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标题: AI大模型运用：政务大模型落地案例分析 [打印本页]
作者: 0qCf    时间: 3 天前
标题: AI大模型运用：政务大模型落地案例分析
一、AI大模型的发展与分类

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AI大模型的发展可以说是科技提高中的一项重要里程碑。后来，传统AI专注于特定义务，如图像辨认等感知智能。但是，随着技术的提高，出现了可以完成复杂义务的认知智能，即以ChatGPT为代表的大模型。这些大模型经过深度学习和庞大的数据训练，完成了更高层次的人机交互才能。
在分类上，大模型可分为通用大模型和垂直大模型两类。通用通用大模型旨在模拟人类智能行为，可以执行任何人类智能活动；而垂直大模型则聚焦于特定范畴或义务。这种分类协助我们更好地了解不同类型的大模型在实践运用中的优势和局限性。
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AI发展的三个阶段通常指的是：
（1）传统AI：这个阶段次要专注于特定义务的感知智能，比如图像辨认技术。这些系统通常被设计来完成特定的义务，并且在这些义务上表现出高效和准确。
（2）AI大模型：这个阶段指的是可以完成复杂义务的认知智能，即以ChatGPT为代表的AIGC（AI Generated Content，人工智能生成内容）。这些模型可以了解和生成自然言语，执行多种复杂的义务，如言语翻译、文本摘要、问答系统等。
（3）通用人工智能（AGI）：这是AI发展的最终目的，指的是可以完全模拟人类智能的行为，可以执行任何人类智能活动。AGI将具有自我看法、情感、创造性和其别人类智能的复杂特征，但目前还没有完成。
这三个阶段代表了从简单的自动化义务到复杂的认知义务的演化，以及从特定功能到广泛适用性的发展。
二、政务大模型

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政务范畴的信息量庞大且复杂，传统的沟通机制往往难以应对。而大模型经过公有化部署，为政务网站、公众号、App及办事大厅等平台提供了弱小的支持。它们可以自动辨认咨询人的核心诉求，并精准检索定位知识点，从而减少人工负担，提高政务服务效率。
此外，大模型还助力构建政务知识库，经过整合内外部公开信息，完成一致管理和自动解读。这不只提升了政务服务质量，也有效保障了数据隐私安全。在一些地方政府中，大模型曾经成为提升工作效率的重要工具。
2.1、大模型+政务智能问答

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“大模型+政务智能问答”是指应用大型人工智能模型来加强政务服务的智能化程度，经过自然言语处理和机器学习技术，提供自动化的问答服务。这种服务可以了解和回答用户的咨询，提供疾速、准确的反馈，从而提高政务服务的效率和用户称心度。大模型+政务智能问答的运用场景包括：
经过大模型技术，构建政务知识库，一致管理图文、音视频材料，自动解读并生成问答知识点，定位咨询内容地位。这可以协助政府机构和公共部门提高呼应市民需求的速度，减少人工负担。
将大模型的才能公有化部署在政务网站、公众号、App及办事大厅等平台中，支持页面样式开发。这样可以提供面向群众和面向业务的各类咨讯问答与意见建议。
针对企业外部或政府机构的各类业务知识，经过大模型提供智能问答服务，公有化部署，完成知识的疾速检索和运用。
应用大模型自动校正公文中的文字差错、知识性差错、内容风险辨认，并生成符合排版要求的公文文件。这可以提高公文处理的效率和质量。
基于版面分析模型，自动辨认公文的版头、主体、版记、公章等元素，以便于后续的自动化处理。
经过这些运用，大模型+政务智能问答可以有效地提升政务服务的智能化程度，使其愈加高效、准确和安全。
2.2、落地案例：某市工信局+智能回答

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某市工信局的落地案例展现了大模型技术在政务智能问答范畴的运用。以下是该案例的关键点：





经过这个案例，可以看出大模型技术在政务范畴的运用可以分明提高服务效率和质量，同时也可以保护数据隐私和安全。这种技术的运用有助于推进政务服务的古代化，使其愈加智能化和自动化。
2.3 落地案例：大模型+公文校正

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某市统战部的案例，展现了大模型技术在公文校正范畴的运用，特别是针对日常文件告诉和思想汇报等文字材料的自动化校正。以下是该案例的关键点：





经过这个案例，可以看出大模型技术在公文校正方面的运用可以分明提高公文处理的效率和质量，同时确保数据的安全性和保密性。这种技术的运用有助于提升政府机关和公共部门的工作效率，确保公文的规范性和准确性。
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如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指点过不少同行后辈。协助很多人得到了学习和成长。
我看法到有很多阅历和知识值得分享给大家，也可以经过我们的才能和阅历解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的状况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业冤家无法获得正确的材料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型材料包括AI大模型入门学习思想导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频收费分享出来。
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第一阶段： 从大模型系统设计动手，讲解大模型的次要方法；
第二阶段： 在经过大模型提示词工程从Prompts角度动手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台运用开发借助阿里云PAI平台构建电商范畴虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库运用开发以LangChain框架为例，构建物盛行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新批发、新媒体范畴构建合适当前范畴大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台运用与开发为主，经过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业运用。
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• 基于大模型全栈工程完成（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），经过这门课可获得不同才能；
• 可以应用大模型处理相关实践项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需求处理海量数据，应用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型运用开发技能，可以让程序员更好地应对实践项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI运用开发，完成大模型实际、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据预备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 可以完成时下抢手大模型垂直范畴模型训练才能，提高程序员的编码才能： 大模型运用开发需求掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码才能和分析才能，让程序员愈加纯熟地编写高质量的代码。
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