国内主流AI 大模型架构及应用场景深度分析 2024

已于 2024-03-31 19:44:57 修改
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分类专栏： LLM大语言模型 文章标签： 人工智能
于 2024-03-31 19:44:55 首次发布
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本文深度分析了中国主要AI大模型厂商如商汤、百度、阿里、华为等的技术实力、产品市场、生态开放能力，重点关注了云原生智能算力架构的重要性，以及这些厂商在全栈解决方案、市场落地和生态构建方面的表现。

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国内主流AI 大模型架构及应用场景深度分析 2024

原创 AIsoar AI云原生智能算力架构 2024-03-31 07:15

AI云原生智能算力架构

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中国 AI 大模型主要厂商竞争力评价

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未来已来？国内15家AI大模型应用盘点（附体验网址，持续更新）
Code_流苏：在代码中寻诗意，在实践中觅真知
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未来已来？国内15家AI大模型盘点及体验网址，一起来看看吧！
AI大模型的四大分类维度：架构、功能、规模与部署全解析
猫步轻移，以学求知。余于此方寸之地，如猫观鼠，细察技艺所得，思维所悟。灵思如猫之警觉，日积月累，终成智海；
04-20 2495
在人工智能快速发展的今天，各类大型语言模型(LLM)层出不穷，如何在众多选择中找到最适合自己需求的模型成为开发者面临的重要挑战。本文提出了一个全面的四维分类框架，从模型架构、功能用途、参数规模和部署方式四个关键维度对当前主流大模型进行系统化剖析。文章通过与Java概念的巧妙类比，帮助读者建立起对大模型的清晰认知。特别值得关注的是文章对推理大模型与指令大模型的深度对比分析，揭示了它们在能力侧重和应用场景上的本质差异。
AI大模型技术架构全景深度解析
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2401_85280106的博客
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今天的AI，早已不是“某个模型”的胜利，而是“一个系统”的合力。它需要GPU燃料的“猛火”、云原生调度的“灵活手”、Prompt与RAG的“聪明脑袋”，再加上工程架构和业务场景的“落地双脚”。想搭建自己的AI系统，别盯着模型看，要学会看全景图。只有地基稳了，脑袋聪明了，落地方式也通顺了，你的AI才能跑得动、答得准、用得爽。大模型不只是一个模型，而是一套完整的技术栈与工程体系。
目前最全的！国内AI大模型名单！百家争鸣！
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07-26 2349
短短半年多时间，百川智能便接连发布了Baichuan-7B/13B、Baichuan2-7B/13B四款开源可免费商用大模型，以及Baichuan-53B、Baichuan2-53B两款闭源大模型，平均每28天就会有一款新的大模型问世。它不仅提供卓越的文本生成和创作服务，支持文本或图片输入生成高质量、多风格的图像，更拥有强大的智能编辑功能，无损放大、智能消除、智能抠图等操作一应具备，助您轻松创作精彩图像。科大讯飞倾力打造的星火认知大模型，作为新一代的认知智能典范，展现了跨领域的知识和语言理解能力。
【重磅】2024国内主流AI 大模型架构及应用场景深度分析
python12345678_的博客
05-16 3805
◼ 产业级知识增强大模型，夫嫩行业大模型发展百度文心大模型源于产业、服务于产业，是产业级知识增强大模型。百度通过大模型与国产深度学习框架融合发展，打造了自主创新的 AI 底座，大幅降低了 AI 开发和应用门槛。文心大模型一大特色是“知识增强”，百度自研的多源异构知识图谱拥有超过 5,500 亿条知识，被融入到文心大模型的预训练中。文心大模型凭借海量数据和大规模知识的融合学习，能实现更高的效率、更好的效果、更强的可解释性。◼ 大模型架构分三层体系。
国产AI大模型哪家强？十大维度横评四款主流大模型！
2301_76161259的博客
04-29 3805
这部分的最后，我们来看看四款大模型对文本的总结提炼能力。小编从IT之家随机选择了一篇新闻资讯，分别让四款大模型将这篇新闻总结成一句话的摘要。先看文心一言的表现，虽然是总结了，意思也正确，但总结得比较啰嗦，而且不符合“一句话”的要求：通义千问也有类似的问题，总结啰嗦，而且超过一句话的限制：360 智脑在这一项中表现不错，一句话准确总结了这段文章的大意：讯飞星火提炼得也很精炼，一句话搞定，而且意思准确。在这一环节，四款大模型产品的得分分别为：讯飞星火：10 分通义千问：8 分（摘要提炼 - 2）
盘点2024国内热门AI大模型：哪个最好！
helphelptongxue的博客
07-12 6173
近年来，中国AI技术迅猛发展，特别是在大模型领域取得了显著成就。众多科技巨头和初创企业纷纷推出各具特色的AI大模型，这些模型在智能问答、知识推理、内容创作等多个方面展现出强大的能力。今天，我们来盘点一下国内几个主流的AI大模型。
【国内主流AI 大模型架构及应用场景深度分析 2024】
mama19971023的博客
06-27 1519
华为云规划“L0 基础大模型-L1 行业大模型-L2 细分场景大模型”的发展路径。L0 阶段的盘古大模型由 NLP 大模型，CV 大模型、语音大模型、多模态大模型、科学计算大模型等组成，其中 CV 大模型超 30 亿参数，预训练时输入 10 亿级图像数据，兼顾图像判别与生成能力；飞桨深度学习平台能助力解决大模型研发和部署的各类问题，大模型使得 AI 模型的研发门槛更低、效果更好、流程更加标准化，硬件厂商、开发者以及模型应用企业在文心+飞桨生态中，紧密链接、相互促进，形成共聚、共研、共创的健康生态。
国内主流AI大模型架构及应用场景深度分析2024年最新版
Python966的博客
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国内主流AI大模型架构及应用场景深度分析2024年最新版
深度学习-64-大语言模型LLM之国内主流AI大模型架构及应用场景深度分析
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国内主流AI大模型
国内主流AI大模型盘点
u012998680的博客
05-31 9215
今年年初，轰动科技圈的大事就是ChatGPT的面世，它的到来打响了AI智能时代的第一枪，同时展开了一场别开生面的智能科技革命。随着ChatGPT迅速走红,国内各大企业纷纷发力认知大模型领域。经过一段时间的酝酿，国内的AI领域也开启了“内卷”模式，各种大模型纷纷出现在大众眼前，包括科大讯飞、百度、阿里巴巴、360等企业，快速点燃国内科技圈的热情。
【人工智能】未来已来，国内10家AI大模型盘点
2301_76168381的博客
06-14 7248
阿里达摩院推出的大模型，拥有千亿参数，可用于智能问答、知识检索、文案创作等场景。
「小白必读」国内超火的 8 款 AI 大模型，你的副业都来自它
python12345678_的博客
06-03 4308
大家好，最近好多朋友在问我，国内是否有好用的大模型，今天我就整理好 8 款大模型，大家可以多尝试，一定会有不一样的感觉。01HOTSPOTKimiKimi 是由月之暗面科技有限公司开发的人工智能助手。它擅长中英文对话，能够提供安全、有帮助、准确的回答。同时能够阅读和理解用户上传的文件，访问互联网，并且结合搜索结果来回答问题。也能够处理多种文件格式，包括但不限于TXT、PDF、Word文档、PPT幻灯片和Excel电子表格。02HOTSPOT智普清言。
靠这九款国产AI大模型，就实现了6亿人的AI梦
m0_59164520的博客
10-21 3727
AI大模型都建立在深度学习技术之上，主要利用神经网络架构。它们通过分析海量数据来学习语言模式、知识表示和任务执行策略。每个模型的独特之处体现在其网络结构、训练数据的选择和优化方法上，这些因素决定了它们在不同任务中的表现。这九大AI模型各有所长：Kimi、智谱清言、通义千问和文心一言在通用AI能力方面表现突出，应对广泛的语言处理任务。豆包、秘塔和腾讯元宝在各自的专业领域（如特定行业知识、隐私保护、游戏AI）有独特优势。天工AI和讯飞星火在自我优化和语音处理等领域展现出巨大潜力。
2024年国内人工智能大模型汇总
m0_59235699的博客
07-04 2128
作为360鸿图大模型的重要组成，智脑模型拥有多项核心功能，包括多模态理解、多语言处理、知识问答、逻辑推理、多轮对话等。九天人工智能平台提供人工智能算力、算法、数据，汇聚优秀AI能力，打造从智算基础设施、核心算法能力到智能化应用的全栈人工智能服务，全面支持自智网络等多样化运营商智慧运营需求，为工业、医疗、政务、教育、金融等行业客户构建创新解决方案。此外，360智脑模型还积极与各行业合作伙伴共同打造行业大模型，以“行业化、专有化、轻量化”为特点，根据各行业的实际需求定制专属的行业大模型。
2020，国产AI开源框架“亮剑”TensorFlow、PyTorch
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「AI技术生态论」 人物访谈栏目是优快云发起的百万人学AI倡议下的重要组成部分。通过对AI生态专家、创业者、行业KOL的访谈，反映其对于行业的思考、未...
2024中国排名前十AI大模型进展、应用案例与发展趋势
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2024年，中国在AI大模型领域的发展取得了显著进展。以下是中国排名前10的AI大模型及其主要进展：讯飞星火认知大模型：具备文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力和多模态能力。在知识学习和内容创作方面表现出色，能进行要素抽取、问题生成，并结合外部知识进行合理拓展。文心一言大模型（百度）：能理解复杂提示词，适用于文学创作、商业文案撰写、多模态生成等。在数理科学、语言能力、道德责任、行业能力及综合能力等方面表现优异。
TensorFlow、PyTorch夹缝之下：后浪的进击和野望
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作者 |Just出品 | AI科技大本营（rgznai100）“我发现，软件研发总会延期。”一流科技CEO袁进辉说。按照他的预期，深度学习框架OneFlow做两年就能开源给开发者检验，...
2024国内主流AI大模型架构及应用场景深度分析
03-20
### 2024年国内主流AI大模型架构及其应用场景分析 #### 主流AI大模型架构概述 在国内，随着人工智能技术的发展，各大科技公司纷纷推出了自己的大模型产品。这些大模型通常基于Transformer架构扩展而来，并通过大规模预训练和微调来提升其性能[^1]。例如，在阿里巴巴通义千问系列中，不仅有专注于自然语言处理的语言大模型AliceMind PLUG，还有能够理解和生成多模态数据的统一框架mPLUG以及优化后的OFA版本M6-OFA[^2]。 #### 技术实现特点 为了使超大规模参数量的大模型能够在实际生产环境中高效运行，研究人员开发了一系列关键技术解决方案。其中S4框架就是针对如何有效部署超大模型的一个重要成果之一，它提供了从硬件加速到软件优化的整体策略，从而降低了计算资源消耗并提高了推理速度。 #### 行业应用领域探讨 当前，这类先进的人工智能工具已经被广泛应用于多个行业中： - **教育**：利用个性化学习路径推荐系统帮助学生更有效地掌握知识点； - **医疗健康**：辅助医生诊断疾病或者预测患者可能出现的症状变化趋势； - **金融服务业**：风险评估、信用评分等领域都可见到它们的身影； - **电子商务平台**：商品描述自动生成、客服机器人等功能极大提升了用户体验和服务效率； 此外，在创意产业如广告设计等方面也有出色表现，可以快速生成高质量的内容素材满足市场需求。 ```python import requests def query_model(prompt, api_key="your_api_key"): url = "https://api.example.com/v1/models/inference" headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"} data = { 'prompt': prompt, 'max_tokens': 50 } response = requests.post(url, json=data, headers=headers) result = response.json() return result['choices'][0]['text'] example_prompt = "解释一下什么是气候变化的影响?" response_text = query_model(example_prompt) print(response_text) ``` 上述代码片段展示了一个简单的API接口调用示例，用于向某个远程服务发送请求以获取由指定大模型产生的回复内容。
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