以下是关于大模型技术和应用动态的相关信息:
大模型的背景和趋势:
大模型的热门应用场景:
大模型中的 Embedding 技术:
需要注意的是,随着大模型的普及,也需关注其在隐私、安全和伦理方面的挑战。同时,部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
首先,我们先来看大模型的背景和发展趋势。关于AI的演进历程,很多媒体包括各类研究资料都已经做过详细的介绍,相信今天在座的各位对AI的基本情况都已有所了解,因此我不会过多赘述AI的演进历程。(有兴趣的小伙伴可以多从公开资料中查找一下~)我们的重点将放在大模型当前的应用能力上,随着大模型技术的愈发成熟,规模增大,大模型为AI Agent()提供强大能力。Agent+大模型将有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体,进一步提升大模型的应用能力,广泛应用于多个行业和领域。
游戏开发和互动体验:大模型可以用于创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。医疗和健康咨询:大模型能够理解和回答医疗相关的问题,提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。法律和合规咨询:大模型可以帮助解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务的门槛。这些应用场景只是大模型潜力的一部分体现,随着技术的进步和模型的优化,大模型在未来可能会拓展到更多的领域和场景中。同时,随着大模型的普及,也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。
我们认识了Embedding(嵌入)是一个浮点数的向量(列表),两个向量之间的距离度量它们的相关性,小的距离表示高相关性,大的距离表示低相关性。知道了Embedding共有:词、句子、文档、图像等分类。还分析了Embedding在大模型中的价值。最后是Embedding的实战部分:从数据集中获取Embedding结果,并保存为csv文件。最后,本示例中的实战代码,参考的是官方最新文档的内容,加上个人测试阶段的遇到的问题、代码注释等OpenAI官网文档链接:https://platform.openai.com/docs/introduction大模型技术,除了在OpenAI官网能看到的:Embedding、Function Call和Fune Tuning等。进阶到企业级应用开发的大模型技术还会涉及到:利用开源的Embedding模型、向量数据库去做检索增强生成(RAG),以及购买GPU服务器去基于开源大模型搭建企业级大模型项目。