在非洲的一個繁忙辦公室里，項目主管簡曉正在與一款尖端的大語言模型進行交談，為當?shù)乜蛻籼峁┽槍π缘捻椖糠桨浮Ｔ谌f里之外的國內，簡曉的項目支撐團隊正根據簡曉給客戶提出的項目方案，通過大語言模型調整、完善項目執(zhí)行方案，而這一切都是通過部署在簡曉所在公司的跨國內網中的“通鑒”AI聚合大模型系統(tǒng)進行的。
“通鑒”內網私有化AIGC大模型系統(tǒng)
蒲公英“通鑒”AI聚合大模型系統(tǒng)是一種創(chuàng)新的硬件-軟件混合解決方案，一種即插即用的設備，通過整合國內外先進商用大語言模型，通過本地內網硬件私有化部署實施的。這是一種符合最嚴苛隱私要求的技術方案，完全在內部網絡中運行，從物理層保證了企業(yè)數(shù)據的隱私安全。
實際部署上，“通鑒”AI聚合大模型是一款即插即用的設備，只需要簡單的配置，就能夠在無需任何技術支持與維護的情況下使用。這對于這家初創(chuàng)公司來說，無疑是一種解放，他們可以將更多的精力投入到產品的研發(fā)和市場的拓展上。
“通鑒”提供了從適合初創(chuàng)公司的70億參數(shù)、8GB內存，到適合專業(yè)領域的700億參數(shù)、192GB內存的不同軟硬件配置。這意味著，無論是初創(chuàng)公司還是專業(yè)機構，都能夠找到適合自己的配置。
此外，蒲公英通鑒聚合了國內外先進商用大語言模型，保持技術的先進性和持續(xù)的更新迭代。這讓這家初創(chuàng)公司能夠始終保持在行業(yè)的前沿，不斷提高自己的市場競爭力。
蒲公英通鑒適應市場化企業(yè)、教育、科研、醫(yī)療、財務、法律、政府機構、甚至保密單位，在市場、營銷、運營、銷售、產品、客服、法務、人事、行政、財務、研發(fā)等不同工作場景使用。
最后，蒲公英通鑒還提供了參數(shù)調整的功能，用戶可以根據自己的需要，對通鑒AI聚合大模型的參數(shù)進行調整。這樣，用戶就能夠根據自己的實際需求，定制出最適合自己的模型。
“通鑒”內網AI大模型是一個強大的工具，但它只是我們可持續(xù)未來的一部分。可以預見，將會有越來越多的企業(yè)和機構，采用這樣的解決方案，推動我們的社會向著更加可持續(xù)的方向發(fā)展。
現(xiàn)在，就是你采用蒲公英通鑒，步入可持續(xù)未來的最佳時機。
一體化解決方案
“通鑒”是一種先進的人工智能解決方案，它聚合了大語言模型，可以廣泛應用于數(shù)據分析、文本優(yōu)化、內容生成等各種工作流程，從而幫助企業(yè)提高工作效率，優(yōu)化工作流程。更重要的是，它的軟硬件一體化設計和純內網部署方式，使得企業(yè)可以在不依賴互聯(lián)網的情況下，依然能夠享受到人工智能帶來的便利和高效。
功能強大，應用廣泛
無論是市場營銷、運營管理，還是銷售分析、產品設計，甚至是法務審查、人事管理，以及行政辦公、財務決策、研發(fā)創(chuàng)新等等，無論在哪個領域，無論是哪種規(guī)模的企業(yè)，都可以通過“蒲公英通鑒”找到適合自己的解決方案。更重要的是，不同規(guī)模的企業(yè)，可以根據自己的需求，選擇適合自己的軟硬件配置，從70億參數(shù)、8GB內存的初創(chuàng)公司配置，到適合專業(yè)領域的700億參數(shù)、192GB內存的配置，都可以在“蒲公英通鑒”中找到。
保護數(shù)據隱私
在當今這個數(shù)據是新石油的時代，數(shù)據安全和隱私保護已經成為了每個企業(yè)最關心的問題。“通鑒”恰恰在這一點上做得非常好。因為它采用了純內網部署的方式，所有的數(shù)據處理和存儲都在企業(yè)的內網環(huán)境中進行，不會與外部網絡產生任何連接，這為企業(yè)的數(shù)據安全提供了一道堅實的防線。
一次配置，即插即用
如果你以為使用這樣一種先進的人工智能解決方案會很復雜，那你就錯了。“蒲公英通鑒”的使用非常簡單，只需要進行類似于家用路由器的簡單配置，就可以立即使用，無需技術支持和維護。
聚合國內外先進商用大語言模型
“通鑒”聚合了Llama 2等國內外先進的商用大語言模型，這些模型在自然語言處理、機器學習等領域有著廣泛的應用，是當前人工智能技術的最前沿。
蒲公英通鑒應用示例：
“通鑒”AI聚合大模型系統(tǒng)是一個集成了多種領先大語言模型的通用AI系統(tǒng)，可能會有以下幾類典型的應用場景:
客服與客戶服務 - 可以用來自動回復客戶問題,提供基礎咨詢服務等。
內容生成 - 可以自動生成各類文本內容,如報告、新聞、產品描述等。
數(shù)據分析 - 可以快速分析和整理大量結構化/非結構化數(shù)據。
個性化推薦 - 可以通過理解用戶查詢意圖和興趣，提供更精準的搜索結果和個性化推薦。
知識管理 - 可以建立企業(yè)內部的知識圖譜,并基于此提供知識問答和智能搜索服務。
AI助手 - 與用戶交互,提供信息查詢、任務管理、情感交流等服務。
自動文檔、報告生成 - 可以輔助自動化生成法律文書、合同等專業(yè)文檔。
輔助辦公 - 可以成為企業(yè)員工的智能助理,輔助完成日常辦公任務。
其他專業(yè)領域應用 - 在醫(yī)療、教育、金融等領域,也可以找到與之匹配的業(yè)務應用場景。
綜上所述,這類系統(tǒng)可以覆蓋廣泛的應用場景,為各行各業(yè)提供強大的AI賦能。具體應用還需要根據企業(yè)的實際業(yè)務需求來定位。
現(xiàn)在，像簡曉一樣，你是否也想要嘗試一下“通鑒”呢?讓我們一起期待，看看這個神秘的力量將如何引領企業(yè)智能化的新篇章。
關于通鑒“通鑒”
“通鑒”是蒲公英推出的適用于企業(yè)內網或數(shù)據高度隱私要求場景的AIGC聚合大語言模型解決方案。它具有以下特點：
軟硬件一體，純內網部署、網絡物理層保護企業(yè)數(shù)據隱私。
即插即用，只需類似家用路由器的簡單配置即可使用，無需技術支持與維護。
從適合初創(chuàng)公司的70億參數(shù)、8GB內存，到適合專業(yè)領域的700億參數(shù)、192GB內存的不同軟硬件配置。
聚會國內外先進商用大語言模型，保持技術的先進性和持續(xù)的更新迭代。
適應市場化企業(yè)、教育、科研、醫(yī)療、財務、法律、政府機構、甚至保密單位，在市場、營銷、運營、銷售、產品、客服、法務、人事、行政、財務、研發(fā)等不同工作場景使用。
可以根據需要，對通鑒的模型參數(shù)進行調整。
通鑒聚合AIGC大語言模型的具體優(yōu)勢如下：
數(shù)據隱私保護：系統(tǒng)純內網部署，網絡物理層保護企業(yè)數(shù)據隱私，避免數(shù)據泄露風險。
易用性：系統(tǒng)即插即用，只需類似家用路由器的簡單配置即可使用，無需技術支持與維護，降低了企業(yè)的使用成本。
性能：系統(tǒng)模型提供從70億參數(shù)到700億參數(shù)的不同軟硬件配置，滿足不同企業(yè)的需求。
適用性：系統(tǒng)適應市場化企業(yè)、教育、科研、醫(yī)療、財務、法律、政府機構等不同行業(yè)，在不同工作場景中發(fā)揮作用。
可擴展性：根據需要，可以對系統(tǒng)模型參數(shù)進行調整，滿足企業(yè)的個性化需求。
總體而言，通鑒是一款適用于企業(yè)內網或數(shù)據高度隱私要求場景的AIGC聚合大語言模型解決方案，具有數(shù)據隱私保護、易用性、性能、適用性和可擴展性等優(yōu)勢。
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常見問題FAQ
1. “通鑒”安全嗎?
“通鑒”對安全性的保障采取了嚴格的措施。首先，其作為一款軟硬件一體的解決方案，通過純內網部署和網絡物理層的保護，確保了企業(yè)數(shù)據的安全。這意味著，所有的數(shù)據處理都在本地進行，不需要通過互聯(lián)網傳輸，極大地降低了數(shù)據泄露的風險。
其次，蒲公英通鑒聚合了國內外先進商用大語言模型，這些模型在設計和訓練時，都充分考慮了數(shù)據的安全性和隱私保護。用戶可以放心地使用這些模型，不用擔心自己的數(shù)據會被濫用。
綜上，蒲公英通鑒對于數(shù)據的保護措施嚴密，安全性得到了很好的保障。然而，任何工具的安全性都需要用戶的正確使用和合理配置，因此，用戶在使用時也應當遵循相關的安全使用指南，確保數(shù)據的安全。
2. “通鑒”的純內網部署和網絡物理層保護是如何確保數(shù)據安全的?
“通鑒”純內網的部署和網絡物理層保護通過以下方式幫助確保數(shù)據安全：
純內網部署：這意味著所有的數(shù)據處理都在本地進行，不需要通過互聯(lián)網傳輸。這極大地降低了數(shù)據在傳輸過程中被攔截或者被未經授權的第三方訪問的風險。此外，純內網部署還使得企業(yè)能夠更好地控制和管理自己的數(shù)據，包括對數(shù)據的訪問、使用和存儲。
網絡物理層保護：網絡物理層是網絡的最底層，包括了實際的硬件設備、電纜、信號等。通過保護網絡的物理層，可以防止物理攻擊，比如斷開網絡連接，或者通過硬件設備獲取數(shù)據。這為數(shù)據的安全提供了一道額外的防線。
這兩種措施結合起來，提供了一種全面的數(shù)據保護方案。然而，要注意的是，盡管這些措施能夠提高數(shù)據的安全性，但并不能保證數(shù)據的絕對安全。因此，企業(yè)還需要采取其他的安全措施，比如數(shù)據加密、訪問控制、定期的安全審計等，以進一步提高數(shù)據的安全性。
3. “通鑒”的軟硬件和系統(tǒng)配置是否可以根據不同需求進行調整?
是的，“通鑒”的硬件配置可以根據不同的需求進行調整。它提供了從適合初創(chuàng)公司的70億參數(shù)、8GB內存，到適合專業(yè)領域的700億參數(shù)、192GB內存的不同硬件配置。這意味著無論你的企業(yè)規(guī)模如何，蒲公英通鑒都能提供適合你的解決方案。
更進一步，蒲公英通鑒也允許用戶對大模型的參數(shù)進行細致的調整，包括 temperature(用于調整 AI 輸出內容的隨機程度)、top_k(用于控制 AI 生成過程中下一個詞組的選擇范圍)、top_p(用于限制 AI 生成過程中下一個詞組的選擇范圍)等。這種高級設置的靈活性，使得蒲公英通鑒能夠更好地適應特定的業(yè)務場景和需求。
通過這種方式，蒲公英通鑒不僅可以實現(xiàn)硬件配置的自定義調整，還能提供對 AI 模型本身的深度優(yōu)化，從而滿足各種不同的業(yè)務需求。
4. “通鑒”的高級設置如何使用?
“通鑒”的高級設置設計得非常直觀和用戶友好。
修改參數(shù)：在這個頁面中，你可以看到各種參數(shù)，如 temperature(溫度)、top_k、top_p 等。你可以通過簡單地點擊和拖動滑塊，或者直接輸入數(shù)字來修改這些參數(shù)的值。每個參數(shù)旁邊都會有一個簡短的解釋，幫助你理解它們的功能。
保存并應用更改：一旦你對參數(shù)的值滿意，點擊”保存并應用”按鈕。這將立即更新設備上的設置，并在所有新的 AI 模型預測中應用這些更改。
這些高級設置允許你根據具體的業(yè)務需求和場景來定制 AI 模型的行為。例如，你可以降低 temperature 參數(shù)以獲得更確定性的輸出，或者提高 top_k 參數(shù)以增加輸出的多樣性。
請注意，盡管這些設置非常強大，但它們也需要謹慎使用。不正確的設置可能會導致模型的性能下降，或者生成不符合你期望的輸出。因此，建議在修改這些設置之前，先進行充分的測試和評估。
5. 有沒有其他參數(shù)可以調整來控制模型生成文本的隨機性和確定性?
除了 temperature 參數(shù)之外，還有一些其他的參數(shù)可以用來控制模型生成文本的隨機性和確定性。下面是一些主要的參數(shù)：
top_k：該參數(shù)控制模型在每個步驟中考慮的最可能的輸出數(shù)量。例如，如果 top_k 設置為50，那么在每個步驟中，模型只會考慮最可能的50個輸出。增加 top_k 的值會增加模型輸出的隨機性，而減少 top_k 的值會使模型的輸出更確定。
top_p：也稱為”nucleus sampling”，該參數(shù)控制模型在每個步驟中考慮的輸出的累積概率。例如，如果 top_p 設置為0.9，那么模型會考慮最可能的輸出，直到這些輸出的累積概率達到0.9。與 top_k 類似，增加 top_p 的值會增加模型輸出的隨機性，而減少 top_p 的值會使模型的輸出更確定。
max_tokens：該參數(shù)控制模型生成的文本的最大長度。如果你希望模型生成更長或更短的文本，你可以調整這個參數(shù)。
frequency_penalty 和 presence_penalty：這兩個參數(shù)被用來懲罰或獎勵模型生成某些類型的文本。例如，你可以通過增加 presence_penalty 來懲罰模型重復使用已經出現(xiàn)過的詞，或者通過增加 frequency_penalty 來懲罰模型使用過于頻繁的詞。
這些參數(shù)通?？梢栽谀Ｐ偷呐渲梦募姓业剑憧梢愿鶕愕男枨蠛蜆I(yè)務場景來調整它們。請注意，調整這些參數(shù)可能會影響模型的性能和輸出的質量，因此在修改它們之前，建議進行充分的測試。
6. “通鑒”AI聚合大模型系統(tǒng)部署的內部準備
在考慮使用蒲公英通鑒或任何其他大型語言模型進行部署時，以下是一些可能有用的建議：
明確需求：在選擇和部署一個大型語言模型之前，明確你的業(yè)務需求是非常重要的。這包括你希望模型解決的問題、所需的性能、可接受的成本等因素。
技術評估：進行深入的技術評估，以了解模型的功能、性能、兼容性以及安全性。這可能包括閱讀技術文檔、測試模型、以及與供應商的技術支持團隊進行討論。
資源準備：確保你有足夠的硬件資源和網絡資源來支撐模型的運行。這可能涉及到硬件設備的購買、網絡的配置、以及可能的硬件和軟件的升級。
人員培訓：讓你的團隊熟悉新的技術和工具，這可能需要進行一些人員培訓。這樣可以確保你的團隊能夠有效地使用和管理新的模型。
安全和合規(guī)：確保你的部署符合所有的安全和合規(guī)要求。這可能包括數(shù)據保護、隱私保護、以及行業(yè)特定的合規(guī)要求。
持續(xù)維護和支持：部署一個大型語言模型并不是一次性的任務，而是需要持續(xù)的維護和支持。這可能涉及到模型的更新、性能監(jiān)控、問題解決、以及可能的優(yōu)化等。
最后，記住，盡管大型語言模型有很多潛力，但它們并不是萬能的。它們可能無法解決所有的問題，也可能有一些限制和挑戰(zhàn)。因此，理解它們的優(yōu)點和局限性，并據此制定實際的期望和策略，是非常重要的。
注：以上內容由蒲公英“通鑒”AI聚合大模型通鑒系統(tǒng)生成。
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