AI模型用哪个比较好

推荐适用于不同场景的最佳AI模型
电商搜索推荐场景
对于电商搜索推荐场景，部署高性能的AI大模型至关重要。为了提升模型部署效率和性能，在选择模型时应当考虑其优化目标与方法[^1]。具体而言，针对这一应用场景，建议采用经过精心调校的大规模预训练模型，这类模型能够处理复杂的商品分类、个性化推荐等问题。
例如，基于Transformer架构的语言模型如BERT及其变体RoBERTa等，因其强大的自然语言理解和生成能力而广泛应用于搜索引擎优化；同时结合特定领域知识图谱增强版的大规模预训练模型（如百度文心），可以显著改善推荐系统的精准度和服务质量[^4]。
from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

def classify_text(text):
inputs = tokenizer(text, return_tensors="tf")
outputs = model(**inputs)
predictions = tf.nn.softmax(outputs.logits, axis=-1).numpy()
return predictions.argmax(axis=1)[0]
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客服对话系统
客服对话系统旨在模拟人类坐席提供高效的服务体验。为此目的设计的大模型需要具备良好的泛化能力和快速响应速度。考虑到这一点，应该优先选用那些能够在少量高质量样本条件下迅速收敛并保持良好表现力的算法[^3]。
目前市场上较为流行的解决方案包括但不限于阿里云开发的支持多轮交互的任务导向型对话机器人以及微软推出的面向客户服务领域的专用版本DialoGPT系列模型。这些模型均采用了先进的神经网络结构来捕捉上下文信息，并支持通过微调适应不同的行业需求。
{
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "What's the weather like today?"},
{"role": "assistant", "content": "The weather is sunny with clear skies."}
]
}
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图像识别与视觉理解任务
当涉及到图像识别或更广泛的计算机视觉问题时，则需依赖于专门构建用于此类用途的强大卷积神经网络(CNNs)，比如ResNet,VGG,EfficientNet等等。特别是EfficientNet家族中的成员以其卓越的速度/精度平衡特性著称，非常适合资源受限环境下的实时应用场合。
此外，随着自监督学习技术的进步，一些新兴的研究成果也逐渐崭露头角，例如CLIP(Contrastive Language–Image Pre-training),它利用大量未标注的数据集来进行联合文本-图片表示的学习，从而实现了跨模态检索功能，极大地拓宽了传统CV任务的应用范围。
pip install torch torchvision timm
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import timm
import torch

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model_name = 'efficientnet_b0'
model = timm.create_model(model_name, pretrained=True).to(device)

image_path = './example.jpg'
img_tensor = preprocess_image(image_path) # 假设已经定义好了preprocess_image函数
output = model(img_tensor.unsqueeze_(0))
predicted_class_idx = output.max(-1)[-1].item()

print(f'The predicted class index of {image_path} is: {predicted_class_idx}')
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