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第四范式類GPT產(chǎn)品“式說”新增加模態(tài)及企業(yè)級Copilot才能

發(fā)布時間:2023-03-26 文章來源:本站  瀏覽次數(shù):3360

3月24日,第四范式發(fā)布了全新晉級的“式說”(4Paradigm SageRA),在原有生成式對話才能的根底上,參加了文本、語音、圖像、表格、視頻等多模態(tài)輸入及輸出才能,并增加了企業(yè)級Copilot才能。應用企業(yè)級Copilot才能,式說能夠與企業(yè)內部應用庫、企業(yè)私有數(shù)據(jù)等停止聯(lián)網(wǎng),對信息和數(shù)據(jù)停止剖析,答復員工的問詢或執(zhí)行相關任務,成為業(yè)務助手。

為滿足企業(yè)級部署的需求,式說持續(xù)了“內容可信、本錢可控、數(shù)據(jù)平安”三大特性。

晉級后的式說將重新定義員工與業(yè)務系統(tǒng)的交互方式。詳細來說,員工能夠經(jīng)過語音、文本、圖像、表格、視頻等多模態(tài)方式,向式說發(fā)起訊問或下達指令,式說在精準了解其企圖后,聯(lián)網(wǎng)企業(yè)多模態(tài)的信息、企業(yè)軟件及其他專用AI才能,剖析出答案,并以所需求的方式來輸出答案。

式說的中心才能源自于第四范式在計算機感知、構造化數(shù)據(jù)機器學習、自然言語處置、決策優(yōu)化以及大范圍散布式并行技術等范疇持續(xù)的積聚與創(chuàng)新;谧灾餮邪l(fā)的Augmented Large Multi-Modal Pre-Trained Model,并分離Multi-Modal Query Tokenization Learning、Copilot Optimization,讓預鍛煉模型不只是言語模型,而是多模態(tài)的助手,可以學會運用專業(yè)工具來處理問題。同時,基于用戶反應的強化學習(RLHF)、Automatic Prompt Optimization等技術,讓式說基于用戶反應可以越用越好。

根底AI技術創(chuàng)新終將走入產(chǎn)業(yè),帶來消費力的開展與革新。在技術逾越式開展的今天,第四范式表示,希望將先進、前沿的技術,率先應用于企業(yè)客戶場景,協(xié)助企業(yè)享用到新技術帶來的消費力提升,共同邁向AIGC時期。

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