De acordo com notícias de 31 de agosto, foi divulgada a lista do primeiro lote de produtos de grandes modelos que têm atraído muita atenção da indústria.As primeiras oito grandes empresas de modelos que passaram no registro são: Baidu (Wen Xinyiyan), Douyin ( Modelo Skylark), Zhipu AI (modelo grande GLM), Academia Chinesa de Ciências (modelo grande Zidong Taichu), Inteligência Baichuan (modelo grande Baichuan), Shangtang (modelo grande Ririxin), MiniMax (modelo grande ABAB), Laboratório de Inteligência Artificial de Xangai ( Acadêmico) Modelo geral de grande porte), poderá ser lançado oficialmente para prestação de serviços ao público.
Entende-se que mais de 80 modelos grandes foram lançados na China este ano, e a grande indústria de modelos entrou na era da “Batalha de Centenas de Modelos”.
No campo de "IA + Educação", grandes modelos de IA podem gerar automaticamente conteúdo de texto de alta qualidade, como artigos, artigos, histórias, etc., com base em determinadas informações de entrada; eles podem compreender e analisar textos em linguagem natural e extrair dados úteis informações e conhecimentos deles, como informações factuais, informações emocionais, informações de intenção, etc.; pode responder perguntas em ciência, história, cultura, linguagem e outros campos; pode compreender e resolver vários problemas matemáticos, como álgebra, geometria, probabilidade, estatísticas e assim por diante.
Grandes modelos de IA podem ser usados para prever a atividade, segurança e propriedades farmacocinéticas de medicamentos no campo de "IA + medicamento/tratamento médico"; eles podem analisar fatias patológicas; podem analisar imagens médicas (como raios X, tomografias computadorizadas e ressonância magnética) para detectar anomalias; pode fornecer opções de tratamento mais personalizadas, analisando as informações genéticas, dados de estilo de vida e registros médicos de um paciente.
Os dados, como principal força motriz dos grandes modelos de IA, tornaram-se cada vez mais um elemento-chave na competição de grandes modelos de IA no futuro. Dados diversificados, de alta qualidade e em grande escala podem ajudar o modelo a aprender recursos mais refinados, melhorar a precisão e a interpretabilidade do modelo e aprimorar a robustez e as capacidades de generalização do modelo para fornecer resultados mais precisos e representativos. modelar o tempo de treinamento e melhorar a eficiência do treinamento.
A Jinglianwen Technology possui ricos recursos de especialistas educacionais e médicos e pode realizar anotações completas de informações de dados em vários campos verticais para garantir a qualidade dos dados e atender às necessidades atuais de anotação.
Use ferramentas de anotação de texto autodesenvolvidas para realizar várias operações, como classificação de texto, resumo, anotação de relacionamento e escrita de tradução em dados de conhecimento educacional para treinar grandes modelos de linguagem; ele pode analisar e compreender automaticamente o conteúdo do texto e classificar e resumir textos com precisão. ; Ele pode identificar vários relacionamentos no texto, conduzir uma compreensão semântica aprofundada e fornecer dados mais abrangentes e precisos para o modelo.
Use ferramentas de anotação de texto para anotar dados médicos, como descrições de medicamentos, relatórios médicos e registros de casos. Esses dados geralmente contêm uma grande quantidade de informações de entidades, como nomes de doenças, nomes de medicamentos, órgãos humanos, etc., bem como informações de relacionamento , como a relação entre doenças e sintomas. , a relação entre medicamentos e efeitos colaterais, etc. Ao anotar essas informações, o modelo pode ajudar a compreender melhor os textos médicos, melhorando assim a precisão e a eficiência da análise de textos médicos.
As informações de entidades em dados médicos podem ser anotadas, como nomes de doenças, nomes de medicamentos, órgãos humanos, etc., como diferentes tipos de entidades, o que ajudará o modelo a compreender melhor o significado e a importância dessas palavras ao processar texto; pode anotar o informações de relacionamento no texto, como a relação entre doenças e sintomas, a relação entre medicamentos e efeitos colaterais, etc., como diferentes tipos de relacionamento, ajudam o modelo a compreender as conexões e os impactos entre os diferentes conceitos.
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