文心大模型

文心大模型是百度公司推出的一款知识增强大模型具有以下核心优势：
– 标注数据更少：通过学习少量行业数据大模型就能够应对特定业务场景的需求。
– 模型效果更优：大模型在各场景上的效果均优于普通模型。
– 创造能力更强：大模型能够进行内容生成（AIGC）助力内容规模化生产。
– 灵活定制场景：通过举例子的方式定制大模型海量的应用场景。

文心大模型的应用场景包括：
– 自然语言处理：面向语言理解、语言生成等NLP场景具备超强语言理解能力以及对话生成、文学创作等能力。
– 计算机视觉：基于领先的视觉技术利用海量的图像、视频等数据为企业和开发者提供强大的视觉基础模型以及一整套视觉任务定制与应用能力。
– 跨模态：基于知识增强的跨模态语义理解关键技术可实现跨模态检索、图文生成、图片文档的信息抽取等应用的快速搭建落实产业智能化转型的AI助力。
– 生物计算：融合自监督和多任务学习并将生物领域研究对象的特性融入模型。构建面向化合物分子、蛋白分子的生物计算领域预训练模型赋能生物医药行业。
– 行业：文心大模型与各行业企业联手在通用大模型的基础上学习行业特色数据与知识建设行业AI基础设施。

文心大模型的相关项目包括：
– 文心一言：一款知识增强大语言模型能够与人对话互动回答问题协助创作高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。
– ERNIE Bot：一款知识增强大语言模型基于百度新一代大语言模型的生成式AI产品。
– PLATO-XL：一款基于深度学习的对话生成模型能够生成自然流畅的对话。
– ERNIE-Search：一款基于深度学习的搜索引擎能够理解用户的搜索意图提供相关的搜索结果。
– ERNIE-M：一款基于深度学习的跨语言模型能够实现不同语言之间的翻译和理解。
– ERNIE-Code：一款基于深度学习的代码生成模型能够根据用户的需求生成相应的代码。
– VIMER-StrucTexT：一款基于深度学习的OCR图像表征学习模型能够识别图像中的文字和结构。
– VIMER-UFO：一款基于深度学习的多任务视觉表征学习模型能够同时处理多个视觉任务。
– VIMER-TCIR：一款基于深度学习的视觉处理多任务学习模型能够同时处理多个视觉任务。
– VIMER-CAE：一款基于深度学习的自监督视觉表征学习模型能够自动学习图像的特征。
– ERNIE-Layout：一款基于深度学习的文档智能模型能够理解文档的结构和内容。
– ERNIE-ViLG：一款基于深度学习的文图生成模型能够根据用户的描述生成相应的图片。
– ERNIE-ViL：一款基于深度学习的视觉-语言模型能够理解图像和语言之间的关系。
– ERNIE-SAT：一款基于深度学习的语音-语言模型能够理解语音和语言之间的关系。
– HelixGEM：一款基于深度学习的化合物表征学习模型能够预测化合物的性质和活性。
– HelixFold：一款基于深度学习的蛋白质结构预测模型能够预测蛋白质的三维结构。
– HelixFold-Single：一款基于深度学习的单序列蛋白质结构预测模型能够预测单序列蛋白质的三维结构。