需要在模型設計和訓練過程中進行嚴格的管理和調整。此外，隨著模型規(guī)模的擴大，隱私和安全問題也愈發(fā)凸顯，如何在保證模型性能的同時保護用戶隱私和數據安全，是當前亟待解決的問題。盡管如此，大模型仍然是人工智能領域的重要發(fā)展方向之一。們也需要關注并解決大模型面臨的挑戰(zhàn)和問題，以確保其可持續(xù)的發(fā)展。通過功能開發(fā)，AI大模型還能為患者提供醫(yī)院選擇、醫(yī)師預約、在線掛號、報告查詢等工具。杭州教育大模型平臺

    AI大模型賦能智能服務場景主要有以下幾種：

1、智能熱線?？筛鶕c居民/企業(yè)的交流內容，快速判定并精細適配政策。根據群眾的不同需求，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(yè)務流程中，為群眾提供“邊聊邊辦”的數字化服務。辦事群眾與數字人對話時，數字人可提供智能推送服務入口，完成業(yè)務咨詢、資訊推送、服務引導、事項辦理等服務。

3、智能營商環(huán)境分析。利用多模態(tài)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?yōu)椤爸鲃臃铡蹦Ｊ健?

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。 江蘇醫(yī)療大模型供應大模型用于處理包括但不僅限于語音處理、自然語言處理、圖像和視頻處理、推薦系統等。

大模型技術的引入，使得智能客服能夠更好地理解用戶的需求和問題，從而提供更加準確、及時的回答。這種高效、準確的服務不僅能夠提升用戶的滿意度，還能夠為企業(yè)贏得更多的忠實客戶。借助大模型技術，智能客服可以處理更加復雜、專業(yè)的問題。這種拓展的服務范圍不僅能夠滿足用戶多樣化的需求，還能夠為企業(yè)帶來更多的商業(yè)機會。傳統的客服需要投入大量的人力物力，而智能客服則能夠降低企業(yè)的運營成本。大模型技術的引入，使得智能客服在處理復雜問題時的效率和準確性得到了提升，進一步降低了企業(yè)的運營成本。大模型技術使得智能客服具備了更強的情感識別能力，能夠更好地理解用戶的情感和需求。這種人性化的服務方式能夠增強用戶的體驗，提高用戶的忠誠度?？偠灾?，大模型的出現及應用幾乎給智能客服帶來了新生，智能客服借助大模型得到了質的飛躍，將人們對智能客服“智能”的不信任通通打消，給客戶更好的體驗。幫助企業(yè)提升服務質量，降低運營成本，提升用戶體驗，提升企業(yè)競爭力。

“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(yè)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(yè)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(yè)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(yè)各類對話場景數據價值，幫助企業(yè)實現更加智能的溝通、成本更低的運營維護。 制造業(yè)通過應用大模型進行數據分析，優(yōu)化了生產流程，降低了成本并提高了產品質量。

    在大數據人工智能的應用水平上，醫(yī)療行業(yè)遠遠落后于互聯網、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，比如要求數據的準確性，用戶的隱私安全等，都讓其發(fā)展受到了局限性。

  據統計，到2025年人工智能應用市場總值將達到1270億美元，其中醫(yī)療行業(yè)將占市場規(guī)模的五分之一。我國正處于醫(yī)療人工智能的風口：2016年中國人工智能+醫(yī)療市場規(guī)模達到，增長；2017年將超過130億元，增長；2018年有望達到200億元。投資方面，據IDC發(fā)布報告的數據顯示，2017年全球對人工智能和認知計算領域的投資將迅猛增長60%，達到125億美元，在2020年將進一步增加到460億美元。其中，針對醫(yī)療人工智能行業(yè)的投資也呈現逐年增長的趨勢。其中2016年總交易額為，總交易數為90起，均達到歷史比較高值。

  國家政策和資本紛紛加碼醫(yī)療大數據方向，醫(yī)療大數據應用將成為史上確定的大風口，未來發(fā)展?jié)摿o可限量。 作為人工智能新興領域的一部分，大模型技術正在向全球各個領域滲透，應用場景日趨多元化。浙江金融大模型優(yōu)勢

大模型內容生成技術為營銷人員提供了強大的內容支持，增強品牌影響力。杭州教育大模型平臺

    大模型在企業(yè)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(yè)用行業(yè)數據集訓練基礎大模型，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(guī)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(yè)會去選BloomZ和GLM6B。

  但是BloomZ也存在著不小的意識形態(tài)的問題，它對金融行業(yè)測試的效果會相對較好，泛行業(yè)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(guī)性都有比較強的優(yōu)勢。 杭州教育大模型平臺