从2022年ChatGPT问世，到如今百度的文心一言和腾讯的混元，大规模语言模型（以下简称大模型）和AIGC相关产品发布的新闻频频出圈，华为、苹果和小米等也相继押注大模型，为何大模型能如此受到大厂们的青睐并纷纷选择入局呢？它和近期火热的AIGC又有关联呢？

首先我们先来了解下大模型和AIGC的概念。

大模型其实是大规模语言模型的简称，即Large Language Model (LLM)，它是一种基于深度学习的自然语言处理模型，能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本。

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）——生成式人工智能，是基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成相关内容的技术。

大模型在AIGC中也扮演着重要的角色，具体体现在以下几个方面。

自然语言处理能力强大：大模型的自然语言处理能力是AIGC的核心。它们可以理解和生成自然语言文本，包括新闻文章、创意文案、答案等高质量的文本内容。

通用性：大模型可以适用于多种自然语言处理任务，这对于AIGC来说非常有价值，因为它们可以用于多种不同的内容生成任务，提供灵活性和效率。

自动化和效率：大模型可以用于自动化文本生成、处理和分析任务，从而提高效率。在AIGC中，这意味着可以更快速地生成大量内容，减轻了人工编辑或创作的负担。

可迁移性：大模型可以通过微调或迁移学习应用到不同的领域或任务中，增加模型在新任务上的速度。这对于AIGC来说也很重要，因为它们可以根据特定领域或应用的需求进行定制，提供个性化的内容生成。

大模型这些优点对于AIGC的发展和应用具有重要意义。此外，大模型还有以下优点：

多语言支持：许多大模型支持多种语言，这使它们适用于全球范围内的多语言应用。

大规模数据学习：大模型可以使用大规模的语料库进行训练，而用以训练的数据参数量级越大，大模型就能学习到更细微的模式和规律，具有更强的泛化能力和表达能力，从而预测出更加准确的结果。

可扩展性：模型的规模和性能可以根据需求进行扩展，较小的模型用于简单任务，较大的模型用于处理复杂任务。

模型改进和维护：大模型的不断研究和改进可以使其性能持续提高，而不必重新开发全新的模型。这降低了模型维护的成本，使其保持竞争力。

社区支持：大模型的受欢迎程度吸引了广泛的研究社区和开发者社区的参与，推动了更多的创新和开源项目的发展。

大模型凭借其强大的功能，以及不断更新迭代的能力，吸引了众多领域的广泛关注和深度合作。大模型主要的应用场景有文本翻译、语音识别、创造文本、搜索、代码开发、检测和预防网络攻击、智能客服、市场调研和SEO优化等，可以给人们的生活带来极大的便利。

自然机器人紧跟前沿技术，发布的智能流程助手就是与大模型融合的结果，可以广泛地应用于办公场景中。随着人工智能的飞速迭代和自动化技术的不断进步，许多企业正在急于寻求更高效、更智能的方式来管理和执行业务流程。智能化流程助手将大模型的自然语言处理能力与AutoPaaS的流程自动化能力相结合，从而创建一个智能、响应式的流程助手，仅仅通过简单对话，它就能够理解用户的需求并快速生成自动化流程，帮助企业实现更高效的自动化和工作流程管理。

智能化流程助手具有以下优势：

1.流程搭建降门槛：凭借AI模型强大的语言优势和多模态能力，自然机器人的用户门槛将快速降低，用户可以在不知道产品如何操作的情况下，将自己的需求通过口语化表述让智能流程助手来配合完成，这一融合真正实现了自然语言即流程，另外还能辅助生成代码脚本，满足用户进行自动化所需要的输入方式多样性需求，实现可实际执行的方案。

2.简单对话搭流程：用户可以在智能流程助手中通过简单的对话就可自动搭建业务流程，轻松开始自动化，对于已搭建的流程还支持对话进行指令的增、删、改等操作。借此能力，用户的使用门槛快速降低，真正实现了语言即流程。

3.能力覆盖多场景：自然机器人还在探索更多通用智能流程场景，多维度发力，旨在支持更复杂的逻辑生成，覆盖多样化场景，不断提高企业的生产效率和用户的使用体验。

智能化流程助手将企业自动化提升到一个全新的水平，这将促使企业更加灵活地管理和优化他们的业务流程，提高效率，降低成本，有更多的时间和精力去提高核心生产力。

AutoPaaS新一代自动化平台与大模型的融合相信在未来还有无限可能，自然机器人也将继续探索AutoPaaS与大模型融合的创新解决方案，为企业带来更多的机会和竞争优势，引领自动化新时代的到来。