大模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)通常是從互聯(lián)網(wǎng)和其他各種數(shù)據(jù)源中收集和整理的。以下是常見的大模型基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源：

1、網(wǎng)絡(luò)文本和語(yǔ)料庫(kù)：大模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)通常包括大量的網(wǎng)絡(luò)文本，如網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容、社交媒體帖子、論壇帖子、新聞文章等。這些文本提供了豐富的語(yǔ)言信息和知識(shí)，用于訓(xùn)練模型的語(yǔ)言模式和語(yǔ)義理解。

2、書籍和文學(xué)作品：大模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)還可以包括大量的書籍和文學(xué)作品，如小說、散文、詩(shī)歌等。這些文本涵蓋了各種主題、風(fēng)格和語(yǔ)言形式，為模型提供了的知識(shí)和文化背景。

3、維基百科和知識(shí)圖譜：大模型通常也會(huì)利用維基百科等在線百科全書和知識(shí)圖譜來增加其知識(shí)儲(chǔ)備。這些結(jié)構(gòu)化的知識(shí)資源包含了豐富的實(shí)體、關(guān)系和概念，可以為模型提供更準(zhǔn)確和可靠的知識(shí)。

4、其他專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)：根據(jù)模型的應(yīng)用領(lǐng)域，大模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可能還包括其他專業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。例如，在醫(yī)療領(lǐng)域，可以使用醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、病例報(bào)告和醫(yī)療記錄等數(shù)據(jù)；在金融領(lǐng)域，可以使用金融新聞、財(cái)務(wù)報(bào)表和市場(chǎng)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)。 企業(yè)如果基于行業(yè)大模型，再加上自身數(shù)據(jù)進(jìn)行精調(diào)，可以建構(gòu)專屬模型，打造出高可用性的智能服務(wù)。山東通用大模型使用技術(shù)是什么

目前中小企業(yè)在文檔管控方面面臨的困惑主要有以下幾點(diǎn)：

、1、人員更換頻繁，大量存儲(chǔ)在本地硬盤的文檔流失嚴(yán)重；

2、部門間各自開展工作，缺乏有效的知識(shí)分享，成功經(jīng)驗(yàn)難以復(fù)制；

3、大量文檔長(zhǎng)期無序堆積，且散落在各個(gè)部門，查找困難。

杭州音視貝科技公司研發(fā)的大模型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)產(chǎn)品，為中小企業(yè)多效管控提供業(yè)務(wù)支持，具體解決方案如下：

1、建立文檔知識(shí)庫(kù)，進(jìn)行統(tǒng)一、有序管理；

2、支持本地文檔一鍵上傳至知識(shí)庫(kù)，避免文檔流失；

3、支持基于關(guān)鍵詞對(duì)文檔標(biāo)題或內(nèi)容進(jìn)行搜索，且標(biāo)注數(shù)據(jù)來源；

4、支持在線提問，可先在知識(shí)庫(kù)中進(jìn)行答案匹配，匹配失敗或不滿意時(shí)可通過提示，轉(zhuǎn)接至互聯(lián)網(wǎng)中進(jìn)行二次匹配。 江蘇智能客服大模型推薦2022年底，諸如ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion等大型模型的相繼亮相，掀起了大模型的發(fā)展熱潮。

    人工智能大模型的發(fā)展，會(huì)給我們的生活帶來哪些改變呢？

其一，引發(fā)計(jì)算機(jī)算力的革新。大模型參數(shù)量的增加導(dǎo)致訓(xùn)練過程的計(jì)算需求呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，高性能計(jì)算機(jī)和分布式計(jì)算平臺(tái)的普及，將成為支持更大規(guī)模的模型訓(xùn)練和迭代的重要方式。

其二，將引發(fā)人工智能多模態(tài)、多場(chǎng)景的革新。大模型利用多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行跨模態(tài)學(xué)習(xí)，從而提升其在多個(gè)感知任務(wù)上的性能和表現(xiàn)。

其三，通過結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)和智能算法，大模型能夠賦能多個(gè)行業(yè)，為行業(yè)提質(zhì)增效提供助力，推動(dòng)數(shù)據(jù)與實(shí)體的融合，改變行業(yè)發(fā)展格局。在法律領(lǐng)域，大模型可以作為智能合同生成器，根據(jù)用戶的需求和規(guī)范，自動(dòng)生成合法和合理的合同文本；在娛樂領(lǐng)域，大模型可以作為智能劇本編劇，根據(jù)用戶的喜好和風(fēng)格，自動(dòng)生成有趣和吸引人的劇本故事；在工業(yè)領(lǐng)域，大模型可以作為智能質(zhì)量控制器，根據(jù)生產(chǎn)數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)，自動(dòng)檢測(cè)和糾正產(chǎn)品質(zhì)量問題；在教育領(lǐng)域，大模型可以作為智能學(xué)習(xí)平臺(tái)，根據(jù)知識(shí)圖譜和學(xué)習(xí)路徑，自動(dòng)推薦和組織學(xué)習(xí)資源。

    大模型和小模型在應(yīng)用上有很多不同之處，企業(yè)在選擇的時(shí)候還是要根據(jù)自身的實(shí)際情況，選擇適合自己的數(shù)據(jù)模型才是重要?，F(xiàn)在小編就跟大家分析以下大小模型的不同之處，供大家在選擇的時(shí)候進(jìn)行對(duì)比分析：

1、模型規(guī)模：大模型通常擁有更多的參數(shù)和更深的層級(jí)，可以處理更多的細(xì)節(jié)和復(fù)雜性。而小模型則相對(duì)規(guī)模較小，在計(jì)算和存儲(chǔ)上更為高效。

2、精度和性能：大模型通常在處理任務(wù)時(shí)能夠提供更高的精度和更好的性能。而小模型只有在處理簡(jiǎn)單任務(wù)或在計(jì)算資源有限的環(huán)境中表現(xiàn)良好。

3、訓(xùn)練成本和時(shí)間：大模型需要更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算資源來訓(xùn)練，因此訓(xùn)練時(shí)間和成本可能較高。小模型相對(duì)較快且成本較低，適合在資源有限的情況下進(jìn)行訓(xùn)練和部署。

4、部署和推理速度：大模型由于需要更多的內(nèi)存和計(jì)算資源，導(dǎo)致推理速度較慢，適合于離線和批處理場(chǎng)景。而小模型在部署和推理過程中通常更快。 大模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源包括網(wǎng)絡(luò)文本、書籍和文學(xué)作品、維基百科和知識(shí)圖譜，以及其他專業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。

    我們都知道了，有了大模型加持的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，可以提高企業(yè)的文檔管理水平，提高員工的工作效率。但只要是系統(tǒng)就需要定期做升級(jí)和優(yōu)化，那我們應(yīng)該怎么給自己的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)做優(yōu)化呢？

首先，對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)來說，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和索引是關(guān)鍵因素。可以采用高效的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，如NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)或圖數(shù)據(jù)庫(kù)，以提高數(shù)據(jù)讀取和寫入的性能。同時(shí)，優(yōu)化數(shù)據(jù)的索引結(jié)構(gòu)和查詢語(yǔ)句，以加快數(shù)據(jù)檢索的速度。

其次，利用分布式架構(gòu)和負(fù)載均衡技術(shù)，將大型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)分散到多臺(tái)服務(wù)器上，以提高系統(tǒng)的容量和并發(fā)處理能力。通過合理的數(shù)據(jù)分片和數(shù)據(jù)復(fù)制策略，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高可用性和容錯(cuò)性。

然后，對(duì)于經(jīng)常被訪問的數(shù)據(jù)或查詢結(jié)果，采用緩存機(jī)制可以顯著提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度。可以使用內(nèi)存緩存技術(shù)，如Redis或Memcached，將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)緩存到內(nèi)存中，減少對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的頻繁訪問。 大模型技術(shù)不僅對(duì)已有行業(yè)進(jìn)行顛覆革新，也催生了許多新模式新業(yè)態(tài)。山東通用大模型使用技術(shù)是什么

隨著ChatGPT的橫空出世，基于大模型的人工智能技術(shù)發(fā)展進(jìn)入新階段。山東通用大模型使用技術(shù)是什么

    大模型是指在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，具有龐大參數(shù)規(guī)模和復(fù)雜結(jié)構(gòu)的模型。這些模型通常包含大量的可調(diào)整參數(shù)，用于學(xué)習(xí)和表示輸入數(shù)據(jù)的特征和關(guān)系。大模型的出現(xiàn)是伴隨著計(jì)算能力的提升，數(shù)據(jù)規(guī)模的增大，模型復(fù)雜性的增加，具體來說有以下三點(diǎn)：首先，隨著計(jì)算硬件的不斷進(jìn)步，如GPU、TPU等的出現(xiàn)和性能提升，能夠提供更強(qiáng)大的計(jì)算能力和并行計(jì)算能力，使得訓(xùn)練和部署大型模型變得可行。其次，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增長(zhǎng)，獲取和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集已經(jīng)成為可能，我們可以利用更多的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，更多的數(shù)據(jù)能夠提供更豐富的信息，有助于訓(xùn)練更復(fù)雜、更準(zhǔn)確的模型。大模型通常由更多的層次和更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)組成。例如，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）和變換器（Transformer）是常見的大模型結(jié)構(gòu)，在自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了重大突破。 山東通用大模型使用技術(shù)是什么