大模型能提高工作效率吗?

大模型可以通过多种方式提高办公效率,尤其是在处理信息和数据方面。

下是一些具体的应用场景

自动化文档处理: 大模型可以自动处理文档,包括阅读、理解和总结长篇文章或报告,以及自动生成摘要或关键点。
自然语言生成: 大模型可以帮助自动撰写电子邮件、报告、提案和其他商务文档,节省时间并减少重复性工作。
数据分析: 大模型可以分析大量数据,提供洞察和建议,帮助决策者更快地做出基于数据的决策。
语言翻译: 对于跨国公司或需要处理多种语言的办公环境,大模型可以提供实时的语言翻译服务,促进跨语言交流。
智能搜索和问答: 大模型可以用于创建智能搜索工具,帮助员工快速找到所需的信息,或者通过问答系统解答员工的问题。
日程管理和提醒: 大模型可以帮助管理日程,自动安排会议,发送提醒,以及根据用户习惯和优先级调整任务列表。
客户服务和支持: 大模型可以用于自动化客户服务,通过聊天机器人回答客户的常见问题,提供24/7的服务。
代码辅助和生成: 对于开发人员,大模型可以提供代码自动完成、错误检查甚至代码生成的功能,提高编程效率。
语音识别和转写: 大模型可以用于语音识别,将会议、访谈或电话通话转换成文本记录,方便后续的处理和存档。
个性化推荐: 大模型可以根据员工的工作习惯和需求提供个性化的内容推荐,如文章、报告、研究等。
通过这些应用,大模型可以帮助员工减少繁琐的任务,专注于更有创造性和战略性的工作,从而提高整体的工作效率和生产力。

大模型在处理办公文档时有哪些具体功能?

大模型在处理办公文档时可以提供多种具体功能,这些功能可以极大地提升办公效率和文档处理的便捷性:

文本摘要: 大模型能够快速阅读长篇文档,并生成内容的摘要,帮助用户节省阅读时间,迅速把握文档的核心信息。
信息提取: 从文档中提取关键信息,如日期、姓名、地点、数字等,用于数据分析和报告生成。
自动分类和标签化: 大模型可以自动对文档进行分类,如区分报告、邮件、合同等,并添加相应的标签,便于检索和管理。
文档翻译: 对于跨国公司或需要处理多种语言的办公环境,大模型可以提供实时的文档翻译服务,促进跨语言交流。
语法和拼写检查: 大模型可以帮助检测文档中的语法错误和拼写错误,提高文档的专业性。
风格调整和改写: 大模型可以根据用户的需求,将文档内容改写成不同的风格或格式,如正式、非正式、简化、详细等。
内容生成: 大模型可以根据用户提供的关键词或主题,生成完整的文档或段落,用于撰写报告、提案、文章等。
问答系统: 大模型可以回答与文档内容相关的问题,提供即时的信息检索和查询服务。
文本比对和合并: 大模型可以帮助比较不同版本的文档,找出差异,并合并修订,以创建最终版本。
格式化和排版: 大模型可以帮助自动调整文档的格式和排版,使其符合特定的样式指南或品牌要求。
关键词和高亮: 大模型可以自动识别文档中的关键词,并进行高亮显示,帮助用户快速定位重要信息。
情感分析和观点提取: 对于包含意见和评论的文档,大模型可以分析情感倾向和提取观点,用于市场研究或客户反馈分析。
通过这些功能,大模型能够辅助办公环境中对文档的创建、编辑、分析和管理的各个方面,极大地提高工作效率和文档处理的准确性。

如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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