链载Ai

标题: 大模型在科研工作中的实践 [打印本页]

作者: 链载Ai 时间: 前天 17:06
标题: 大模型在科研工作中的实践

本文主要为科研工作人员提供一些大模型实践的经验，期望大模型可以帮助科研人员加速文献综述过程，提升数据处理与分析的效率，促进跨学科知识的融合。

本文以金融专业科研工作为例。

大模型简介

个人理解

大模型，作为近年来人工智能领域的一颗璀璨明星，正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。不同于传统的机器学习模型，大模型通常拥有数十亿乃至上万亿的参数，能够理解和生成人类语言、图像、音频等多种形式的信息。

许多人已经体验过与大模型的对话，对话质量之高，甚至令人难以分辨是在与机器还是真人交流。这表明，大模型正逐步演变成一个“智慧中心”，类似于人类的大脑，负责处理和创造知识。与之配套的Agent（代理或智能体），则扮演着“五官”和“四肢”的角色，使大模型能够感知环境并与之互动，从而超越单纯的聊天和沟通，执行具体任务，真正地影响和改变现实世界。

用户可以直接向大模型传达目标，它能够自主规划路径，调用所需工具，甚至进行反思和迭代，以达到预期的结果。即使遇到目前无法理解的问题，通过用户的分解和指导，大模型也能够进一步细化处理，逐步逼近解决方案。
所以，个人认为，大模型不仅是一个技术升级，一种生产力的提升，更确切的说，它是一次革新，一次直接改变我们工作方式、方法的革新。

个人推荐

通义千问：日常使用中，个人感觉生成质量比较好的一个产品，PC、手机APP都有，目前都是免费的。
扣子：另一个很有特色的产品，可以方便快捷的自建智能体，产检、工作流生态极其丰富，有官方的，也有社区贡献的。唯一一点不太完美的地方就是智能体（它的平台叫做Bot）需要公开发布，但是后续估计会提供收费的私有化发布。
Ollama：以上都是直接使用大厂的服务，该产品则是可快速本地搭建大模型，当然，受限于大家的硬件，估计只能跑起来最小模型体验一下。Ollama自己默认提供的命令行和REST，可以搭配Open WebUI或者Anything LLM进行UI操作。

其它还有很多可以选择，大家可以自行尝试：文心一言、星火、天工、Kimi、混元、零一等。