大模型应用从技术角度可以分为多种类型,每种类型都有其特定的应用场景和优势。以下是一些主要的类型:
图像识别模型:
自然语言处理(NLP)模型:
语音识别模型:
推荐系统模型:
生成对抗网络(GAN):
强化学习模型:
时间序列预测模型:
生物信息学模型:
医疗诊断模型:
情感分析模型:
知识图谱模型:
机器人流程自动化(RPA)模型:
数据挖掘和分析模型:
物理模拟和仿真模型:
安全和隐私保护模型:
教育和个性化学习模型:
供应链优化模型:
环境监测和预测模型:
每种类型的大模型都有其独特的技术挑战和应用价值,选择合适的模型类型可以更好地解决特定的问题。
图像Embeddings:使用卷积神经网络(CNN)进行图像特征提取,得到的特征向量即为图像嵌入。音频Embeddings:在语音识别和声纹识别中,将声音信号转化为有意义的向量表示。用户/物品Embeddings:在推荐系统中,将用户行为或物品属性映射到低维空间以进行协同过滤或基于内容的推荐。还有一种图Embeddings:是用于学习图结构的表示学习方法,将图中的节点和边映射到低维向量空间中。通过学习图嵌入,可以将复杂的图结构转化为向量表示,以捕捉节点之间的结构和关联关系。这些方法可以通过DeepWalk、Node2Vec、GraphSAGE等算法来实现。图嵌入在图分析、社交网络分析、推荐系统等领域中广泛应用,用于发现社区结构、节点相似性、信息传播等图属性。下面以OpenAI为例继续展开介绍
根据当前市场状况和之前的分析,我们明白了在企业中真正实施的模型解决方案主要集中在应用层面。这些解决方案利用模型的强大功能,发展出多种“模型应用”。有趣的是,尽管大型模型本质上是一个综合体,人们还是习惯于从逻辑上对其进行分类和定义。我们常说寻找应用场景,实际上是在为大型模型的能力寻找适当的逻辑划分,即明确它们在特定领域或范围内的具体应用方向。因此,我们会针对特定需求设定模型的功能,并进行有目标的开发。基于大模型的产品(确切来说是大型语言模型),都是“简约但不简单”。
根据当前市场状况和之前的分析,我们明白了在企业中真正实施的模型解决方案主要集中在应用层面。这些解决方案利用模型的强大功能,发展出多种“模型应用”。有趣的是,尽管大型模型本质上是一个综合体,人们还是习惯于从逻辑上对其进行分类和定义。我们常说寻找应用场景,实际上是在为大型模型的能力寻找适当的逻辑划分,即明确它们在特定领域或范围内的具体应用方向。因此,我们会针对特定需求设定模型的功能,并进行有目标的开发。基于大模型的产品(确切来说是大型语言模型),都是“简约但不简单”。