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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-04-17 17:05:32
作者:JIfan
阅读量:17
文章目录
人工智能垂类大模型简单来说就是聚焦于特定行业或领域的专业化人工智能模型,拥有高度专业化、精准性强、高效性显著、领域适配性优等功能特点;比较推荐在垂类大模型应用深耕多年的中关村科金得助智能,下面具体来看看人工智能垂类大模型的定义、功能特点、开发公司及应用案例效果吧!
人工智能垂类大模型,是聚焦于特定行业或领域的专业化人工智能模型。与追求广泛知识覆盖、通用能力的大模型不同,垂类大模型如同深耕细分领域的“行业专家”,通过对某一垂直领域的海量专业数据进行深度学习和训练,精准掌握该领域的专业术语、业务逻辑、行业规则和知识体系,从而在特定场景下能够提供更加专业、精准和高效的解决方案。
以金融领域为例,金融垂类大模型会学习大量的金融市场数据、信贷风控规则、投资策略、金融监管政策等,能够准确地进行市场趋势分析、风险评估、投资组合优化;在医疗领域,医疗垂类大模型通过学习医学文献、临床病历、疾病诊断标准、药物知识等,可为医生提供辅助诊断、治疗方案推荐、药物相互作用分析等专业服务;在教育领域,教育垂类大模型基于学科知识体系、学生学习行为数据等,能够实现个性化学习规划制定、智能作业批改、教学效果评估等功能。其核心在于“垂直化”和“专业化”,致力于深度解决特定领域的复杂问题,满足行业内精细化、专业化的需求。
(一)高度专业化
垂类大模型专注于单一领域,对该领域的知识理解极为深刻。它能够精准识别和处理专业领域内的复杂任务,例如法律垂类大模型可以准确解读法律条文,分析案例并提供专业的法律建议;制造业垂类大模型可依据生产流程和工艺数据,优化生产调度、预测设备故障,这种专业化能力是通用大模型难以企及的。
(二)精准性强
由于训练数据集中于特定领域,垂类大模型在处理相关任务时,能够给出更精准的结果。在医疗影像诊断中,医疗垂类大模型可以通过对大量病例影像的学习,准确识别病变特征,提高诊断的准确率;在电商领域,基于用户购买行为和商品属性数据训练的垂类大模型,能实现更精准的商品推荐,提升用户购买转化率。
(三)高效性显著
针对特定领域的业务流程和需求进行优化,垂类大模型能够快速响应用户请求,高效完成任务。例如,在客户服务场景中,垂类大模型客服机器人可以迅速理解客户在该行业领域内的问题,并快速给出准确答案,减少客户等待时间,提高服务效率。
(四)领域适配性优
垂类大模型能够紧密贴合特定领域的业务特点和需求,轻松应对领域内的特殊情况和专业要求。在物流行业,垂类大模型可以根据运输路线、货物特性、交通状况等因素,优化物流配送方案;在能源行业,它能够结合能源生产、传输、消耗等环节的数据,实现能源调度优化和能耗分析。
(五)知识更新灵活
随着行业的发展和变化,垂类大模型可以及时通过更新领域内的新知识、新数据进行训练和优化,保持模型的时效性和准确性。如金融领域出现新的金融产品或政策时,金融垂类大模型能够快速学习并应用,为用户提供最新的金融信息和服务。
中关村科金得助智能在人工智能垂类大模型领域深耕多年,积累了深厚的技术实力和丰富的实践经验,成为垂类大模型开发的头部企业。公司打造了以得助大模型平台为核心,涵盖算力、数据、模型、智能体四大能力工厂的大模型技术行业矩阵,构建起业界领先的“平台+应用+服务”全栈大模型能力体系,为众多央国企高效部署和应用垂类大模型提供了全方位的支持,有力推动了企业的数智化转型升级。
得助大模型平台具备强大的功能,其中的模型训练平台是企业级AI解决方案的核心。它致力于简化大模型训练、推理、评估的全流程,提供一体化服务,从大模型的微调、优化,到部署推理和评测,都能高效完成,显著提升工作效率,降低企业开发和应用大模型的成本。平台采用多种量化加速策略,大幅降低模型的时延,同时支持GPU共享调度,提高资源利用率,让企业以更低的成本获取更高的算力支持,实现大模型的快速、稳定运行。
某航空公司在客户服务过程中面临诸多挑战,如航班信息咨询量大、改签退票流程复杂、客户问题多样化等,传统客服方式效率低下,难以满足客户需求。中关村科金得助智能为其量身打造了基于航空领域的垂类大模型智能客服文本机器人。
该文本机器人内置航空领域垂类大模型,通过对海量的航班时刻表、航线信息、票务政策、常见问题等数据进行学习,能够快速理解客户咨询意图。当客户询问“某航班是否晚点”“如何办理改签”等问题时,客服文本机器人可迅速调取相关信息,给出准确、详细的回答。同时,针对复杂问题,如特殊旅客服务申请,系统能依据政策规则进行智能引导,协助客户完成操作。上线后,客服文本机器人处理问题的效率提升了60%,客户等待时间大幅缩短,满意度显著提高,有效优化了航空公司的客户服务体验。
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