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知识分享:一文读懂AIGC与大模型

作者:泰迪科技发布时间:2024-01-16

     什么是大模型?

      关于大模型,有学者称之为“大规模预训练模型”(large pretrained language model),也有学者进一步提出”基础模型”(Foundation Models)的概念。

     “小模型”:针对特定应用场景需求进行训练,能完成特定任务,但是换到另外一个应用场景中可能并不适用,需要重新训练(我们现在用的大多数模型都是这样)。这些模型训练基本是“手工作坊式”,并且模型训练需要大规模的标注数据,如果某些应用场景的数据量少,训练出的模型精度就会不理想。

“大模型”:在大规模无标注数据上进行训练,学习出一种特征和规则。基于大模型进行应用开发时,将大模型进行微调(在下游小规模有标注数据进行二次训练)或者不进行微调,就可以完成多个应用场景的任务,实现通用的智能能力。

     大模型分类:

     1.多语言预训练大模型

     2.多模态预训练大模型

     3.多任务预训练大模型

     4.视觉预训练大模型

     大模型能真正理解人类语言吗?

    用对语言形式之间的连接来衡量语义的话,现在的大模型对语言的理解已经做的很好了。但局限性在于,这种理解仍然缺乏世界知识,也需要用其他模态的感知来增强,毕竟用语言对图像和声音等的描述,远不如这些信号本身来的直接。   

       什么是AIGC?

    对AIGC这一概念的界定,尚无统一规范的定义。国内产学研各界对于AIGC的理解是“继专业生成内容(Professional Generated Content,PGC)和用户生成内容(User Generated Content,UGC)之后,利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式”。



     AIGC带来的变化:

     1) AIGC带来了NLP技术的范式切换,文本与数据分析功能更加智能

     2) AIGC的自动生成功能,实现了内容生产范式的变革

     3) AIGC带来更多的“智能感”,极致的用户体验带来创意的迸发

     4) AIGC支撑下的智能问答和知识管理功能,助力企业数字化转型

    AIGC技术中,耳熟能详的当属GPT和Stable Diffusion了,作为一个技术er,应当了解一下其中的核心技术:Transformer、GPT、Diffusion、CLIP、Stable Diffusion

  大模型使得AIGC有了更多的可能

  1.视觉大模型提高AIGC感知能力

  2.语言大模型增强AIGC认知能力   

  3.多模态大模型升级AIGC内容创作能力

   泰迪智能科技AI大模型支持以ChatGLM2-6B、Baichuan-13B和文心一言等多种大语言模型为底座,实现基于特定领域数据、面向智能客服、问答系统、自动摘要、智能打标、内容创作、信息抽取等应用场景的模型微调、评估和推理,为业务智能升级和价值挖掘赋能。同时,我们还提供私有集群、公有云和私有云等多种部署方式,可灵活适配各种场景和需求,致力于为您的业务发展提供强大支持。有需要进一步了解大模型微调服务可到泰迪智能科技企业服务平台了解更多~



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