大模型的应用可行方案分析

大模型的应用可行方案分析

• 自然语言

  • 语义理解，目前核心的软件办公都趋向聊天办公，那么语义理解就是核心的问题

  • 问答系统，对于专业的行业的知识需要有相对准确的回答

• 视图分析

  • 通过图像识别，进行信息的提取，处理，分析得出人为想要的结果

• 比如之前做的无人机垃圾摄像的识别，还有其他更多的应用场景，

• 巡检时候异常信息上报，所有对于行业有用的客观实际场景的信息的上报提取

• 应用分析和推理

  • 数字化的信息管理都是有自己的行业化业务领域逻辑的，所以引入过程中需要有对应的领域的知识，然后应用与分析，同时经过推理可以衍生出更多更好的行业化的解决方案

自然语言理解清楚，把参数传过来调用 AI 1.0 的模型(小模型)以及外部数据库，结果是可靠的，成本也比较低，最后再用大模型把结果组装起来，形成一个报告。模型在这里起到了任务分发的作用：分成子任务、每个子任务调用什么。在子任务里，有些大模型支撑的，有些是原来的统计模型，有些甚至都不是自己的，而是某个第三方的模型，客户最后要的，只要能完成任务就行

大模型的私有化部署的问题

AI大模型的应用大多数场景下因为安全机密性问题都需要私有化部署，并且解决的问题都是某一个行业领域的问题，大模型承担的相当于这个行业的技术专家的工作，而私有化带来的一些主要问题：

1. 计算能力问题：AI大模型通常包含数百万甚至数十亿的参数，这需要大量的计算资源和存储空间。在私有化部署中，需要配置高性能的硬件设备，如GPU或TPU，以确保模型训练和推理的速度。

2. 数据隐私和安全：AI大模型的训练通常需要大量的数据，而在某些场景下，这些数据可能包含敏感信息。在私有化部署中，需要确保数据隐私和安全，防止数据泄露或被恶意使用。

3. 集成和兼容性：不同的AI大模型可能需要不同的硬件和软件环境。在私有化部署中，需要确保所选择的硬件和软件环境能够支持AI大模型的运行和优化。此外，还需要解决与现有系统集成的技术挑战。

4. 成本和可持续性：私有化部署需要较高的初始投资，包括硬件设备、软件许可、集成开发等。此外，由于模型训练和推理所需的计算资源较大，运行成本也可能较高。需要考虑这些成本与长期收益的关系，以及如何降低运行成本。

解决私有化部署可行性方案有

1. 针对模型的性能改进：因咱们的应用场景需要的是某一个行业的专家服务，所以可以采用一些技术，如轻量化模型、剪枝、量化等，以提高模型的性能和效率，一个行业一个大模型的应用部署方案

2. 选择合适的硬件设备：根据模型规模和计算需求，选择合适的硬件设备，如GPU或TPU。可以考虑使用云服务提供商的硬件资源，以降低初始投资成本。

3. 优化模型训练和推理：通过优化算法和调整模型参数，可以提高模型训练和推理的效率，降低计算资源的使用。此外，可以考虑使用模型压缩和量化技术，以减少模型规模和降低计算复杂度。

4. 加强数据隐私和安全保护：在数据传输和处理过程中，可以使用加密技术和安全通道，确保数据的安全性和隐私性。同时，建立严格的数据管理制度，防止数据泄露和被恶意使用。

5. 选择合适的软件环境：选择支持AI大模型的软件环境，如深度学习框架、编程语言和操作系统等。可以考虑使用开源软件和工具，以便进行定制和优化可以采用一些开源工具和框架，如TensorFlow Serving、PyTorch Serving等，实现模型本地化、算法优化、部署架构，以提高开发效率和部署效果

6. 集成和兼容性解决方案：在集成开发过程中，可以使用标准的接口和协议，以便与现有系统进行集成。同时，可以寻求专业的技术咨询和支持，以解决集成和兼容性方面的技术挑战。

7. 考虑成本和可持续性：在私有化部署中，需要综合考虑初始投资成本和长期运行成本。可以考虑使用云服务提供商的资源，以降低初始投资成本。同时，可以通过优化模型训练和推理、选择合适的硬件和软件环境等措施，降低运行成本。

行业应用大模型初体验设想

自然资源管理

1. 实现自然资源的高效利用：做地环节可以通过对地理信息的分析和利用，实现自然资源的高效利用，如水资源的调配、土地的利用等。

可以通过图片对用地信息进行分析信息提取，用于排摸、巡检等，对于关键的一些分析数据进行形成报告，之后通过与语义分析理解帮助提供用地决策等

1. 保护生态环境：做地环节可以通过对环境的监测和预警，及时发现环境问题，采取有效的措施进行保护。

可过视图分析对于一些可以通过视觉差异进行分析获取的异常环境信息进行采集，同时进行预警

1. 推动信息化建设：做地环节可以通过数字化产品的推广和应用，推动地方信息化建设的进一步发展，提高地方的管理水平和服务能力。

通过自然语言分析以及相关的推理和分析能力来优化管理方式和服务能力，比如简化交互方式等等

基础道路设施

1. 实时监测和预测能力：数字孪生产品可以实时监测桥梁的状态，发现和解决问题，减少安全隐患和损失。

可过视图分析对于一些可以通过视觉差异进行分析获取的异常环境信息进行采集，同时进行预警

1. 可视化和交互性：数字孪生产品可以提供更直观、交互性更强的桥梁模型展示，方便用户进行监测、诊断和维护，提高工作效率。

通过自然语言分析以及相关的推理和分析能力来优化管理方式和服务能力，比如简化交互方式等等

企业数字化办公-以OA为例

1. 人工智能：数字化办公软件服务应该利用人工智能技术，提高办公效率和工作质量。例如，自动化文档处理、语音识别和智能客服等。

通过语义理解来进行文档的分析处理，信息的提取

1. 聊天化办公

通过聊天的信息分析提取有用的信息完成交互操作

1. 自动化决策支持

文档的自动化获取结果分析，自定义分析过程，进行推理

大模型的引入-智能检测

• 通过引入大模型无人机图像检测，信息模型抽取，推理模型的引入实现AI融入应用服务，实现操作自动化，办公自动化

  • ERNIE-UIE：Yaojie Lu等人在ACL-2022中提出了通用信息抽取统一框架UIE。该框架实现了实体抽取、关系抽取、事件抽取、情感分析等任务的统一建模，并使得不同任务间具备良好的迁移和泛化能力。为了方便大家使用UIE的强大能力，PaddleNLP借鉴该论文的方法，基于ERNIE 3.0知识增强预训练模型，训练并开源了首个中文通用信息抽取模型UIE。该模型可以支持不限定行业领域和抽取目标的关键信息抽取，实现零样本快速冷启动，并具备优秀的小样本微调能力，快速适配特定的抽取目标。

  • 基于飞桨和OpenVINO的无人机航拍图像检测 ： 无人机巡检场景小目标检测与量化加速部署方案详解

• 基于之前做过的垃圾检测的方式开发一套通用的AI算法模型，系统框架

WebAR技术相关应用

• 通过AR技术引入移动端的信息交互，比如信息采集，上报等，比如桥梁项目，病害信息上传，可以通过AR上传然后识别上报

综合应用

通过整合业务模型信息输入到小模型形成自动化的业务流信息，可以实现聊天式办公，同时中间的复杂的业务信息提取通过大模型实现，然后机器人可以自动形成交互办公入口。同时行业孪生解决方案采用AES的核心解决方案可以降低成本，同时坚持倾斜摄影技术保证兜底1：1还原技术。