Pour faire jouer un plus grand rôle aux grands modèles, il est indissociable de l'élément clé de la base de connaissances.

Dans le monde des grands mannequins, il existe des mots d'argot, comme « dessiner des cartes » et « raffiner l'alchimie ». Ces termes semblent faciles et amusants, mais pour que « l'élixir » fonctionne vraiment, il y a un élément clé derrière lui : une base de connaissances. Dans cette base de connaissances, une grande quantité d'informations et de techniques sont stockées pour aider les joueurs à mieux comprendre et utiliser ces argots. La base de connaissances contient non seulement les règles et le gameplay du jeu, mais implique également l'histoire de fond et l'introduction des personnages du jeu, du traitement du langage naturel (NLP) et de la génération de contenu à la reconnaissance d'images, les grands modèles ont démontré des capacités étonnantes dans divers domaines. . Cependant, lorsque de grands modèles traitent de problèmes dans des domaines spécifiques, les résultats peuvent ne pas être suffisamment précis ou pertinents en raison du manque de connaissances de base nécessaires.

Comment devons-nous comprendre la base de connaissances spécialement construite pour l’IA ?

L'idée principale de la base de connaissances est de permettre aux grands modèles d'utiliser des connaissances supplémentaires. Il ne s'agit pas seulement du stockage de données, mais contient également des informations vérifiées et organisées.

Le processus d'application de grands modèles nécessite souvent le traitement de données hautement spécialisées et complexes. En introduisant une base de connaissances, les modèles ont accès à des données de haute qualité et très pertinentes, augmentant ainsi la précision des résultats. Par exemple, dans le domaine médical, les bases de connaissances peuvent fournir les dernières données de recherche médicale et d’essais cliniques, permettant à l’IA d’établir des diagnostics et des recommandations de traitement plus précis.

En fournissant des informations spécialisées, en améliorant la qualité des données, en prenant en charge un raisonnement complexe et en mettant à jour dynamiquement les connaissances, la base de connaissances permet aux grands modèles de jouer une plus grande valeur et un plus grand rôle dans des applications pratiques, dont on peut dire qu'elles sont encore plus puissantes.

Sur la base des divers avantages de la base de connaissances, des capacités diversifiées peuvent être développées grâce à une formation sur modèles, telles que des moteurs de recherche intelligents, des outils de vérification automatisés, des outils de traitement linguistique, des assistants automatisés, etc., pour extraire et gérer plus facilement les connaissances et les améliorer. efficacité du travail des employés.

Ce numéro de Stratégie de transformation numérique se concentrera sur la création d'un cadre de base de connaissances sur l'IA pour discuter de la manière de créer une base de connaissances sur l'IA efficace et intelligente. Nous avons également trouvé certains outils de produits sur le marché pour les examiner de plus près. Dans la vague de transformation numérique, la base de connaissances sur l’IA joue un rôle important. Il s'agit d'un système de stockage, de gestion et de partage centralisés des connaissances qui peut aider les organisations à utiliser et à appliquer efficacement les ressources de connaissances. La base de connaissances en IA comprend principalement la collecte et l'intégration de connaissances. En bref, la base de connaissances fournit non seulement une base solide et une garantie pour l'application pratique de grands modèles, mais peut également libérer un plus grand potentiel grâce à l'intégration des deux.

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