深入理解 AI 大模型：核心能力与应用场景全解析
AI大模型是什么
通过概念考察的方式了解AI大模型，拆开来看。
- AI领域术语丰富，涵盖模式识别、自然语言处理、神经网络、机器学习、深度学习、强化学习及人类反馈强化学习。
- 大模型：把LM比作人的大脑。
分类
- 语言大模型：ChatGPT、Gemini、文心一言、通义千问
- 代码大模型：阿里-通义灵码，Copilot
- 视觉大模型：
- 文生图：Midjourney，Stable Diffusion
- 文生视频：Sora
- 多模态大模型：GPT4
大模型参考链接
- 文生图，图生图，文生视频
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- Stable Diffusion，免费开源！模型、插件、启动器一应俱全，源自全球开源社区（civitai.com、tusiart.cn、huggingface.co）。
- 音色克隆（声音克隆）
- 视频配音
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- 视频配音
核心能力
- 自然语言理解
总结和提取
提取需要的内容，包含观点和主题
情感分析
识别和理解文本中的情感和情绪
文本转换
文本翻译，格式转换，拼写语法检查
- 推理能力：生成式 AI 的关键
- 逻辑推理： 根据已知事实和规则，通过推理来推导出新的结论或解决问题。
- 扩写： 根据已有文本内容生成新的文本，可以是对已有内容的延伸、补充或创造性扩展。
局限
- 数据集是静态的：
- 缺乏特定领域的知识：
基础大模型接受的是通用任务的训练。
- 幻觉“黑匣子”：
能干啥
这里只讨论应用场景更广的语言大模型
一种全新的交互方式
在信息获取方面，与搜索引擎对比
- 搜索引擎是针对关键词的检索，AI是基于语义的检索。
- 前者只能返回信息，后者可以解读信息。
- 前者每次搜索是独立的，后者则可以关联上下文，进行多轮对话。
LLM + 客服台 = 智能客服
LLM + 文档 = 对话式文档阅读器
专家系统
知识问答：基于专有知识的智能问答，随叫随到的个人专家
- 工作流程：文档预处理+文本召回
- 前置条件： 需要提供相关文档语料，较高质量的文档才有较高问答准确率
- 程度： 问答准确率80%~90%（去年测试数据）
- 局限： 无法识别图片，复杂表格识别不佳
数据分析：一句话生成统计图表，对数据进行快速洞察
- 前置条件： 需要具备结构化数据
- 其他场景： 月度、年度报告展示，展现形式可以是饼状图、柱状图、折线图
智能代理
编排AI自动化工作流，让AI成为高级助手代替操作
- 前置条件： 成熟业务、基础数据，api组件
- 其他场景： 适用于营销、运营、管理场景
- 查询航班、差旅报销。。。
其他
- 个人助理： 每日工作总结，PPT助手
- 个人助手： 餐饮助手、差旅助手
- 数字化员工： 销售助手，商机跟进
-对此，您有什么看法见解？-
-欢迎在评论区留言探讨和分享。-