Kể từ khi ChatGPT ra mắt công chúng vào tháng 11 năm 2022, các mô hình AI lớn đã nhanh chóng trở thành điểm nóng trên thị trường và dần được áp dụng trong nhiều ngành khác nhau, chẳng hạn như GPT-3 của Open-AI, Pangu NLP của Huawei Cloud, Wenxinda của Baidu. không chỉ đạt được những đột phá công nghệ mang tính biểu tượng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và giọng nói thông minh mà còn đạt được sự phát triển nhảy vọt về độ chính xác của mô hình, tính linh hoạt và khả năng khái quát hóa. hiệu quả, giảm chi phí và tạo ra giá trị.
1. Mô hình phát triển mô hình lớn của ngành trong và ngoài nước
(1) Mô hình phát triển công nghiệp nước ngoài quy mô lớn
Theo nghiên cứu của Viện Nghiên cứu Viễn thông Trung Quốc, hiện có ba mô hình phát triển chính theo mô hình quy mô lớn trong các ngành công nghiệp nước ngoài, trong đó hai mô hình phát triển đầu tiên là mô hình chủ đạo.
**Đầu tiên là “mô hình lớn dẫn đầu + kinh doanh nguyên bản”. **Ví dụ: Microsoft sử dụng GPT để hỗ trợ các doanh nghiệp truyền thống như Office. Ưu điểm của mô hình này là có thể sử dụng khả năng ngôn ngữ mạnh mẽ của mô hình lớn để nâng cao mức độ thông minh của doanh nghiệp ban đầu, đồng thời có thể sử dụng dữ liệu và tài nguyên người dùng của doanh nghiệp ban đầu để nâng cao ứng dụng sự liên quan và độ chính xác của mô hình lớn.
**Thứ hai là "mô hình lớn + dữ liệu ngoài hàng đầu". **Nói chung, các công ty vừa và nhỏ áp dụng phương pháp này, ưu điểm của mô hình này là không chỉ sử dụng công nghệ tiên tiến của mô hình lớn mà còn có thể tích hợp chặt chẽ với ngành để nâng cao mức độ phù hợp và độ chính xác của ngành.
**Thứ ba là "mô hình lớn nguồn mở + dữ liệu ngành dọc để xây dựng mô hình lớn của ngành". **Ưu điểm của mô hình này là có thể tận dụng tối đa dữ liệu của chính mình để tạo ra mô hình ngành chính xác hơn, đồng thời có thể học hỏi công nghệ và kinh nghiệm của các mô hình lớn nguồn mở để nâng cao hiệu quả và hiệu quả đào tạo.
Nói chung, các mẫu lớn của nước ngoài có năng lực mạnh mẽ và “tác dụng dẫn đầu” rõ ràng, có thể đáp ứng trực tiếp nhu cầu của nhiều ngành công nghiệp. Theo thống kê chưa đầy đủ, tính đến tháng 5 năm 2023, có 138 trường hợp ứng dụng AI ở nước ngoài, chủ yếu tập trung vào truyền thông, trò chơi, văn phòng, y học và các lĩnh vực khác.
(2) Mô hình phát triển quy mô lớn của ngành công nghiệp trong nước
Hiện tại, có hai mô hình phát triển chính của các mô hình lớn của ngành công nghiệp trong nước, một là "mô hình lớn chung tự sở hữu + dữ liệu ngành bên ngoài", hai là "mô hình lớn tự sở hữu hoặc nguồn mở khác + dữ liệu ngành riêng".
"Mô hình quy mô lớn chung của riêng + dữ liệu ngành bên ngoài" chủ yếu có nghĩa là các doanh nghiệp có mô hình quy mô lớn chung của riêng họ lấy được nhiều mô hình quy mô lớn của ngành từ mô hình chính. Ví dụ: Baidu đã mở rộng các mô hình quy mô lớn cho các ngành như tài chính, chăm sóc y tế và truyền thông dựa trên "Wenxin". Ưu điểm của mô hình này là có thể nhanh chóng thích ứng với nhu cầu của các ngành khác nhau bằng cách sử dụng khả năng ngôn ngữ mạnh mẽ của mô hình lớn đa năng, đồng thời, nó cũng có thể sử dụng các nguồn dữ liệu bên ngoài để nâng cao mức độ phù hợp và chính xác của ngành. .
Ví dụ: "Các mô hình lớn nguồn mở hoặc sở hữu khác + dữ liệu ngành riêng", DeepWise Medical đã phát triển độc lập một mô hình hiểu hình ảnh y tế tổng quát, Mô hình DeepWise-CIRP, dựa trên mô hình hình ảnh lớn của kiến trúc Transformer. Mô hình này tương tự như mô hình nước ngoài thứ ba, có thể tận dụng tối đa dữ liệu của mình để tạo ra mô hình ngành chuyên nghiệp hơn, đồng thời có thể học hỏi công nghệ và kinh nghiệm của các mô hình lớn nguồn mở khác để nâng cao hiệu quả và hiệu quả đào tạo.
Mặc dù năng lực mô hình lớn nói chung trong nước vẫn còn thiếu, nhưng các mô hình lớn trong ngành có thể bù đắp khoảng trống và trở thành động lực thúc đẩy việc triển khai ngành công nghiệp mô hình lớn. Theo thống kê chưa đầy đủ, tính đến cuối tháng 7 năm 2023, đã có 113 mẫu xe lớn trong nước thuộc nhiều ngành nghề khác nhau với hơn 1 tỷ thông số.
2. Ứng dụng cụ thể của mô hình lớn trong các ngành công nghiệp lớn
(1) Ngành tài chính
Ngành tài chính là lĩnh vực ứng dụng quan trọng của các mô hình lớn, các mô hình lớn chủ yếu được sử dụng trong dịch vụ khách hàng, ngân hàng, bảo hiểm và các bộ phận khác để đạt được những cải tiến về kiểm soát rủi ro, hiệu quả và các khía cạnh khác.
**Đầu tiên là đầu tư thông minh. **Các mô hình lớn có thể được sử dụng trong lĩnh vực đầu tư để phân tích lượng lớn dữ liệu lịch sử và điều kiện thị trường theo thời gian thực, giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định và điều chỉnh linh hoạt việc phân bổ quyền dựa trên nhiều yếu tố như xác suất lợi nhuận, cổ phiếu riêng lẻ xu hướng, rủi ro chứng khoán riêng lẻ, rủi ro ngành và xu hướng chính sách.So sánh và lấy điểm cho từng cổ phiếu.
**Thứ hai là cải thiện khả năng ứng phó và quản lý rủi ro danh tiếng. **Các mô hình lớn được đào tạo trước có thể giúp các tổ chức tài chính giảm thiểu rủi ro danh tiếng. Doanh nghiệp có thể sử dụng các mô hình lớn được đào tạo trước để thực hiện phân tích cảm tính và phân loại chủ đề về khiếu nại của khách hàng, phản hồi trên mạng xã hội và dữ liệu văn bản ở các kênh khác để nhanh chóng hiểu được nhu cầu của khách hàng Nhu cầu và phản hồi, nâng cao niềm tin của khách hàng và nâng cao giá trị thương hiệu.
**Thứ ba là nâng cao trình độ quản lý rủi ro tuân thủ quy định. **Các mô hình lớn được đào tạo trước có thể xem xét số lượng lớn tệp dữ liệu và đảm bảo tính hợp lệ cũng như độ chính xác của chúng tuân thủ các quy định liên quan của chính phủ và ngành. Về mặt tuân thủ nội bộ, các mô hình lớn được đào tạo trước có thể ghi lại, giám sát và phân tích hồ sơ điện thoại của nhân viên, lưu lượng email, thẻ thời gian làm việc và nghỉ ngơi cũng như các thông tin khác, xác định và nhắc nhở nhân viên nội bộ về những rủi ro và hành vi sai trái tiềm ẩn, đồng thời giúp các tổ chức tài chính đạt được sự tuân thủ Mục tiêu quản lý rủi ro.
** Thứ tư là chống gian lận. **Mô hình chống gian lận tài chính giám sát và phân tích các hành vi rủi ro hoặc hành vi đáng ngờ thông qua các phương pháp thu thập dữ liệu và thực hiện các biện pháp như cảnh báo hoặc can thiệp sớm dựa trên các tiêu chuẩn đo lường rủi ro và mô hình quy tắc của các sự kiện rủi ro hoặc hành vi đáng ngờ khác nhau, từ đó giảm thiểu một cách hiệu quả. gian lận tài chính đã xảy ra.
Dựa trên Mô hình chung Wenxin, Baidu đã tạo ra một mô hình lớn cho ngành tài chính "Wenxin Finance", cung cấp cho ngành tài chính nhiều khả năng như Hỏi & Đáp thông minh, viết thông minh và tóm tắt thông minh. "Wenxin Finance" có thể truy xuất hoặc tạo câu trả lời từ cơ sở kiến thức tài chính khổng lồ dựa trên các câu hỏi do người dùng đặt ra để đạt được dịch vụ hỏi đáp thông minh hiệu quả và chính xác; "Wenxin Finance" cũng có thể tự động tạo các bài viết liên quan đến tài chính dựa trên nhu cầu của người dùng, Báo cáo .
(2) Ngành y tế
Ngành y tế là lĩnh vực quan trọng cho việc đổi mới ứng dụng mô hình lớn. Ngành y tế có yêu cầu cực kỳ cao về độ chính xác, độ tin cậy cũng như khả năng học hỏi và hiểu biết của các mô hình lớn. Ngành y tế chủ yếu áp dụng các mô hình quy mô lớn cho các tình huống như nghiên cứu và phát triển thuốc, quản lý sức khỏe, chẩn đoán phụ trợ và tư vấn qua Internet, nhằm đạt được những cải tiến về chất lượng y tế, hiệu quả y tế và phạm vi bảo hiểm y tế.
**Đầu tiên là lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh y tế. **Công nghệ mô hình lớn có thể giúp bác sĩ xác định nhanh chóng và chính xác các đặc điểm hình ảnh của bệnh và cải thiện độ chính xác và hiệu quả chẩn đoán. Công nghệ mô hình lớn cũng có thể phân tích nhanh chóng và chính xác các hình ảnh X-quang, CT, MRI và các hình ảnh khác của bệnh nhân, giúp bác sĩ nhanh chóng xác định tình trạng bệnh và nâng cao hiệu quả và độ chính xác của chẩn đoán.
**Thứ hai là lĩnh vực dự đoán bệnh tật. **Công nghệ mô hình lớn có thể dự đoán nguy cơ mắc bệnh của bệnh nhân bằng cách phân tích gen, tiền sử bệnh và các dữ liệu khác của bệnh nhân, tiến hành phòng ngừa và can thiệp trước, đồng thời giảm tỷ lệ mắc bệnh và tử vong.
** Thứ ba là hỗ trợ chẩn đoán. **Hình ảnh y tế có thể được phân tích nhanh chóng và chính xác thông qua các mô hình lớn, cung cấp cho bác sĩ kết quả chẩn đoán chính xác hơn. Ví dụ, trong sàng lọc ung thư vú, các mô hình lớn có thể giúp bác sĩ nhanh chóng xác định các nốt vú đáng ngờ và cải thiện hiệu quả và độ chính xác của sàng lọc.
** Thứ tư là robot y tế thông minh. **Các mô hình lớn có thể giúp robot y tế tương tác tốt hơn với bệnh nhân và cung cấp dịch vụ y tế tốt hơn. Ví dụ, trong phòng mổ, robot y tế thông minh có thể giúp bác sĩ thực hiện các ca phẫu thuật, nâng cao hiệu quả và an toàn phẫu thuật.
**Thứ năm là bản đồ kiến thức y khoa. **Các mô hình lớn có thể giúp xây dựng biểu đồ kiến thức y tế và cung cấp cho bác sĩ kiến thức và thông tin y tế toàn diện và chính xác hơn. Ví dụ, khi bác sĩ chẩn đoán, bản đồ kiến thức y khoa có thể giúp bác sĩ nhanh chóng tìm thấy các thông tin như tiêu chuẩn chẩn đoán và phương án điều trị cho các bệnh liên quan, nâng cao độ chính xác và hiệu quả chẩn đoán.
Huawei Cloud đã tạo ra một mô hình y tế lớn "Pangu Medical" dựa trên loạt mô hình lớn Pangu NLP. "Pango Medical" có thể sàng lọc các loại thuốc ứng cử viên từ một thư viện phức hợp khổng lồ theo mục tiêu hoặc chỉ định nhất định, đồng thời dự đoán hoạt động và độc tính của chúng, để hiện thực hóa các dịch vụ khám phá thuốc hiệu quả và chính xác. "Pangu Medical" cũng có thể trích xuất thông tin hiệu quả từ dữ liệu thử nghiệm lâm sàng quy mô lớn theo một loại thuốc hoặc căn bệnh nhất định, đồng thời tạo ra các báo cáo thử nghiệm lâm sàng được tiêu chuẩn hóa để đạt được các dịch vụ thử nghiệm lâm sàng hiệu quả và chất lượng cao.
(3) Công nghiệp năng lượng
Các kịch bản ứng dụng của các mô hình lớn trong ngành năng lượng rất rộng và có thể cải thiện đáng kể hiệu quả của từng mắt xích. Ví dụ, về mặt quản lý tổ chức, nó có thể giúp các công ty nâng cao hiệu quả quản lý; về mặt tiếp thị, nó có thể nắm bắt tốt hơn nhu cầu thị trường và nâng cao hiệu quả tiếp thị.
Đầu tiên là dự báo nhu cầu năng lượng. **Nó có thể phân tích lượng lớn dữ liệu năng lượng để dự đoán nhu cầu và giá năng lượng trong tương lai, đồng thời đưa ra lời khuyên đầu tư và hỗ trợ quyết định.
**Thứ hai là phán đoán lỗi thông minh. **Các model lớn có thể sử dụng công nghệ tiên tiến để tự động phát hiện và xác định lỗi trong hệ thống hiện tại. Đặc biệt đối với một số mối nguy hiểm tiềm ẩn có thể được phát hiện trước để tránh tổn thất lớn hơn.
**Thứ ba là giải thích chính sách. **Mô hình lớn của ngành năng lượng có thể phân tích và giải thích các quy định hiện hành của ngành năng lượng và bảo vệ môi trường, đồng thời cung cấp tài liệu tham khảo để các công ty tuân thủ các quy định liên quan nhằm tránh những tổn thất không đáng có.
"Xianwen Big Model" của Công ty Thông minh Qingbo là một giải pháp kỹ thuật tiên tiến có thể đạt được kết nối liền mạch và tích hợp dữ liệu trong sản xuất, quản lý, vận hành và các liên kết khác.
3. Xu hướng phát triển ứng dụng công nghiệp mô hình lớn trong nước
Sự thành công của các mô hình lớn phải dựa vào ứng dụng, kịch bản và mô hình kinh doanh. Các mô hình lớn đã gây ra ba thay đổi mang tính cách mạng lớn:
Một là thúc đẩy bước nhảy vọt từ trí tuệ nhân tạo yếu kém sang trí tuệ nhân tạo nói chung (AGI);
Thứ hai là thúc đẩy bước nhảy vọt về năng suất từ sức mạnh tính toán đến trí tuệ máy móc;
**Thứ ba là thúc đẩy bước nhảy vọt từ xã hội số sang xã hội thông minh. **Việc triển khai trong Internet công nghiệp là "chiến trường chính" thực sự của các mô hình lớn, nhưng cần phải giải quyết những thách thức như triển khai tư nhân hóa, bảo mật dữ liệu, liên kết giá trị, tích hợp chặt chẽ các hệ thống kinh doanh và hiệu quả chi phí.
Ví dụ, trong lĩnh vực ứng dụng công nghiệp, các mô hình lớn và mô hình nhỏ trong lĩnh vực công nghiệp bổ sung cho nhau ở giai đoạn này. Trong tương lai, các mô hình lớn có thể thay thế các mô hình nhỏ có tính tùy chỉnh cao. Do kịch bản công nghiệp phức tạp, môi trường phức tạp và phức tạp Các quy trình, mô hình đơn phương thức chủ yếu được sử dụng ở giai đoạn này. Chủ yếu là việc phát triển các mô hình lớn AI công nghiệp gặp khó khăn và số lượng ít. Chúng tôi cho rằng việc ứng dụng toàn diện các mô hình lớn AI trong lĩnh vực sản xuất công nghiệp là tương đối chậm, nhưng khả năng di chuyển của một mô hình lớn theo chiều dọc là tương đối cao.
Với việc tích lũy dữ liệu từ các nền tảng thị giác AI công nghiệp và camera AI, ngưỡng khả năng đào tạo mô hình thị giác máy đã được hạ xuống rất nhiều.Việc kiểm tra và kiểm tra chất lượng AI công nghiệp đã được áp dụng trong nhiều tình huống ứng dụng như điện tử 3C, ô tô và phụ tùng, người tiêu dùng hàng hóa, nguyên vật liệu.
**Nói chung, việc phát triển các mô hình lớn trong nước sẽ cho thấy "đồ thừa là vua" của các mô hình lớn cơ bản, chú ý nhiều hơn đến quy trình, dữ liệu chất lượng cao trở thành yếu tố then chốt, các mô hình lớn trong ngành là trọng tâm của ứng dụng công nghiệp và các mô hình lớn cần xây dựng đầy đủ Năm xu hướng chính về khả năng bản địa hóa. **
**Đầu tiên là cuộc thi “thắng được tất cả” dành cho các mẫu xe cỡ lớn cơ bản. **Tức là các mô hình lớn sẽ dần phát triển từ số lượng đến hiệu quả, và cách làm cho các mô hình lớn trở nên nhỏ gọn hơn cũng sẽ trở thành một hướng phát triển quan trọng trong tương lai.
**Thứ hai, dữ liệu chất lượng cao là chìa khóa thành công. **Trong quá trình nghiên cứu và phát triển các mô hình lớn trong ngành, có thể nhận thấy rằng việc sở hữu dữ liệu chất lượng cao chính là vũ khí thần kỳ cho bước nhảy vọt về giá trị của các mô hình lớn.
** Thứ ba là chú ý đến việc đổ bộ của ngành. **Vì các mô hình lớn cơ bản không thể giải quyết các vấn đề cụ thể của ngành nên các mô hình lớn của ngành là phương tiện quan trọng giúp giải quyết các vấn đề thực tế trong ngành.
** Thứ tư là chú ý hơn đến quá trình. **Trong các ứng dụng mô hình lớn, người ta chú ý nhiều hơn đến an toàn kỹ thuật, các giá trị và đạo đức.
**Thứ năm là độc lập và có thể kiểm soát được. **Trong bối cảnh trò chơi cường quốc, mô hình lớn của Trung Quốc phải có khả năng xây dựng bản địa hóa toàn diện.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Thời đại Saizhi: Nghiên cứu ứng dụng mô hình lớn AI trong các ngành công nghiệp trọng điểm
Nguồn: Saizhi Times
Kể từ khi ChatGPT ra mắt công chúng vào tháng 11 năm 2022, các mô hình AI lớn đã nhanh chóng trở thành điểm nóng trên thị trường và dần được áp dụng trong nhiều ngành khác nhau, chẳng hạn như GPT-3 của Open-AI, Pangu NLP của Huawei Cloud, Wenxinda của Baidu. không chỉ đạt được những đột phá công nghệ mang tính biểu tượng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và giọng nói thông minh mà còn đạt được sự phát triển nhảy vọt về độ chính xác của mô hình, tính linh hoạt và khả năng khái quát hóa. hiệu quả, giảm chi phí và tạo ra giá trị.
1. Mô hình phát triển mô hình lớn của ngành trong và ngoài nước
(1) Mô hình phát triển công nghiệp nước ngoài quy mô lớn
Theo nghiên cứu của Viện Nghiên cứu Viễn thông Trung Quốc, hiện có ba mô hình phát triển chính theo mô hình quy mô lớn trong các ngành công nghiệp nước ngoài, trong đó hai mô hình phát triển đầu tiên là mô hình chủ đạo.
**Đầu tiên là “mô hình lớn dẫn đầu + kinh doanh nguyên bản”. **Ví dụ: Microsoft sử dụng GPT để hỗ trợ các doanh nghiệp truyền thống như Office. Ưu điểm của mô hình này là có thể sử dụng khả năng ngôn ngữ mạnh mẽ của mô hình lớn để nâng cao mức độ thông minh của doanh nghiệp ban đầu, đồng thời có thể sử dụng dữ liệu và tài nguyên người dùng của doanh nghiệp ban đầu để nâng cao ứng dụng sự liên quan và độ chính xác của mô hình lớn.
**Thứ hai là "mô hình lớn + dữ liệu ngoài hàng đầu". **Nói chung, các công ty vừa và nhỏ áp dụng phương pháp này, ưu điểm của mô hình này là không chỉ sử dụng công nghệ tiên tiến của mô hình lớn mà còn có thể tích hợp chặt chẽ với ngành để nâng cao mức độ phù hợp và độ chính xác của ngành.
**Thứ ba là "mô hình lớn nguồn mở + dữ liệu ngành dọc để xây dựng mô hình lớn của ngành". **Ưu điểm của mô hình này là có thể tận dụng tối đa dữ liệu của chính mình để tạo ra mô hình ngành chính xác hơn, đồng thời có thể học hỏi công nghệ và kinh nghiệm của các mô hình lớn nguồn mở để nâng cao hiệu quả và hiệu quả đào tạo.
Nói chung, các mẫu lớn của nước ngoài có năng lực mạnh mẽ và “tác dụng dẫn đầu” rõ ràng, có thể đáp ứng trực tiếp nhu cầu của nhiều ngành công nghiệp. Theo thống kê chưa đầy đủ, tính đến tháng 5 năm 2023, có 138 trường hợp ứng dụng AI ở nước ngoài, chủ yếu tập trung vào truyền thông, trò chơi, văn phòng, y học và các lĩnh vực khác.
(2) Mô hình phát triển quy mô lớn của ngành công nghiệp trong nước
Hiện tại, có hai mô hình phát triển chính của các mô hình lớn của ngành công nghiệp trong nước, một là "mô hình lớn chung tự sở hữu + dữ liệu ngành bên ngoài", hai là "mô hình lớn tự sở hữu hoặc nguồn mở khác + dữ liệu ngành riêng".
"Mô hình quy mô lớn chung của riêng + dữ liệu ngành bên ngoài" chủ yếu có nghĩa là các doanh nghiệp có mô hình quy mô lớn chung của riêng họ lấy được nhiều mô hình quy mô lớn của ngành từ mô hình chính. Ví dụ: Baidu đã mở rộng các mô hình quy mô lớn cho các ngành như tài chính, chăm sóc y tế và truyền thông dựa trên "Wenxin". Ưu điểm của mô hình này là có thể nhanh chóng thích ứng với nhu cầu của các ngành khác nhau bằng cách sử dụng khả năng ngôn ngữ mạnh mẽ của mô hình lớn đa năng, đồng thời, nó cũng có thể sử dụng các nguồn dữ liệu bên ngoài để nâng cao mức độ phù hợp và chính xác của ngành. .
Ví dụ: "Các mô hình lớn nguồn mở hoặc sở hữu khác + dữ liệu ngành riêng", DeepWise Medical đã phát triển độc lập một mô hình hiểu hình ảnh y tế tổng quát, Mô hình DeepWise-CIRP, dựa trên mô hình hình ảnh lớn của kiến trúc Transformer. Mô hình này tương tự như mô hình nước ngoài thứ ba, có thể tận dụng tối đa dữ liệu của mình để tạo ra mô hình ngành chuyên nghiệp hơn, đồng thời có thể học hỏi công nghệ và kinh nghiệm của các mô hình lớn nguồn mở khác để nâng cao hiệu quả và hiệu quả đào tạo.
Mặc dù năng lực mô hình lớn nói chung trong nước vẫn còn thiếu, nhưng các mô hình lớn trong ngành có thể bù đắp khoảng trống và trở thành động lực thúc đẩy việc triển khai ngành công nghiệp mô hình lớn. Theo thống kê chưa đầy đủ, tính đến cuối tháng 7 năm 2023, đã có 113 mẫu xe lớn trong nước thuộc nhiều ngành nghề khác nhau với hơn 1 tỷ thông số.
2. Ứng dụng cụ thể của mô hình lớn trong các ngành công nghiệp lớn
(1) Ngành tài chính
Ngành tài chính là lĩnh vực ứng dụng quan trọng của các mô hình lớn, các mô hình lớn chủ yếu được sử dụng trong dịch vụ khách hàng, ngân hàng, bảo hiểm và các bộ phận khác để đạt được những cải tiến về kiểm soát rủi ro, hiệu quả và các khía cạnh khác.
**Đầu tiên là đầu tư thông minh. **Các mô hình lớn có thể được sử dụng trong lĩnh vực đầu tư để phân tích lượng lớn dữ liệu lịch sử và điều kiện thị trường theo thời gian thực, giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định và điều chỉnh linh hoạt việc phân bổ quyền dựa trên nhiều yếu tố như xác suất lợi nhuận, cổ phiếu riêng lẻ xu hướng, rủi ro chứng khoán riêng lẻ, rủi ro ngành và xu hướng chính sách.So sánh và lấy điểm cho từng cổ phiếu.
**Thứ hai là cải thiện khả năng ứng phó và quản lý rủi ro danh tiếng. **Các mô hình lớn được đào tạo trước có thể giúp các tổ chức tài chính giảm thiểu rủi ro danh tiếng. Doanh nghiệp có thể sử dụng các mô hình lớn được đào tạo trước để thực hiện phân tích cảm tính và phân loại chủ đề về khiếu nại của khách hàng, phản hồi trên mạng xã hội và dữ liệu văn bản ở các kênh khác để nhanh chóng hiểu được nhu cầu của khách hàng Nhu cầu và phản hồi, nâng cao niềm tin của khách hàng và nâng cao giá trị thương hiệu.
**Thứ ba là nâng cao trình độ quản lý rủi ro tuân thủ quy định. **Các mô hình lớn được đào tạo trước có thể xem xét số lượng lớn tệp dữ liệu và đảm bảo tính hợp lệ cũng như độ chính xác của chúng tuân thủ các quy định liên quan của chính phủ và ngành. Về mặt tuân thủ nội bộ, các mô hình lớn được đào tạo trước có thể ghi lại, giám sát và phân tích hồ sơ điện thoại của nhân viên, lưu lượng email, thẻ thời gian làm việc và nghỉ ngơi cũng như các thông tin khác, xác định và nhắc nhở nhân viên nội bộ về những rủi ro và hành vi sai trái tiềm ẩn, đồng thời giúp các tổ chức tài chính đạt được sự tuân thủ Mục tiêu quản lý rủi ro.
** Thứ tư là chống gian lận. **Mô hình chống gian lận tài chính giám sát và phân tích các hành vi rủi ro hoặc hành vi đáng ngờ thông qua các phương pháp thu thập dữ liệu và thực hiện các biện pháp như cảnh báo hoặc can thiệp sớm dựa trên các tiêu chuẩn đo lường rủi ro và mô hình quy tắc của các sự kiện rủi ro hoặc hành vi đáng ngờ khác nhau, từ đó giảm thiểu một cách hiệu quả. gian lận tài chính đã xảy ra.
Dựa trên Mô hình chung Wenxin, Baidu đã tạo ra một mô hình lớn cho ngành tài chính "Wenxin Finance", cung cấp cho ngành tài chính nhiều khả năng như Hỏi & Đáp thông minh, viết thông minh và tóm tắt thông minh. "Wenxin Finance" có thể truy xuất hoặc tạo câu trả lời từ cơ sở kiến thức tài chính khổng lồ dựa trên các câu hỏi do người dùng đặt ra để đạt được dịch vụ hỏi đáp thông minh hiệu quả và chính xác; "Wenxin Finance" cũng có thể tự động tạo các bài viết liên quan đến tài chính dựa trên nhu cầu của người dùng, Báo cáo .
(2) Ngành y tế
Ngành y tế là lĩnh vực quan trọng cho việc đổi mới ứng dụng mô hình lớn. Ngành y tế có yêu cầu cực kỳ cao về độ chính xác, độ tin cậy cũng như khả năng học hỏi và hiểu biết của các mô hình lớn. Ngành y tế chủ yếu áp dụng các mô hình quy mô lớn cho các tình huống như nghiên cứu và phát triển thuốc, quản lý sức khỏe, chẩn đoán phụ trợ và tư vấn qua Internet, nhằm đạt được những cải tiến về chất lượng y tế, hiệu quả y tế và phạm vi bảo hiểm y tế.
**Đầu tiên là lĩnh vực chẩn đoán hình ảnh y tế. **Công nghệ mô hình lớn có thể giúp bác sĩ xác định nhanh chóng và chính xác các đặc điểm hình ảnh của bệnh và cải thiện độ chính xác và hiệu quả chẩn đoán. Công nghệ mô hình lớn cũng có thể phân tích nhanh chóng và chính xác các hình ảnh X-quang, CT, MRI và các hình ảnh khác của bệnh nhân, giúp bác sĩ nhanh chóng xác định tình trạng bệnh và nâng cao hiệu quả và độ chính xác của chẩn đoán.
**Thứ hai là lĩnh vực dự đoán bệnh tật. **Công nghệ mô hình lớn có thể dự đoán nguy cơ mắc bệnh của bệnh nhân bằng cách phân tích gen, tiền sử bệnh và các dữ liệu khác của bệnh nhân, tiến hành phòng ngừa và can thiệp trước, đồng thời giảm tỷ lệ mắc bệnh và tử vong.
** Thứ ba là hỗ trợ chẩn đoán. **Hình ảnh y tế có thể được phân tích nhanh chóng và chính xác thông qua các mô hình lớn, cung cấp cho bác sĩ kết quả chẩn đoán chính xác hơn. Ví dụ, trong sàng lọc ung thư vú, các mô hình lớn có thể giúp bác sĩ nhanh chóng xác định các nốt vú đáng ngờ và cải thiện hiệu quả và độ chính xác của sàng lọc.
** Thứ tư là robot y tế thông minh. **Các mô hình lớn có thể giúp robot y tế tương tác tốt hơn với bệnh nhân và cung cấp dịch vụ y tế tốt hơn. Ví dụ, trong phòng mổ, robot y tế thông minh có thể giúp bác sĩ thực hiện các ca phẫu thuật, nâng cao hiệu quả và an toàn phẫu thuật.
**Thứ năm là bản đồ kiến thức y khoa. **Các mô hình lớn có thể giúp xây dựng biểu đồ kiến thức y tế và cung cấp cho bác sĩ kiến thức và thông tin y tế toàn diện và chính xác hơn. Ví dụ, khi bác sĩ chẩn đoán, bản đồ kiến thức y khoa có thể giúp bác sĩ nhanh chóng tìm thấy các thông tin như tiêu chuẩn chẩn đoán và phương án điều trị cho các bệnh liên quan, nâng cao độ chính xác và hiệu quả chẩn đoán.
Huawei Cloud đã tạo ra một mô hình y tế lớn "Pangu Medical" dựa trên loạt mô hình lớn Pangu NLP. "Pango Medical" có thể sàng lọc các loại thuốc ứng cử viên từ một thư viện phức hợp khổng lồ theo mục tiêu hoặc chỉ định nhất định, đồng thời dự đoán hoạt động và độc tính của chúng, để hiện thực hóa các dịch vụ khám phá thuốc hiệu quả và chính xác. "Pangu Medical" cũng có thể trích xuất thông tin hiệu quả từ dữ liệu thử nghiệm lâm sàng quy mô lớn theo một loại thuốc hoặc căn bệnh nhất định, đồng thời tạo ra các báo cáo thử nghiệm lâm sàng được tiêu chuẩn hóa để đạt được các dịch vụ thử nghiệm lâm sàng hiệu quả và chất lượng cao.
(3) Công nghiệp năng lượng
Các kịch bản ứng dụng của các mô hình lớn trong ngành năng lượng rất rộng và có thể cải thiện đáng kể hiệu quả của từng mắt xích. Ví dụ, về mặt quản lý tổ chức, nó có thể giúp các công ty nâng cao hiệu quả quản lý; về mặt tiếp thị, nó có thể nắm bắt tốt hơn nhu cầu thị trường và nâng cao hiệu quả tiếp thị.
Đầu tiên là dự báo nhu cầu năng lượng. **Nó có thể phân tích lượng lớn dữ liệu năng lượng để dự đoán nhu cầu và giá năng lượng trong tương lai, đồng thời đưa ra lời khuyên đầu tư và hỗ trợ quyết định.
**Thứ hai là phán đoán lỗi thông minh. **Các model lớn có thể sử dụng công nghệ tiên tiến để tự động phát hiện và xác định lỗi trong hệ thống hiện tại. Đặc biệt đối với một số mối nguy hiểm tiềm ẩn có thể được phát hiện trước để tránh tổn thất lớn hơn.
**Thứ ba là giải thích chính sách. **Mô hình lớn của ngành năng lượng có thể phân tích và giải thích các quy định hiện hành của ngành năng lượng và bảo vệ môi trường, đồng thời cung cấp tài liệu tham khảo để các công ty tuân thủ các quy định liên quan nhằm tránh những tổn thất không đáng có.
"Xianwen Big Model" của Công ty Thông minh Qingbo là một giải pháp kỹ thuật tiên tiến có thể đạt được kết nối liền mạch và tích hợp dữ liệu trong sản xuất, quản lý, vận hành và các liên kết khác.
3. Xu hướng phát triển ứng dụng công nghiệp mô hình lớn trong nước
Sự thành công của các mô hình lớn phải dựa vào ứng dụng, kịch bản và mô hình kinh doanh. Các mô hình lớn đã gây ra ba thay đổi mang tính cách mạng lớn:
Một là thúc đẩy bước nhảy vọt từ trí tuệ nhân tạo yếu kém sang trí tuệ nhân tạo nói chung (AGI);
Thứ hai là thúc đẩy bước nhảy vọt về năng suất từ sức mạnh tính toán đến trí tuệ máy móc;
**Thứ ba là thúc đẩy bước nhảy vọt từ xã hội số sang xã hội thông minh. **Việc triển khai trong Internet công nghiệp là "chiến trường chính" thực sự của các mô hình lớn, nhưng cần phải giải quyết những thách thức như triển khai tư nhân hóa, bảo mật dữ liệu, liên kết giá trị, tích hợp chặt chẽ các hệ thống kinh doanh và hiệu quả chi phí.
Ví dụ, trong lĩnh vực ứng dụng công nghiệp, các mô hình lớn và mô hình nhỏ trong lĩnh vực công nghiệp bổ sung cho nhau ở giai đoạn này. Trong tương lai, các mô hình lớn có thể thay thế các mô hình nhỏ có tính tùy chỉnh cao. Do kịch bản công nghiệp phức tạp, môi trường phức tạp và phức tạp Các quy trình, mô hình đơn phương thức chủ yếu được sử dụng ở giai đoạn này. Chủ yếu là việc phát triển các mô hình lớn AI công nghiệp gặp khó khăn và số lượng ít. Chúng tôi cho rằng việc ứng dụng toàn diện các mô hình lớn AI trong lĩnh vực sản xuất công nghiệp là tương đối chậm, nhưng khả năng di chuyển của một mô hình lớn theo chiều dọc là tương đối cao.
Với việc tích lũy dữ liệu từ các nền tảng thị giác AI công nghiệp và camera AI, ngưỡng khả năng đào tạo mô hình thị giác máy đã được hạ xuống rất nhiều.Việc kiểm tra và kiểm tra chất lượng AI công nghiệp đã được áp dụng trong nhiều tình huống ứng dụng như điện tử 3C, ô tô và phụ tùng, người tiêu dùng hàng hóa, nguyên vật liệu.
**Nói chung, việc phát triển các mô hình lớn trong nước sẽ cho thấy "đồ thừa là vua" của các mô hình lớn cơ bản, chú ý nhiều hơn đến quy trình, dữ liệu chất lượng cao trở thành yếu tố then chốt, các mô hình lớn trong ngành là trọng tâm của ứng dụng công nghiệp và các mô hình lớn cần xây dựng đầy đủ Năm xu hướng chính về khả năng bản địa hóa. **
**Đầu tiên là cuộc thi “thắng được tất cả” dành cho các mẫu xe cỡ lớn cơ bản. **Tức là các mô hình lớn sẽ dần phát triển từ số lượng đến hiệu quả, và cách làm cho các mô hình lớn trở nên nhỏ gọn hơn cũng sẽ trở thành một hướng phát triển quan trọng trong tương lai.
**Thứ hai, dữ liệu chất lượng cao là chìa khóa thành công. **Trong quá trình nghiên cứu và phát triển các mô hình lớn trong ngành, có thể nhận thấy rằng việc sở hữu dữ liệu chất lượng cao chính là vũ khí thần kỳ cho bước nhảy vọt về giá trị của các mô hình lớn.
** Thứ ba là chú ý đến việc đổ bộ của ngành. **Vì các mô hình lớn cơ bản không thể giải quyết các vấn đề cụ thể của ngành nên các mô hình lớn của ngành là phương tiện quan trọng giúp giải quyết các vấn đề thực tế trong ngành.
** Thứ tư là chú ý hơn đến quá trình. **Trong các ứng dụng mô hình lớn, người ta chú ý nhiều hơn đến an toàn kỹ thuật, các giá trị và đạo đức.
**Thứ năm là độc lập và có thể kiểm soát được. **Trong bối cảnh trò chơi cường quốc, mô hình lớn của Trung Quốc phải có khả năng xây dựng bản địa hóa toàn diện.