迄今为止，应该没有人还怀疑大模型的能力吧？但目前大模型实现真正落地，其实还有一段艰难的路要走。对于ToC端来说，广大群众的口味已经被ChatGPT给养叼了，市场基本上被ChatGPT吃的干干净净。虽然国内大厂在...
迄今为止，应该没有人还怀疑大模型的能力吧？但目前大模型实现真正落地，其实还有一段艰难的路要走。对于ToC端来说，广大群众的口味已经被ChatGPT给养叼了，市场基本上被ChatGPT吃的干干净净。虽然国内大厂在...
相比能做很多事，但每件事都马马虎虎的通用大...本文将系统介绍如何做一个垂直领域的大模型，包括继续预训练，领域微调数据构建，减缓幻觉，知识召回多个方面。也会介绍整体的系统设计，并串讲一系列相关的论文和产品。
python chatgptWiNGPT是一个基于GPT的医疗垂直领域大模型，旨在将专业的医学知识、医疗信息、数据融会贯通，为医疗行业提供智能化的医疗问答、诊断支持和医学知识等信息服务，提高诊疗效率和医疗服务质量.zip
RAG在垂直大模型问答场景下，类似于一场开卷考试，如果将大模型比喻为一个学生，在开卷考试的场景下，学生是可以携带笔记和学习资料，用来查找相关信息来回答问题。这种考试的重点是考察检索到相关信息后的推理能力...
GPT4-V多模态大模型大幅度提升了AI技术在文档分析与识别领域的能力边界，端到端实现了文档的识别到理解的全过程。并且提供了一条研发新范式：“大数据、大算力、多任务、端到端。像篡改检测、文本分割擦除这样像素级...
在谈垂直领域大模型之前，我们先对目前的大模型做一个简单的梳理，看看大模型都有哪些。
【内容概要】主要包含如下几个方面的内容。 引言 通用大模型概述 垂直大模型概述 通用大模型与垂直大模型比较...·本文重点介绍通用大模型与垂直大模型的基本概念、特点及应用领域，帮助读者全面了解和认识这两种模型。
(1) 领域内问题的判别能力，对领域外的问题需要能拒识 (2) 基于召回的知识回答问题的能力 (3) 领域内风格...在专业的垂直领域，待检索的文档往往都是非常专业的表述，而用户的问题往往是非常不专业的白话表达。 whao
垂直行业大模型的几种训练策略
论文是上海人工智能实验室的工作，想训练一个化学垂直领域的对话大模型，然而现有的化学数据往往是结构性的，所以这里论文提出了一套垂直领域数据制作和训练方法，为社区制作专有领域模型提供参考。ChemLLM在化学的...
2023年12月28-31日，由中国图象图形学学会...分享最新的研究成果和创新观点，在垂直领域大模型专场，合合信息智能技术平台事业部副总经理、高级工程师丁凯博士为我们带来了《文档图像大模型的思考与探索》主题报告。
垂直领域大模型的落地实践面临的挑战和问题是非常多的，企业需要针对具体的业务场景，深入分析问题，并采用合适的算法和技术来解决这些问题。同时，还需要注重数据质量、模型优化、线上部署、项目管理等方面的问题，...
作者|nghuyong 编辑|汽车人原文链接：...联系删文导读本文将系统介绍如何做一个垂直领域的大模型，包括继续预训练，领域微调数据构建，减缓幻觉，知识召回多个方面。也会介绍整体的...
垂直领域大模型是指在特定的领域或行业中经过训练和优化的大型语言模型。与通用语言模型相比，垂直领域大模型更专注于某个特定领域的知识和技能，具备更高的领域专业性和实用性。题图 from unsplash与通用大模型相比...
其实照目前的趋势来看，垂直领域大模型的未来发展是要比通用大模型好的，一是通用大模型有GPT4这座难以跨越的大山，二是自研通用大模型的成本实在太高，一般公司承受不来。所以，各类厂商们自然就会选择参与垂直领域...
标签： 人工智能
虽然2023年以来几乎很多公司都发出了自己的通用大模型，但是都还停留在“开放闲聊”阶段，这种泛...SFT: 通过SFT可以激发大模型理解领域内的各种问题并进行回答的能力(在有召回知识的基础上)。模型对特定问题的答案。
产品化的是请垂直领域的专家，针对每项垂直任务，来设计用于生成 prompt 的产品，由专家编写大量不同的 prompt，评估或输出好的 prompt 后，进行片段切分，形成相应的产品，这对未来 AIGC 任务会起到很好的作用。...
对于ToC端来说，广大群众的口味已经被ChatGPT给养叼了，...个人觉得垂直领域大模型或者说大模型领域化、行业化才是大模型落地的核心要素。恰好前几天ChatLaw（一款法律领域大模型产品）也是大火，当时也是拿到了一手
验证大语言模型基础能力值数据集，自 ChatGPT 发布以来，越来越多的大模型团队和产品如雨后春笋般出现。我们作为开发者经常需要试用，其中比较常用的方式是通过一些 Prompts，将它们与标志性的 ChatGPT 的输出结果...
需要注意的是，定制垂直行业自己的大语言模型需要具备一定的机器学习和自然语言处理领域的专业技能，包括Python编程、深度学习算法、自然语言处理技术等。在训练模型时，需要根据数据的质量和数量，选择合适的训练...
大语言模型 (LLM) 已被证明可以有效处理上述任务；但是，鲜少没有报道过有专门针对金融领域的文献。本作中，我们展示了 BloombergGPT 这个拥有 500 亿参数的语言模型，它采用大量金融数据训练而来。我们基于 ...
大模型能回答多数一般性问题，但在垂直领中，模型知识深度、准确度有限。为了解决该问题，我们可以利用向量数据库结合大模型和私有知识，构建垂直领域的智能服务。
随着人工智能技术的快速发展，大模型在各个领域的应用越来越广泛。通用大模型具有强大的泛化能力，可以适应多种任务；而垂直大模型则针对特定领域进行深度优化，具有更高的专业性和准确性。
大模型整体流程：0)无监督预训练（庞大的通用语料）、1)二次无监督预训练（注入垂直领域知识）、2)有监督微调（问答对/指令对等）、3)奖励模型（）、4)与人类对齐的强化训练PPO
多模态RAG和垂直大模型的发展虽然面临一些挑战和问题，但随着技术的不断发展和应用的不断深入，将会在各个领域发挥更加重要的作用，也会为我们的生产和生活带来更多的便利和价值。对大模型有了认知之后，后面我们将...
大模型垂直领域落地的思路与实践.pdf
随着人工智能技术的不断深入，各行各业正迎来垂类大模型应用的井喷式发展。在IT、工业生产、金融以及服务营销等多个领域，这些高度专业化的模型正迅速成为行业变革的驱动力。近日，阿里云宣布正在全面推进AI编程，其...
垂直领域模型是人工智能领域的一个重要研究方向，它将我们的科技推向了新的高度。通过深入理解和解决特定领域的问题，垂直领域模型不仅为我们打开了新的研究视角，也为我们提供了解决实际问题的新途径
通过对GPT-4V和文档识别领域的深入分析和思考，为OCR文档识别领域的研究开辟了新的方向。...素级OCR统一模型、OCR大一统模型、文档识别分析+LLM（LanguageModel）等应用的新方向。下面来详细看一下。
垂直领域大模型，多模态，人工智能，易于部署，学习交流使用