智能客服到个人助理,国内AI大模型如何改变我们的生活?

引言

随着人工智能(AI)技术的高速发展,AI大模型越来越多地出现在我们的日常生活和工作中。国内的AI大模型在过去几年里取得了显著的进展,不少独创的技术点和实际应用令人瞩目。

那么,国内的AI大模型有哪些独创的技术点?它们在实际应用中又有哪些出色表现呢?此外,普通人又该如何利用这些大模型提升工作和生活的质量和效率呢?本文将为你一一解析。

一、国内AI大模型的独创技术点

  1. 多模态学习

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多模态学习是国内AI大模型的一个重要突破点。多模态指的是同时处理多种类型的数据,例如文字、图像、视频等。通过多模态学习,模型可以更全面地理解和处理复杂的信息。

案例:华为的MindSpore

华为开发的MindSpore就是一个典型的多模态学习平台。它不仅能够处理多种数据类型,还可以通过分布式架构高效地进行训练,大幅提升了模型的性能和适应性。

  1. 自监督学习

自监督学习是一种无需大量标注数据的学习方法,这对于数据标注成本高昂的现实场景来说尤为重要。国内很多AI大模型在这方面实现了突破。

案例:百度的ERNIE

百度的ERNIE模型在自监督学习方面表现出色。通过自监督学习,ERNIE可以从海量的无标注数据中自主学习并提取特征,大大提高了模型的泛化能力和实际应用效果。

  1. 知识图谱融合

知识图谱是一种将知识以图结构形式表示的方法,通过与AI大模型结合,可以显著提升模型的推理和检索能力。

案例:阿里的M6

阿里推出的M6大模型通过知识图谱融合,实现了在自然语言理解和生成方面的显著提升。它能够更好地理解上下文关系,从而提供更加准确和人性化的服务。

二、顶尖大模型的实际应用

  1. 智能客服

智能客服是AI大模型最为广泛的应用之一,通过自然语言处理技术,智能客服能够快速响应用户的问题,提高企业的服务效率。

案例:京东的智能客服

图片京东的智能客服系统采用了最新的AI大模型技术,能够处理各种复杂的用户咨询,大大减少了人工客服的压力,提高了客户满意度。

  1. 智能创作

AI大模型在智能创作领域也表现出色,包括文本生成、图像生成等方面。

案例:腾讯的AI作画

腾讯推出的AI作画平台可以根据用户的描述自动生成相应的图像,广泛应用于广告、设计等领域,显著提升了创作效率。

  1. 医疗辅助

在医疗领域,AI大模型通过图像识别、数据分析等技术,为医生提供辅助诊断和治疗方案。

案例:平安好医生

平安好医生利用AI大模型进行医学影像的自动识别和分析,帮助医生更早地发现病灶,提高了诊断的准确性和效率。

三、普通人如何利用AI大模型提升工作和生活质量

  1. 个人助理

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AI大模型可以作为个人助理,帮助用户管理日程、提醒事项、处理邮件等。

案例:小度助手

百度的小度助手可以帮助用户设置提醒、搜索信息、控制智能家居设备等,让日常生活更加便捷高效。

  1. 内容生成

对于内容创作者,AI大模型是一个强大的工具,可以生成高质量的文本、图像、视频等内容,极大地提高创作效率。

案例:字节跳动的AI写作

字节跳动推出的AI写作工具能够帮助用户自动生成文章、段子等内容,大大减少了创作时间和精力投入。

  1. 学习辅助

AI大模型可以根据用户的学习进度和兴趣,推荐合适的学习资源和方法,提高学习效果。

案例:腾讯课堂

腾讯课堂利用AI大模型为用户推荐个性化的课程和学习计划,帮助用户更高效地掌握新知识。

结论

国内AI大模型在多模态学习、自监督学习和知识图谱融合等方面取得了显著的技术突破,并在智能客服、智能创作、医疗辅助等多个领域展现了强大的实际应用能力。

普通人可以通过使用这些AI大模型,提升工作效率和生活质量,让AI真正成为我们日常生活中的好帮手。

希望本文能为你提供有用的信息,帮助你更好地理解和利用AI大模型。如果你有任何问题或想法,欢迎在评论区分享和讨论!

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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