Advertisement

不仅限于ChatGPT和大语言模型,人工智能产业正迎来应用爆发期

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
当前,人工智能产业发展迅速,尤其是大型语言模型如ChatGPT的应用日益广泛。整个行业正处于一个前所未有的创新与增长阶段。 近日,OpenAI的ChatGPT产品迅速发展将人工智能话题推向了新的高度。微软创始人比尔·盖茨和英伟达CEO黄仁勋都表示,ChatGpt具有划时代的意义;创新工场创始人李开复与美团联合创始人王慧文等互联网时代的领军人物也纷纷加入这场由人工智能引发的数字化浪潮。 除了ChatGPT及其代表的大语言模型外,中国的人工智能技术经过多年的发展,在企业智能化进程中已经发挥了重要的降本增效作用,并解决了不少学术界和产业界的难题。华为昇腾计算业务市场营销部总经理张嘉伟在接受媒体采访时提到,过去几十年间人工智能经历了多次起伏,最大的问题在于无法产生实际价值。上一轮的智慧城市项目虽然看似有价值,但市场规模较小。而这一轮ChatGPT之所以受到广泛关注,则是因为它能够创造巨大的经济和社会效益。“大家将会在未来两三年内看到更多的人工智能应用场景出现。”张嘉伟补充说。 在学术领域,陕西师范大学计算机学院教授张玉梅介绍了几个典型的人工智能案例,其中一个最生动的例子是使用人工智能算法修复《富春山居图》这一中华瑰宝。这幅被誉为“山水第一神品”的作品曾在清代被烧毁了一部分。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • ChatGPT
    优质
    当前,人工智能产业发展迅速,尤其是大型语言模型如ChatGPT的应用日益广泛。整个行业正处于一个前所未有的创新与增长阶段。 近日,OpenAI的ChatGPT产品迅速发展将人工智能话题推向了新的高度。微软创始人比尔·盖茨和英伟达CEO黄仁勋都表示,ChatGpt具有划时代的意义;创新工场创始人李开复与美团联合创始人王慧文等互联网时代的领军人物也纷纷加入这场由人工智能引发的数字化浪潮。 除了ChatGPT及其代表的大语言模型外,中国的人工智能技术经过多年的发展,在企业智能化进程中已经发挥了重要的降本增效作用,并解决了不少学术界和产业界的难题。华为昇腾计算业务市场营销部总经理张嘉伟在接受媒体采访时提到,过去几十年间人工智能经历了多次起伏,最大的问题在于无法产生实际价值。上一轮的智慧城市项目虽然看似有价值,但市场规模较小。而这一轮ChatGPT之所以受到广泛关注,则是因为它能够创造巨大的经济和社会效益。“大家将会在未来两三年内看到更多的人工智能应用场景出现。”张嘉伟补充说。 在学术领域,陕西师范大学计算机学院教授张玉梅介绍了几个典型的人工智能案例,其中一个最生动的例子是使用人工智能算法修复《富春山居图》这一中华瑰宝。这幅被誉为“山水第一神品”的作品曾在清代被烧毁了一部分。
  • ChatGPT展中的风险与对——的进展.pdf
    优质
    本PDF探讨了ChatGPT等AI通用大模型的发展现状及潜在风险,并提出相应的对策建议。 人工智能通用大模型(如ChatGPT)的进展__风险与应对.pdf 该文档探讨了人工智能通用大模型的发展情况,并分析了其带来的潜在风险及相应的应对策略。重复列出同一文件名多次,可能是为了强调这一主题的重要性或提醒读者注意该内容的存在。
  • DeepSeek学习指南
    优质
    《DeepSeek大语言模型人工智能学习指南》旨在为对人工智能和大语言模型感兴趣的读者提供系统的学习路径与实践指导,帮助用户深入了解并掌握相关技术。 《DeepSeek从入门到精通2025》是由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队推出的资源。 - 背景:在2025年,DeepSeek在全球AI领域引起了广泛关注。它仅用了两个月时间,在使用了2048张H800 GPU的情况下训练出一个可媲美全球顶尖水平的模型,并打破了大模型军备竞赛的传统逻辑。 - 内容:该资源包括104页的内容,涵盖了DeepSeek的核心技术、应用场景以及提示词优化等。此外还提供了如何避免AI幻觉和精准设计提示语的实际操作经验。 - 影响力:这份报告为用户全面了解并使用DeepSeek提供了一套指南,并有助于推动其在各个领域的应用和发展。多家公司已宣布将集成DeepSeek到他们的产品中,例如中国移动的移动云已经上线了DeepSeek;联通云基于“星罗”平台实现了多规格DeepSeek-R1模型适配;浙文互联则把DeepSeek-R1作为智慧内容生态平台的核心决策模型。 该资源可从中国高等教育培训中心订阅号免费获取。
  • 医疗健康展的白皮书
    优质
    本白皮书深入探讨人工智能技术在医疗健康产业中的应用与发展,分析当前挑战并展望未来趋势。 随着全球新一轮科技革命和产业变革的深入发展,人工智能(AI)技术加速演进,并成为经济增长的核心驱动力之一。近年来,以大规模预训练模型为代表的AI技术在知识、数据、算法和算力等关键要素推动下,呈现出爆发式增长态势,从自然语言处理逐步扩展至计算机视觉、多模态以及科学计算等领域,显著增强了人工智能的泛化性和通用性,并开启了新的发展范式。未来,这些大模型有望成为新型基础设施的一部分,助力各行各业实现新一轮的增长;而落地应用和价值实现将成为其发展的下一步重点方向。 在生命科学与医疗健康领域中,AI技术尤其是大规模预训练模型的应用前景广阔。通过分析海量生物学数据及临床信息,这类模型能够加速新药研发进程并降低相关成本。同时,在医疗器械创新方面也展现出巨大潜力,并有助于提升医疗服务的智能化水平和患者体验质量,从而推动整个行业的数字化转型。 ### 人工智能大模型赋能医疗健康产业的关键知识点 #### 一、背景与意义 在全球范围内新一轮科技革命及产业变革的影响下,AI技术引领了科技进步的方向。近年来,大规模预训练模型凭借其强大的泛化能力和通用性,在包括生命科学和健康医疗在内的多个领域展现出了巨大潜力。 **重要意义:** - **促进科研与新药开发**:通过分析海量生物学和临床数据,大模型能够加速药物发现过程,并降低研发成本。 - **医疗器械创新**:支持更智能、高效的设备设计制造,提高诊断准确性和治疗效果。 - **医疗服务智能化**:借助AI技术的力量,医疗机构可以提供更加个性化且精准的医疗服务。 #### 二、医疗健康大模型的技术体系 生物大数据时代的到来对数据处理能力提出了更高的要求。为了满足这些需求,医疗健康领域的大规模预训练模型需要具备高效的数据分析能力和跨学科的知识整合力。此外,在自然语言处理、计算机视觉和多模态技术的基础上构建的算法框架为该领域的应用提供了坚实的基础。 **发展趋势:** 随着技术进步,医疗健康大模型正朝着家族化、多模态融合及协同化的方向发展。例如通过不同类型的模型和技术进行集成以形成更为综合全面解决方案的趋势日益明显。 #### 三、应用场景 当前,医疗健康领域的大规模预训练模型已经广泛应用于辅助诊断、疾病预测等多个环节,并且正在向个性化治疗方案制定以及健康管理服务等更广泛的场景扩展。 - **辅助诊断**:通过分析医学影像资料提高准确率和效率; - **疾病预测**:基于患者生理指标及遗传信息,评估患病风险; - **个性化治疗**:根据个体差异定制最佳治疗计划以提升成功率; - **健康咨询与管理**:为用户提供实时指导帮助其更好地维护自身健康。 #### 四、面临挑战 尽管前景广阔但医疗健康大模型在实际应用中仍面临着诸多技术和实践方面的难题,包括但不限于精度改进需求以及数据隐私保护等伦理问题的解决。 #### 五、评价验证和监管治理 **标准建设:** 建立相关安全性和可靠性评估体系及指南以确保技术的安全可控性。 **动态评估:** 针对新特性的持续监测机制有助于客观反映模型的真实表现情况。 **政策监管:** 构建促进发展与防范风险相结合的框架,为医疗健康大模型的发展提供支持保障环境。 #### 六、建议 - **加强跨学科合作:** 鼓励医学、计算机科学和统计学等领域专家的合作以推动技术创新; - **完善数据共享机制:** 制定统一的数据标准并建立共享平台促进有效利用; - **强化伦理审查:** 确保技术应用符合伦理规范避免潜在风险的发生; - **人才培养:** 培养既懂医学又精通人工智能的专业人才为行业发展提供智力支持。 综上所述,医疗健康大模型在推动行业数字化转型方面具有巨大潜力。然而要充分发挥其作用还需克服一系列挑战,在加强国际合作加大研发投入完善法律法规等方面做出努力以促进技术应用和发展。
  • 问答(GPT)
    优质
    基于大语言模型的智能问答应用(GPT)利用先进的人工智能技术,能够理解和回答用户提出的各种复杂问题,提供高效、精准的信息服务。 智能问答应用程序(如大语言模型GPT)能够根据用户提出的问题生成相应的回答。这类应用利用先进的自然语言处理技术来理解和生成人类可读的文本,为用户提供便捷的信息获取途径。
  • ChatGLM-6B的在中文问诊中的
    优质
    本研究探讨了基于ChatGLM-6B的大规模预训练语言模型在处理中文医疗咨询场景的应用潜力,旨在提升在线问诊服务的质量和效率。 对于Lora模型的使用要求显存大于等于13G(未量化版本)。安装所需库命令如下: ``` pip install deep_training cpm_kernels icetk transformers>=4.26.1 torch >= 1.12.0 (icetk依赖cpu版torch, 建议先安装icetk后安装gpu版torch) ``` Lora的finetune代码可以从相关项目中获取。对于fp16模型,可以直接使用Doctor_GLMchat_lora.ipynb文件,由于官方更新了ChatGLM的权重,老版权重被放置在old_pretrain_model目录下供下载和解压。 针对量化的模型我们已经打包好以方便使用,但目前效果不尽如人意:INT4需要大约6G显存,INT8则需大约8G显存,在Doctor_GLMchat_lora_quant.ipynb文件中可以找到相关操作。
  • 的技术与
    优质
    人工智能大型模型的技术与应用探讨了当今AI领域中大型语言和数据模型的关键技术、发展趋势及其在各个行业的实际应用案例。 标题中的“AI大模型”指的是近年来在人工智能领域迅速发展的大型深度学习模型,这些模型拥有数亿甚至数千亿的参数,能够处理复杂的任务如自然语言理解和生成、图像识别、语音识别等。这类大模型的发展得益于计算能力的提升和数据量的增长,使它们能学到更深层次的概念。 描述简洁地传达了AI大模型的核心特点:通过大量数据训练后具备高度泛化能力和适应性,并可应用于各种场景中。这些大模型通常使用分布式计算平台如Google的TPU或NVIDIA的GPU集群进行大规模并行计算和权重优化,从而在短时间内完成复杂的任务。 标签中的“人工智能”涵盖了机器学习、深度学习等多个子领域,它是AI大模型的基础理论框架。人工智能的目标是让计算机系统模拟人类智能,而AI大模型正是这一目标的具体实现方式之一。“自然语言处理”(NLP)是指使计算机能够理解和生成人类语言的技术,在这方面,预训练的大型语言模型如BERT、GPT系列以及中国的文心一言和通义千问等取得了显著突破。这些模型在问答、翻译和文本生成等领域展现了强大的能力。 Node.js开发环境中存储第三方模块的目录“node_modules”可能被用于AI大模型的应用中,例如搭建后端服务处理推理请求或进行数据预处理与分析。`node_modules`包含了许多依赖库,包括TensorFlow.js(适用于JavaScript环境的机器学习库)、CUDA驱动等其他相关工具。 实现AI大模型涉及多个技术层面:从清洗、标记和标准化的数据预处理步骤开始,到选择合适的架构如Transformer、ResNet来优化计算效率和性能。训练过程中需要考虑使用适当的优化算法和损失函数,并进行超参数调优。部署时需关注量化、剪枝以及平台兼容性等问题。 AI大模型的应用场景广泛,从搜索引擎的个性化推荐、聊天机器人的智能对话到医疗诊断及金融风险评估等都有所涉及。它们推动了人工智能技术的发展,同时也带来了一些社会问题如数据隐私和算法公平性需要解决的问题。
  • 中国展趋势及分析
    优质
    本报告深入剖析中国人工智能产业的发展现状与未来趋势,涵盖技术进步、市场增长以及行业应用等多个维度。 本段落基于中国人工智能学会与罗兰贝格联合发布的白皮书内容,介绍了人工智能的发展背景、全球与中国范围内的人工智能企业现状及其在各行各业的应用情况。文章深入探讨了人工智能对未来金融、医疗、汽车及零售等多个行业带来的潜在商业价值和发展基础,并提供了相关行业的具体应用案例。 本段落适合企业管理者、研究人员以及对人工智能感兴趣的各类人士阅读。使用场景和目标包括: 1. 协助企业了解AI技术的发展趋势与可能的应用领域; 2. 指导企业在人工智能领域的战略布局; 3. 展示行业内外的成功人工智能应用范例,供同行参考借鉴。 建议读者在紧跟AI领域的最新发展趋势和技术进步的同时,从组织结构、数据管理、技术研发和执行能力等多个维度审视自身企业现状,并针对性地布局与培养自身的AI核心技术实力。
  • ChatGPT(LLMs):实指南
    优质
    本指南深入浅出地解析了ChatGPT等大型语言模型的工作原理、应用领域及局限性,并提供实用操作建议。适合各层次用户阅读。 了解ChatGPT的实际工作原理!这门课程将让您深入了解大型语言模型(LLM),涵盖提示设计、微调以及这项技术的未来发展前景等主题。 **课程概述** 本课程由对话式人工智能工程师讲授,旨在教您如何使用如ChatGPT这样的大型语言模型(LLM)来实现自己的目标。通过学习,您将掌握关于提示设计和微调的知识,并了解如何利用Reddit数据或自有的数据集进行操作。 **你会学到什么** - 充分理解最流行且性能最佳的公开语言模型的能力与限制。 - 探索ChatGPT及其他大型语言模型(LLM)当前及未来的应用潜力。 - 学会有效运用ChatGPT来完成特定任务。 - 了解新兴提示设计学科及其在基于文本的语言模型和图像生成器中的应用。 - 分析ChatGPT是否可以被视为真正的人工通用智能(AGI)。