ChatGPT的問世讓大模型走入了公眾視野，成為人工智能領(lǐng)域的技術(shù)熱點，隨著產(chǎn)品的普及，大模型與小模型的區(qū)別和各自的優(yōu)勢特點也逐漸清晰，將兩者相結(jié)合，往往可以發(fā)揮出更大的價值。

在概念上，大模型是指參數(shù)量巨大的深度學(xué)習(xí)模型，通常在數(shù)百萬到數(shù)十億之間，具有強大的計算能力和數(shù)據(jù)擬合能力，可以在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練，獲得更準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。

小模型是指參數(shù)量相對較少的機器學(xué)習(xí)模型，通常在幾千到幾萬之間，具有簡化的結(jié)構(gòu)和較少的隱藏層單元或卷積核數(shù)量，存儲和計算資源方面的需求較低，能夠迅速訓(xùn)練和推理。 從大模型發(fā)展趨勢中，我們看到了人工智能技術(shù)的無限潛力。北京金融大模型應(yīng)用

AIGC的商業(yè)營銷在虛擬現(xiàn)實和營銷預(yù)測方面也有不錯的表現(xiàn)。

一、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實營銷

虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實可以提供沉浸式產(chǎn)品展示，品牌可以通過更為生動、立體、逼真的方式向客戶展示產(chǎn)品的特點和優(yōu)勢，使客戶能夠深入地了解產(chǎn)品信息，增強客戶對產(chǎn)品的認知度。同時，吸引客戶參與和互動，能夠提高品牌關(guān)注度和客戶轉(zhuǎn)化率。還可以利用大數(shù)據(jù)對營銷策略和體驗設(shè)計進行優(yōu)化，可進一步提升營銷效果和用戶滿意度，提升品牌營銷力和市場占有率。

二、智能預(yù)測營銷

在數(shù)據(jù)營銷的基礎(chǔ)上，對市場趨勢和用戶行為進行預(yù)測分析，便于提前調(diào)整產(chǎn)品和營銷策略，搶占市場先機。在售后服務(wù)層面，進行客戶流失預(yù)測和客戶維護建議，提供個性化客戶關(guān)懷方案，可以提高客戶忠誠度和留存率。 北京金融大模型應(yīng)用基于大模型技術(shù)的各種新工具如雨后春筍般不斷涌現(xiàn)將企業(yè)業(yè)務(wù)辦公與客戶服務(wù)的智能化帶到了新高度。

    在大數(shù)據(jù)人工智能的應(yīng)用水平上，醫(yī)療行業(yè)遠遠落后于互聯(lián)網(wǎng)、金融和電信等信息化程度更好的行業(yè)。這是由醫(yī)療行業(yè)的特殊性引起的，比如要求數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，用戶的隱私安全等，都讓其發(fā)展受到了局限性。

  據(jù)統(tǒng)計，到2025年人工智能應(yīng)用市場總值將達到1270億美元，其中醫(yī)療行業(yè)將占市場規(guī)模的五分之一。我國正處于醫(yī)療人工智能的風(fēng)口：2016年中國人工智能+醫(yī)療市場規(guī)模達到，增長；2017年將超過130億元，增長；2018年有望達到200億元。投資方面，據(jù)IDC發(fā)布報告的數(shù)據(jù)顯示，2017年全球?qū)θ斯ぶ悄芎驼J知計算領(lǐng)域的投資將迅猛增長60%，達到125億美元，在2020年將進一步增加到460億美元。其中，針對醫(yī)療人工智能行業(yè)的投資也呈現(xiàn)逐年增長的趨勢。其中2016年總交易額為，總交易數(shù)為90起，均達到歷史比較高值。

  國家政策和資本紛紛加碼醫(yī)療大數(shù)據(jù)方向，醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用將成為史上確定的大風(fēng)口，未來發(fā)展?jié)摿o可限量。

在2022年，不少公司已經(jīng)成功地將大模型技術(shù)應(yīng)用在了自己的智能客服上。例如，美國一家大型銀行就使用大模型技術(shù)來構(gòu)建智能客服系統(tǒng)。該銀行的數(shù)據(jù)科學(xué)家使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)來訓(xùn)練一個大模型，然后將其應(yīng)用于客服對話系統(tǒng)中。通過使用這個大模型，銀行能夠更好地理解客戶的問題并迅速響應(yīng)該要求。這個智能客服系統(tǒng)不僅能夠理解客戶的語言和意圖，還可以提供更加個性化的服務(wù)。大模型編寫相似問題的技術(shù)原理主要是基于深度學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)。大模型需要通過對大量語料庫進行訓(xùn)練來學(xué)習(xí)語言的模式和語義信息。在大模型中，算法被用來建立問題之間的聯(lián)系和比較關(guān)系，從而能夠識別相似問題和生成新的問題。大模型需要使用生成式對話技術(shù)來回答相似問題。這通常需要使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，例如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或變換器等。這些模型可以學(xué)習(xí)將輸入的文本轉(zhuǎn)換為輸出的文本的能力，從而能夠生成具有邏輯清晰、語義準(zhǔn)確的回答。在大模型中，這些模型被用來生成回答并理解問題之間的聯(lián)系和規(guī)律，從而能夠回答相似問題和解決相似問題。大模型成功賦能傳統(tǒng)熱線客服轉(zhuǎn)型，讓廣大**獲得了更便捷的服務(wù)，推動了機構(gòu)服務(wù)能力的數(shù)字化、現(xiàn)代化。

    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(xùn)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(xué)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(xùn)練語言模型。DeBERTa可以同時學(xué)習(xí)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(xué)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。 所有企業(yè)的文檔可以批量上傳，無需更多的整理，直接可自動轉(zhuǎn)化為有效的QA，供人工座席和智能客服直接調(diào)用。大模型服務(wù)費

大模型能夠在回答各種領(lǐng)域、復(fù)雜度不同的問題時，具備更廣的知識和語言理解能力，并生成準(zhǔn)確的回答。北京金融大模型應(yīng)用

在金融行業(yè)中，大模型的應(yīng)用正在重塑業(yè)務(wù)運營模式。金融機構(gòu)通過引入大模型進行高級數(shù)據(jù)分析，能夠更精確地評估風(fēng)險，優(yōu)化投資組合，甚至預(yù)測市場走勢。這不僅提升了金融服務(wù)的智能化水平，還為客戶提供了更加個性化和安全的產(chǎn)品與服務(wù)。在醫(yī)療行業(yè)，大模型正推動著診斷和服務(wù)的革新。通過深度學(xué)習(xí)和醫(yī)學(xué)圖像識別，大模型可以輔助醫(yī)生快速準(zhǔn)確地識別病癥，提供個性化方案。此外，大模型還能幫助分析患者基因數(shù)據(jù)，為準(zhǔn)確醫(yī)療提供數(shù)據(jù)支持，從而改善患者的健康結(jié)果。電商行業(yè)中，大模型的應(yīng)用使得個性化購物體驗成為可能。利用大模型分析消費者的購物歷史和瀏覽行為，電商平臺能夠為用戶提供更加準(zhǔn)確的商品推薦。這不僅提升了用戶的購物滿意度，也有效促進了銷售轉(zhuǎn)化率的提升。在制造業(yè)中，大模型正助力企業(yè)實現(xiàn)智能制造的轉(zhuǎn)型。通過收集生產(chǎn)現(xiàn)場的數(shù)據(jù)并利用大模型進行分析，企業(yè)可以優(yōu)化生產(chǎn)流程，減少浪費，并提高產(chǎn)品質(zhì)量。這種智能化的生產(chǎn)方式不僅提升了企業(yè)的競爭力，也為客戶提供了更好的產(chǎn)品。北京金融大模型應(yīng)用