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Predict?the?Next?“X”,第四范式發(fā)布先知AIOS?5.0
2024-03-29
今天,第四范式發(fā)布了先知AIOS 5.0,一款全新的行業(yè)大模型平臺。
大語(yǔ)言模型的原理是根據歷史單詞去不斷預測下一個(gè)單詞,換一句常見(jiàn)的話(huà):Predict the Next “Word”。
當前對于行業(yè)大模型的普遍認知就是沿用這種邏輯,用大語(yǔ)言模型去 fine-tune 行業(yè)數據,預測下一個(gè)字。
但各行各業(yè)的場(chǎng)景往往面對的不是簡(jiǎn)單的文字格式,行業(yè)需要的往往也不是預測下一個(gè)字,而是Predict the Next“X”,這里的“X”可能包含水文數據、健康報告、設備監測數值、設計推演等。
先知AIOS 5.0 進(jìn)一步升級預測下一個(gè)X的能力。其核心特點(diǎn)是基于各行各業(yè)場(chǎng)景的X模態(tài)數據,構建行業(yè)基座大模型。

先知AIOS時(shí)至今日已經(jīng)發(fā)展近10年,通過(guò)1.0到5.0的進(jìn)化,降低AI門(mén)檻,實(shí)現對更多場(chǎng)景的規?;采w。
- 2015年,先知AIOS 1.0版本首次發(fā)布,通過(guò)高維、實(shí)時(shí)、自學(xué)習框架提升模型精度;
- 2017年,先知AIOS 2.0版本利用自動(dòng)建模工具HyperCycle,大幅降低模型開(kāi)發(fā)門(mén)檻;
- 2020年發(fā)布的先知AIOS 3.0版本規范AI數據治理和上線(xiàn)投產(chǎn),完成建模到落地應用“最后一公里”;
- 2022年,先知AIOS 4.0版本引入北極星指標,發(fā)揮AI應用價(jià)值,提升企業(yè)核心競爭力。
全新發(fā)布的先知AIOS 5.0,解決了當前行業(yè)大模型只能將行業(yè)文本數據喂給大語(yǔ)言模型、生成下一個(gè)字的問(wèn)題,讓大模型能來(lái)到的領(lǐng)域更加廣泛。
以健康管理領(lǐng)域為例,如果把大量的專(zhuān)業(yè)醫學(xué)及健康相關(guān)的語(yǔ)料投喂給大語(yǔ)言模型,大語(yǔ)言模型可以理解相關(guān)的術(shù)語(yǔ)和指標;但如果你把自己近三年的體檢報告中的某些指標發(fā)給大模型,并詢(xún)問(wèn)明年自己的身體狀況,它并不能夠預測給出答案,因為這個(gè)問(wèn)題超出了“語(yǔ)言”的范疇。所以這樣的行業(yè)大模型并不是一個(gè)真正的健康管理大模型。
如何才能構建真正的健康管理大模型呢?如果“X“的模態(tài)從“文字Word”變成了“體檢報告數據”,模型如果可以不斷地根據歷史體檢報告數據去預測下一個(gè)體檢報告。這就是AIOS 5.0平臺上構建的一個(gè)健康管理大模型。
使用Predict the Next “X”的技術(shù)原理,第四范式已經(jīng)與客戶(hù)一起打造了一系列的行業(yè)大模型。

在健康管理領(lǐng)域,X是體檢報告,可基于歷史上的體檢報告,構建健康管理大模型。它會(huì )基于過(guò)去5年你的體檢報告,依次“生成”未來(lái)第1年、第2年、第3年的體檢報告,供醫生給出專(zhuān)業(yè)的健康管理建議。

在水電管理領(lǐng)域,X是設備檢測狀態(tài),可基于歷史設備狀態(tài)數據,構建水電設備大模型。它會(huì )基于過(guò)去7天機組子部件的運行狀態(tài),依次“生成”未來(lái) 3 天小時(shí)級的定轉子部件報告,供維修人員給出維修方案。

在水務(wù)領(lǐng)域,X是水文報告,可基于歷史水文報告生成水務(wù)大模型。它會(huì )基于歷史水文數據和未來(lái)7天小時(shí)級的氣象數據,依次“生成”未來(lái)第1天、第2天……至第7天的水文數據報告,供水文監測人員識別發(fā)生洪水及相關(guān)次生災害險情、采取應急預案。

在聲學(xué)領(lǐng)域,X是射線(xiàn)分布圖,可基于歷史數據構建聲學(xué)大模型。它可以基于音樂(lè )廳的幾何模型和房間數據,從聲源發(fā)射5000Hz頻率射線(xiàn),生成射線(xiàn)在10ms,20ms,30ms,40ms的位置分布圖。供專(zhuān)業(yè)人員評估當前音源擺放位置是否給觀(guān)眾提供高品質(zhì)的聽(tīng)覺(jué)體驗。

以上的行業(yè)大模型都是基于先知AIOS 5.0構建的。企業(yè)用戶(hù)可以基于“X模態(tài)”的數據,在該平臺上構建行業(yè)大模型,解決行業(yè)的高價(jià)值問(wèn)題。

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