知識圖譜技術(shù)是大模型知識庫的重要組成部分，它以圖的形式存儲和表示各種實體之間的關(guān)系，每個實體都表示為一個節(jié)點，節(jié)點之間的關(guān)系表示為邊，通過遍歷和搜索圖譜，可以獲取各種實體之間的關(guān)系和屬性信息。

文本語料庫是大模型知識庫中用于存儲文本數(shù)據(jù)的部分，它包含了大量的語料數(shù)據(jù)，可用于訓練和提取知識。文本預(yù)料庫通過對文本數(shù)據(jù)進行分析和處理，提取其中的知識，并將其存儲到知識圖譜中。

推理引擎是大模型知識庫中用于推理和推斷的部分，采用各種推理算法和技術(shù)，如邏輯推理、統(tǒng)計推理等，可以從已有的知識中發(fā)現(xiàn)新的知識，填補知識的空白，提高知識庫的完整性和準確性。

大模型知識庫還可以包括實體識別和鏈接、關(guān)系抽取、問題回答等技術(shù)模塊，這些組成部分相互協(xié)作，共同構(gòu)建和維護知識庫，為用戶提供準確、豐富的知識服務(wù)。 大模型知識庫與大模型智能客服已經(jīng)成為各行各業(yè)實現(xiàn)便捷化辦公與營銷獲客業(yè)務(wù)升級的重要工具。江蘇辦公大模型定制

    國內(nèi)比較出名大模型主要有：

1、ERNIE(EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration):ERNIE是由百度開發(fā)的一個基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓練語言模型。ERNIE在自然語言處理任務(wù)中取得了較好的性能，包括情感分析、文本分類、命名實體識別等。

2、HANLP(HanLanguageProcessing):HANLP是由中國人民大學開發(fā)的一個中文自然語言處理工具包，其中包含了一些中文大模型。例如，HANLP中的大模型包括中文分詞模型、詞法分析模型、命名實體識別模型等。

3、DeBERTa(Decoding-enhancedBERTwithdisentangledattention):DeBERTa是由華為開發(fā)的一個基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓練語言模型。DeBERTa可以同時學習局部關(guān)聯(lián)和全局關(guān)聯(lián)，提高了模型的表示能力和上下文理解能力。

4、THUNLP(TsinghuaUniversityNaturalLanguageProcessingGroup):清華大學自然語言處理組（THUNLP）開發(fā)了一些中文大模型。其中的大模型包括中文分詞模型、命名實體識別模型、依存句法分析模型等。

5、XiaoIce(小冰):XiaoIce是微軟亞洲研究院開發(fā)的一個聊天機器人，擁有大型的對話系統(tǒng)模型。XiaoIce具備閑聊、情感交流等能力，并在中文語境下表現(xiàn)出很高的流暢性和語言理解能力。 天津物流大模型產(chǎn)品介紹大模型與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合為智能家居帶來更加智能化的服務(wù)。

繼ChatGPT問世以來，AI大模型的賽道逐漸呈現(xiàn)出百花齊放的態(tài)勢，各大科技企業(yè)先后推出不同類型的大模型應(yīng)用，輪番展示人工智能的強大。

12月6日，谷歌公司推出了全新的大語言模型Gemini，引發(fā)了科技圈的“地震”。與ChatGPT不同，Gemini是原生多模態(tài)大模型，也是可以直接在手機上運行的大模型，應(yīng)用于谷歌Pixel8Pro智能手機和聊天機器人Bard。

根據(jù)谷歌給出的基準測試結(jié)果，Gemini大模型在大部分測試當中都打敗了OpenAI的ChatGPT4，顯示出強大的性能。Gemini的問世預(yù)示著多模態(tài)內(nèi)容處理將成為人工智能下一步的重點發(fā)展方向，只有運用好多模態(tài)AI的能力，才能真正打破物理世界和數(shù)字世界的屏障，用基礎(chǔ)的感知世界能力直接生成操作，實現(xiàn)科技與人自然的交互。

    大模型與知識圖譜相結(jié)合時，可以實現(xiàn)以下幾個優(yōu)勢：

1、知識增強：通過將知識圖譜中的結(jié)構(gòu)化知識注入到大模型中，可以豐富模型對實體、屬性和關(guān)系的理解。模型可以從知識圖譜中獲取背景信息，提升對復(fù)雜語義和概念的理解能力。

2、上下文關(guān)聯(lián)：大模型通常在輸入序列中考慮前后文信息，但在某些情況下，這些信息可能不足以進行準確推理。通過結(jié)合知識圖譜的信息，可以為模型提供更全的上下文背景，幫助模型更好地進行語義推理和連貫性判斷。

3、可解釋性：知識圖譜提供了一種結(jié)構(gòu)化的知識表示形式，可以解釋模型的決策過程。當大模型做出預(yù)測或回答問題時，知識圖譜可以幫助解釋其背后的推理過程，提高模型的可解釋性和可信度。

4、增強技能：結(jié)合大模型和知識圖譜還可以實現(xiàn)更多高級技能，如提問回答系統(tǒng)、智能推薦和知識圖譜補全等。

    通過模型的學習和推理，結(jié)合知識圖譜中的信息，可以使系統(tǒng)更加全和智能地回答復(fù)雜問題，提供個性化的推薦和解決方案。 大模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源包括網(wǎng)絡(luò)文本、書籍和文學作品、維基百科和知識圖譜，以及其他專業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。

大模型在建設(shè)智慧ZW方面也起了很大的作用，比如：

1、智能反欺騙。大模型可以智能分析新型詐騙套路，智能預(yù)警，并針對性生成勸阻話術(shù)和宣傳物料，應(yīng)用在電話勸阻、微信勸阻等領(lǐng)域。同時，通過智能生成勸阻話術(shù)和宣傳物料，可以提高公眾的防范意識和識別能力，從而減少詐騙事件的發(fā)生.

2、智能審批。大模型+RPA的辦公助手，與審批系統(tǒng)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(guān)鍵指標和統(tǒng)計數(shù)據(jù)，生成報告和可視化圖表，提高審批效率和質(zhì)量。

3、智能數(shù)據(jù)分析。ZF可以利用大模型快速檢索相關(guān)信息、進行數(shù)據(jù)分析和可視化，從而支持決策制定和政策評估。同時還可以利用大模型進行情感分析，分析市民和企業(yè)對ZF工作的態(tài)度和情感，這有助于ZF機構(gòu)更好地了解社會輿情，及時調(diào)整政策和措施。 從2022年開始，以ChatGPT為主的大模型將客戶聯(lián)絡(luò)帶入了全新的發(fā)展階段。福建大模型公司

掌握大模型技術(shù)，是企業(yè)在數(shù)字化時代取得競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵。江蘇辦公大模型定制

ChatGPT對大模型的解釋更為通俗易懂，也更體現(xiàn)出類似人類的歸納和思考能力：大模型本質(zhì)上是一個使用海量數(shù)據(jù)訓練而成的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其巨大的數(shù)據(jù)和參數(shù)規(guī)模，實現(xiàn)了智能的涌現(xiàn)，展現(xiàn)出類似人類的智能。那么，大模型和小模型有什么區(qū)別？小模型通常指參數(shù)較少、層數(shù)較淺的模型，它們具有輕量級、高效率、易于部署等優(yōu)點，適用于數(shù)據(jù)量較小、計算資源有限的場景，例如移動端應(yīng)用、嵌入式設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)等。而當模型的訓練數(shù)據(jù)和參數(shù)不斷擴大，直到達到一定的臨界規(guī)模后，其表現(xiàn)出了一些未能預(yù)測的、更復(fù)雜的能力和特性，模型能夠從原始訓練數(shù)據(jù)中自動學習并發(fā)現(xiàn)新的、更高層次的特征和模式，這種能力被稱為“涌現(xiàn)能力”。而具備涌現(xiàn)能力的機器學習模型就被認為是普遍意義上的大模型，這也是其和小模型比較大意義上的區(qū)別。相比小模型，大模型通常參數(shù)較多、層數(shù)較深，具有更強的表達能力和更高的準確度，但也需要更多的計算資源和時間來訓練和推理，適用于數(shù)據(jù)量較大、計算資源充足的場景，例如云端計算、高性能計算、人工智能等。江蘇辦公大模型定制