大模型之大模型应用
本文作为大模型综述第六 篇，介绍大模型的应用相关内容。
大模型凭借其强大的自然语言处理能力和多模态信息处理能力，在应对不同语义粒度的任务时展现出卓越的表现，并进行复杂的逻辑推理。这种技术不仅具备超强的迁移学习能力和少样本学习能力，并能迅速掌握新的任务；同时还能完美适配不同领域的数据模式和多样化场景，在提升效率方面展现出显著优势。在信息检索领域中，大模型能够从用户的问句中精准提取查询意图，并通过智能算法生成高度相关的检索结果；而在新闻媒体领域中，则可以根据数据自动生成标题、摘要和正文等关键要素，实现自动化新闻撰写功能。此外，在智慧城市、生物科技、智慧办公等多个新兴领域中，大模型都展现出巨大的应用潜力，并通过技术创新推动行业效率的持续提升；随着技术不断更新迭代，在更多行业中的应用前景也愈发广阔
目录：
1.信息检索
2.新闻媒体
3.智慧城市
4.生物科技
5.智慧办公
6.影视制作
7智能教育
8.智慧金融
9.智慧医疗
10.智慧工厂
11.生活服务
12.智能机器人
13.其他应用
1.信息检索
近年来搜索引擎逐步拓展完善其支持功能 但仍然沿用传统的检索模式 即给定基于关键词的用户查询 搜索引擎能够快速从海量文档中筛选出与该查询相关的文档 并依据相关度进行排序后返回给用户 检索系统通常划分为离线处理阶段和在线处理阶段 在离线处理阶段 检索系统会对待查文档进行预处理并构建索引 包括早期的倒排索引以及近年来发展起来的向量索引 在线处理阶段 检索系统接收到用户的查询请求 后首先经过语义解析 将处理后的查询信息输入到构建好的索引中 然后通过BM25等概率模型或基于神经网络的检索模型评估文档与查询的相关性 最终提取候选文档库中的前 K 项最相关文档集合 并通过精细排序模型对候选文档进行重新排列输出 这种以倒排技术为核心的'倒排-召回-精排'检索架构被广泛应用于各种信息检索系统
以ChatGPT等为代表的人工智能生成系统与基于搜索引擎的传统信息检索系统构成了两种不同的信息获取模式。传统的信息检索系统主要专注于"检索"功能，在海量数据源中提取精确信息的同时忽视了对结果深度分析的需求。当用户面临的查询问题较为复杂时，则需要通过逐一浏览多个检索结果才能获取所需信息。相比之下，人工智能技术通过构建庞大的知识库并在参数化模型下直接生成答案的方式实现了对用户问题的即时响应，并能更精准地满足特定需求。然而其输出内容系由算法产生可能存在不准确或过时的信息风险。因此在功能优势上二者可实现互补融合从而构建出更加高效精准的信息获取体系这一创新思路不仅具有理论价值也有着广泛的应用前景
2.新闻媒体
中国科学院自动化研究所依托自主研发的音视频理解大模型"闻海"以及三模态预训练模型"紫东太初"
3.智慧城市
在智慧城市领域中，在阿里技术的支持下，“多模态大模型 M6”已经被成功应用于特定任务中。具体而言，在Talk2Car这一特定任务中，“用户向系统发送了一个指令：例如，在前方某辆绿色汽车前方停下”，就可以实现对指令中所指物体（如车辆）的位置识别与定位。随后于2023年7月7日，“CityGPT”正式发布并投入使用；该系统旨在增强城市治理效能，并赋能城市经济活动、产业发展、商业运营、文化旅游及金融服务等多个领域；其核心功能包括率先开展空间场景智能决策与“元宇宙城市”交互体验价值链条建设工作；通过实现对城市-园区-商圈-社区-网点等不同层次区域的智能化计算和预判分析，并为企业与民众提供基于AI学习功能的空间AI专业咨询服务
生物科技
DeepMind联合旗下生物科技公司Calico共同研发了一种基于DNA远端相互作用的神经网络架构Enformer，在一次编码中可处理超过二十万个碱基对，并显著提升了基于DNA序列预测基因表达的准确性。研究团队还开源了该模型及其对常见遗传变异的初步预测结果。哈佛医学院与牛津大学的研究人员合作开发出了能够精确预测致病基因突变位置的人工智能模型EVE，在分析3200多种疾病相关基因时发现了360万个潜在致病突变，并对尚未确定性质的26.6万个突变体进行了分类判定工作。该AI工具将有助于提升诊断、治疗方案制定等临床实践效能与科研效率。AlphaFold2通过深度学习等技术实现了蛋白质三维结构快速预测，在过去这项工作需要耗费大量时间和实验资源的技术上实现了革命性的突破
5.智慧办公
微软推出的新一代办公软件 Copilot 将大模型应用于办公场景并整合智能化功能 以显著提升用户的效率和生产力。在文字处理软件 Word 中 Copilot 支持协助用户完成各类文档的创作 编辑以及总结工作 用户只需通过自然语言提出需求 Copilot 即可迅速生成或优化文档内容。在演示文稿软件 PowerPoint 中 Copilot 根据用户的需求自动生成符合要求的演示文稿幻灯片。在电子表格软件 Excel 中 Copilot 能够帮助执行数据统计分析 并将结果直观地展示出来 通过图表的形式使信息一目了然。
6.影视制作
在影视行业中, 大模型技术正在开创内容创作的新模式. 这种技术不仅能够应用于剧本创作, 还能涵盖角色塑造以及音乐配乐等多个环节, 从而赋予作品更多元化的艺术表现形式. 此外, 在视频内容分析方面也展现出巨大潜力. 它不仅可以进行智能化分析, 建立精准的内容标签体系, 并且能够实现精准的推荐功能, 从而显著提升观众的观影体验.
7.智能教育
2023年,国内教育科技公司广泛拓展教育领域大模型应用范围,开发创新教学工具以提升教与学效率。7月,网易有道推出面向K12阶段的大模型"子曰",提供个性化的分析指导和引导式学习方式;该系统能根据学生特点进行因材施教,全面支持其知识学习过程。8月,好未来正式发布MathGPT——一款覆盖小学至高中数学知识的智能题库系统;该产品不仅支持自动生成试题并提供详细解析,还能实时反馈解题思路和方法。在教育领域的大模型正逐步成为辅助教学的重要工具;这类技术能够整合海量教育资源并与教学需求精准匹配。
8.智慧金融
在2023年6月的时候，恒生电子发布了多款涉及金融应用的大model产品。其中LightGPT作为行业内的主流大model，在使用超过40亿字节（合4 petabytes）的高密度金融市场数据进行预训练方面表现突出，并支持覆盖81项特定的金融服务任务，并具备准确解读各类金融服务需求的能力。随后于8月份，在这一背景下紧接着，在8月份（即随后于8月份），马上金控推出了国内首个零售导向型全场景大model产品"天镜"。紧接着，在这一背景下紧接着，在这一背景下紧接着，在这一背景下紧接着，在这一背景下紧接着，在这一背景下紧接着，在这一背景下紧接着，在这一背景下紧接着，在这一背景下紧接着，在这一背景下紧接着，在整体上来说，
9.智慧医疗
2023年5月,医联公司发布了医疗语言模型MedGPT,该系统能够全面涵盖预防到康复的全流程智能诊疗服务,显著提升了临床应用的实际价值。7月,Google DeepMind公司开发了Med-PaLM医疗大模型,该系统在医学考试和开放性问答领域表现优异,回答准确率达到86.5%,明显超越了早期版本的表现。非专业人士也普遍认可其问诊效果如何。与此同时,京东健康推出了"京医千询"大模型产品,该系统能够深入理解医学多模态数据信息并根据患者个性化需求进行智能决策支持。由此可见,医疗大模型正逐渐成为提升临床决策效率和服务水平的关键技术手段，在学习并处理海量医学知识的过程中可以充分发挥作用，并为各类诊疗环节提供高效支持服务。这种技术的应用前景十分广阔。
10.智慧工厂
在服装行业中，阿里巴巴开发的多模态大模型 M6 已广泛应用于犀牛新制造，在多个领域如文本转图像生成等实例上展现出强大的应用能力。 传统服装设计流程中，设计师通常需要投入大量时间进行服装设计并进行线上样款测试。 然而，在运用文本转图像技术时，则可以直接将流行服装款式描述输入至 M6 模型中生成相应的图片。 这一技术显著缩短了原本耗时较长的设计流程所需时间，并且已经在投入生产，并与三十多家服装商家于双十一期间达成合作意向。
11.生活服务
阿里研究院的多模态大模型 M6 已发挥出在民生服务领域的显著作用。值得注意的是，在除了文本转图像能力之外,M6 还经过改进,使其可以根据交互需求不断优化生成效果,实现精准输出。具体而言,当输入一张衣物图片时,用户不仅能够保留领子这一特征,还可以对其细节进行进一步优化调整,以满足个性化需求。值得注意的是,M6 改进后每次仅需生成部分 token 即可完成任务,经过多次迭代后其生成质量稳步提升至较高水平。此外,M6 在营销文案创作方面展现出独特优势,传统方法往往需依赖数十万到百万级别的高质量训练数据才能达到工业级应用效果,M6 则只需使用原始数据量约 5% 的样本即可实现超过 85% 的通过率,这得益于其强大的多模态预训练能力——即输入不仅包含文字信息还可以结合图片信息进行处理,从而显著提升了模型预测效率的同时也降低了资源消耗成本。值得注意的是,M6 已成功应用于推荐理由自动生成系统并在阿里小蜜平台上线运行,为用户提供更加便捷的服务体验。最后在数字人应用领域,M6 已被成功应用于淘宝直播场景中,通过将主播口述转为文本形式提升了直播互动效果为此,AI 技术正逐步渗透至更多行业场景中发挥着重要作用
12.智能机器人
于
13.其他应用
在气象领域方面，大模型也实现了显著进展。2023年7月6日，《自然》（Nature）杂志正式发表了华为云盘古大模型研发团队的研究成果。该研究结果表明，在基于39年全球气象再分析数据库的系统性训练后，盘古大模型在预测精度上与国际顶尖数值天气预报系统IFS不相上下。相较于IFS系统，在相同分辨率条件下盘古气象的速度提升度达到了10,000倍以上，并始终保持着极高的准确性水平。此外，在多个创新应用领域中展现出显著优势：创意辅助领域中能够帮助生成角色轮廓草图、视觉特效设计等场景；自动驾驶技术方面通过融合多模态传感器数据实现了对道路环境的全面感知；智能辅助设备层面则通过多模态交互提升了用户体验效率并降低了运营成本。