國內比較出名大模型主要有：

1、ERNIE(EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration):ERNIE是由百度開發的一個基于Transformer結構的預訓練語言模型。ERNIE在自然語言處理任務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是由華為開發的一個基于Transformer結構的預訓練語言模型。DeBERTa可以同時學習局部關聯和全局關聯，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的一個聊天機器人，擁有大型的對話系統模型。XiaoIce具備閑聊、情感交流等能力，并在中文語境下表現出很高的流暢性和語言理解能力。 大模型可以給機器人發命令、理解機器人的反饋、分解任務變成動作、幫助機器處理圖像、聲音等多模態的數據。江蘇深度學習大模型發展前景是什么

    大模型在企業內部做應用前一般不做預訓練，而是直接調用通用大模型的一些能力，因此在整個通用大模型的能力進一步增強的時候，會有越來越多的企業用行業數據集訓練基礎大模型，然后形成行業大模型。

  這就是涉及到本地化部署的大模型到底應該如何選型的問題？這里我們著重講常見的三個模型Vicuna、BloomZ和GLM。選型涉及三個維度：實際性能跑分，性價比，合規性。

   從性能角度來講，目前評價比較高的還是Vicuna的13B模型，這也是Vicuna強勁的一個點。所以Vicuna經常是實際落地的時候很多那個測試機上布的那個大模型。但它也有一個很明確的缺點，即無法商用。所以實際在去真實落地的過程中，我們看到很多企業會去選BloomZ和GLM6B。

  但是BloomZ也存在著不小的意識形態的問題，它對金融行業測試的效果會相對較好，泛行業則會比較弱。整體來講，目前我們看到的其實采納度比較高的還是GLM6B這款產品，它不管是在性能還是價格本身，成本層面，包括合規性都有比較強的優勢。 杭州通用大模型的概念是什么音視貝在智能呼叫中心的基礎上制定了大模型解決方案，為醫保局提供來電數據存儲分析、智能解答等新型工具。

    AI大模型賦能智能服務場景主要有以下幾種：

1、智能熱線。可根據與居民/企業的交流內容，快速判定并精細適配政策。根據**的不同需求，通過智能化解決方案，提供全天候的智能服務。

2、數字員工。將數字人對話場景無縫嵌入到服務業務流程中，為**提供“邊聊邊辦”的數字化服務。辦事**與數字人對話時，數字人可提供智能推送服務入口，完成業務咨詢、資訊推送、服務引導、事項辦理等服務。

3、智能營商環境分析。利用多模態大模技術，為用戶提供精細的全生命周期辦事推薦、數據分析、信息展示等服務，將“被動服務”模式轉變為“主動服務”模式。

4、智能審批。大模型+RPA的辦公助手，與審批系統集成，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鍵指標和統計數據，生成報告和可視化圖表，提高審批效率和質量。

    有了知識圖譜技術的加持，智能客服可以在語義理解與智能應答方面表現更出色，有力提高各個行業客服系統的能力水平，同時也提高企業的競爭力。

    基于知識圖譜的客服系統可以根據用戶的個人信息和歷史記錄，提供個性化的服務。通過對用戶偏好和需求的建模，客服系統可以根據知識圖譜中的相關知識為每個用戶提供定制化的建議和支持。

    知識圖譜技術可以將不同來源的數據結構化、系統化，對數據進行分析、挖掘，為更好地理解用戶需求和行為提供支持，應用在客戶投訴與建議的信息分析方面，能夠幫助企業和機構改善服務，提高客戶（**）滿意度。

    杭州音視貝科技有限公司是人工智能大模型的開拓者與實踐者，在知識圖譜與智能客服應用方面有多年的研發經驗，不斷應用新技術，打造新產品，為企業、機構的客戶服務系統提供能力升級的有力工具。 音視貝大模型智能客服為電商平臺提供了快速、個性化和高效的服務，增強了用戶購物體驗，提高了用戶復購率。

    目前市面上有許多出名的AI大模型，其中一些是：

1、GPT-3(GenerativePre-trainedTransformer3):GPT-3是由OpenAI開發的一款自然語言處理（NLP）模型，擁有1750億個參數。它可以生成高質量的文本、回答問題、進行對話等。GPT-3可以用于自動摘要、語義搜索、語言翻譯等任務。

2、BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers):BERT是由Google開發的一款基于Transformer結構的預訓練語言模型。BERT擁有1億個參數。它在自然語言處理任務中取得了巨大的成功，包括文本分類、命名實體識別、句子關系判斷等。

3、ResNet(ResidualNetwork):ResNet是由Microsoft開發的一種深度卷積神經網絡結構，被用于計算機視覺任務中。ResNet深層網絡結構解決了梯度消失的問題，使得訓練更深的網絡變得可行。ResNet在圖像分類、目標檢測和圖像分割等任務上取得了***的性能。

4、VGGNet(VisualGeometryGroupNetwork):VGGNet是由牛津大學的VisualGeometryGroup開發的卷積神經網絡結構。VGGNet結構簡單清晰，以其較小的卷積核和深層的堆疊吸引了很多關注。VGGNet在圖像識別和圖像分類等任務上表現出色

。5、Transformer:Transformer是一種基于自注意力機制的神經網絡結構。 大模型通過大規模訓練數據、多領域訓練、知識融合和遷移學習等手段，擁有更全的知識儲備。深圳智能客服大模型發展前景是什么

隨著人工智能技術的不斷進步，AI大模型將不斷延伸服務邊界，推進智慧醫療的落地進程。江蘇深度學習大模型發展前景是什么

百度創始人李彥宏早就公開表示："創業公司重新做一個ChatGPT其實沒有多大意義。我覺得基于這種大語言模型開發應用機會很大，沒有必要再重新發明一遍輪子，有了輪子之后，做汽車、飛機，價值可能比輪子大多了。"

近期國內發布的大模型，大多都面向垂直產業落地，如京東發布的言犀大模型，攜程發布的旅游業垂直大模型"攜程問道"，閱文集團發布的閱文妙筆大模型，網易有道發布的教育領域垂直大模型"子曰"等。

企業如果基于行業大模型，再加上自身數據進行精調，可以建構專屬模型，打造出高可用性的智能服務，而且模型參數比通用大模型少，訓練和推理的成本更低，模型優化也更容易。 江蘇深度學習大模型發展前景是什么