智能客服機(jī)器人在應(yīng)對(duì)復(fù)雜問(wèn)題、語(yǔ)義理解和情感回應(yīng)方面存在一些弊端。杭州音視貝科技把AI大模型和智能客服結(jié)合在一起，解決了這些問(wèn)題。

大模型具有更強(qiáng)大的語(yǔ)言模型和學(xué)習(xí)能力，能夠更好地理解復(fù)雜語(yǔ)境下的問(wèn)題。通過(guò)上下文感知進(jìn)行對(duì)話回復(fù)，保持對(duì)話的連貫性。并且可以記住之前的問(wèn)題和回答，以更好地響應(yīng)后續(xù)的提問(wèn)。

大模型可以記憶和學(xué)習(xí)用戶(hù)的偏好和選擇，通過(guò)分析用戶(hù)的歷史對(duì)話數(shù)據(jù)，在回答問(wèn)題時(shí)提供更個(gè)性化和針對(duì)性的建議。這有助于提升服務(wù)的質(zhì)量和用戶(hù)滿(mǎn)意度。

大模型可以結(jié)合多模態(tài)信息，例如圖像、音頻和視頻，通過(guò)分析多種感知信息，從多個(gè)角度進(jìn)行情感的推斷和判斷。 在全球范圍內(nèi)，已有多個(gè)平臺(tái)接入ChatGPT服務(wù)，客戶(hù)服務(wù)的邊界被不斷拓寬拓深，智能化程度進(jìn)一步提高。廣州中小企業(yè)大模型怎么應(yīng)用

    大模型在企業(yè)內(nèi)部做應(yīng)用前一般不做預(yù)訓(xùn)練，而是直接調(diào)用通用大模型的一些能力，因此在整個(gè)通用大模型的能力進(jìn)一步增強(qiáng)的時(shí)候，會(huì)有越來(lái)越多的企業(yè)用行業(yè)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練基礎(chǔ)大模型，然后形成行業(yè)大模型。

  這就是涉及到本地化部署的大模型到底應(yīng)該如何選型的問(wèn)題？這里我們著重講常見(jiàn)的三個(gè)模型Vicuna、BloomZ和GLM。選型涉及三個(gè)維度：實(shí)際性能跑分，性?xún)r(jià)比，合規(guī)性。

   從性能角度來(lái)講，目前評(píng)價(jià)比較高的還是Vicuna的13B模型，這也是Vicuna強(qiáng)勁的一個(gè)點(diǎn)。所以Vicuna經(jīng)常是實(shí)際落地的時(shí)候很多那個(gè)測(cè)試機(jī)上布的那個(gè)大模型。但它也有一個(gè)很明確的缺點(diǎn)，即無(wú)法商用。所以實(shí)際在去真實(shí)落地的過(guò)程中，我們看到很多企業(yè)會(huì)去選BloomZ和GLM6B。

  但是BloomZ也存在著不小的意識(shí)形態(tài)的問(wèn)題，它對(duì)金融行業(yè)測(cè)試的效果會(huì)相對(duì)較好，泛行業(yè)則會(huì)比較弱。整體來(lái)講，目前我們看到的其實(shí)采納度比較高的還是GLM6B這款產(chǎn)品，它不管是在性能還是價(jià)格本身，成本層面，包括合規(guī)性都有比較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。 浙江知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)大模型特點(diǎn)是什么音視貝在智能呼叫中心的基礎(chǔ)上制定了大模型解決方案，為醫(yī)保局提供來(lái)電數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析、智能解答等新型工具。

    目前市面上有許多出名的AI大模型，其中一些是：

1、GPT-3(GenerativePre-trainedTransformer3):GPT-3是由OpenAI開(kāi)發(fā)的一款自然語(yǔ)言處理（NLP）模型，擁有1750億個(gè)參數(shù)。它可以生成高質(zhì)量的文本、回答問(wèn)題、進(jìn)行對(duì)話等。GPT-3可以用于自動(dòng)摘要、語(yǔ)義搜索、語(yǔ)言翻譯等任務(wù)。

2、BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers):BERT是由Google開(kāi)發(fā)的一款基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型。BERT擁有1億個(gè)參數(shù)。它在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中取得了巨大的成功，包括文本分類(lèi)、命名實(shí)體識(shí)別、句子關(guān)系判斷等。

3、ResNet(ResidualNetwork):ResNet是由Microsoft開(kāi)發(fā)的一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，被用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中。ResNet深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)解決了梯度消失的問(wèn)題，使得訓(xùn)練更深的網(wǎng)絡(luò)變得可行。ResNet在圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)和圖像分割等任務(wù)上取得了***的性能。

4、VGGNet(VisualGeometryGroupNetwork):VGGNet是由牛津大學(xué)的VisualGeometryGroup開(kāi)發(fā)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。VGGNet結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單清晰，以其較小的卷積核和深層的堆疊吸引了很多關(guān)注。VGGNet在圖像識(shí)別和圖像分類(lèi)等任務(wù)上表現(xiàn)出色

。5、Transformer:Transformer是一種基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

傳統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)搜索系統(tǒng)是基于關(guān)鍵詞匹配進(jìn)行的，缺少對(duì)用戶(hù)問(wèn)題理解和答案二次處理的能力。

杭州音視貝科技公司探索使用大語(yǔ)言模型，通過(guò)其對(duì)自然語(yǔ)言理解和生成的能力，揣摩用戶(hù)意圖，并對(duì)原始知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行匯總、整合，生成更準(zhǔn)確的回答。其具體操作思路是：

首先，使用傳統(tǒng)搜索技術(shù)構(gòu)建基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)查詢(xún)，提高回答的可控性；

其次，接入大模型，讓其發(fā)揮其強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理能力，對(duì)用戶(hù)請(qǐng)求進(jìn)行糾錯(cuò)，提取關(guān)鍵點(diǎn)等預(yù)處理，實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的“理解”，對(duì)輸出結(jié)果在保證正確性的基礎(chǔ)上進(jìn)行分析、推理，給出正確答案。私域知識(shí)庫(kù)解決不了問(wèn)題，可以轉(zhuǎn)為人工處理，或接入互聯(lián)網(wǎng)，尋求答案，系統(tǒng)會(huì)對(duì)此類(lèi)問(wèn)題進(jìn)行標(biāo)注，機(jī)器強(qiáng)化學(xué)習(xí)。 大模型，其實(shí)是通過(guò)訓(xùn)練，從大量標(biāo)記和未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中捕獲知識(shí)，并將知識(shí)存儲(chǔ)到大量的參數(shù)中。

    現(xiàn)在各行各業(yè)都在接入大模型，讓自家的產(chǎn)品更智能，但事實(shí)情況真的是這樣嗎？

  事實(shí)是通用性大模型的數(shù)據(jù)庫(kù)大多基于互聯(lián)網(wǎng)的公開(kāi)數(shù)據(jù)，當(dāng)有人提問(wèn)時(shí)，大模型只能從既定的數(shù)據(jù)庫(kù)中查找答案，特別是當(dāng)一個(gè)問(wèn)題我們需要非常專(zhuān)業(yè)的回答時(shí)，得到的答案只能是泛泛而談。這就是通用大模型，對(duì)于對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性要求較高的用戶(hù)，這樣的回答遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿(mǎn)足要求。根據(jù)摩根士丹利發(fā)布的一項(xiàng)調(diào)查顯示，只有4%的人表示對(duì)于ChatGPT使用有依賴(lài)。

   有沒(méi)有辦法改善大模型回答不準(zhǔn)確的情況？當(dāng)然有。這就是在通用大模型的基礎(chǔ)上的垂直大模型，可以基于大模型和企業(yè)的個(gè)性化數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行私人定制，建立專(zhuān)屬的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，提高大模型輸出的準(zhǔn)確率。實(shí)現(xiàn)私有化部署后，數(shù)據(jù)庫(kù)做的越大，它掌握的知識(shí)越多、越準(zhǔn)確，就越有可能帶來(lái)式的大模型應(yīng)用。 大模型的出現(xiàn)不僅極大地推動(dòng)了人工智能領(lǐng)域的發(fā)展，也為其他AI任務(wù)提供了更強(qiáng)大的工具和技術(shù)基礎(chǔ)。上海行業(yè)大模型使用技術(shù)是什么

大型深度學(xué)習(xí)模型被簡(jiǎn)稱(chēng)為“大模型”。這類(lèi)模型具有大量的參數(shù)和數(shù)據(jù)，需要使用大量的計(jì)算資源訓(xùn)練和部署。廣州中小企業(yè)大模型怎么應(yīng)用

伴隨者數(shù)據(jù)獲取技術(shù)的深入，服務(wù)型布局越發(fā)地寬泛，在過(guò)去，由于業(yè)務(wù)系統(tǒng)的本地化，服務(wù)型也基本都是基于本地布局，而近年來(lái)隨著業(yè)務(wù)系統(tǒng)的云端化，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)也變得越發(fā)地規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)且成規(guī)模。隨著可視化技術(shù)的逐步完善與發(fā)展，產(chǎn)品間的差異化越來(lái)越小，工具整體所需具備的功能也愈發(fā)的明晰，使用門(mén)檻也在逐年降低?？蛻?hù)對(duì)于數(shù)據(jù)本身的價(jià)值越發(fā)看重。與工具性減弱相對(duì)應(yīng)的，這正是服務(wù)型的加深。服務(wù)型的發(fā)展趨勢(shì)總會(huì)有著十分多元的“平行空間”或是“小趨勢(shì)”，但在這些小趨勢(shì)下，大趨勢(shì)的本質(zhì)也越發(fā)的明了。數(shù)據(jù)分析的工具終將要為業(yè)務(wù)工作者的分析思維服務(wù)。事實(shí)上，銷(xiāo)售產(chǎn)業(yè)的本質(zhì)是產(chǎn)業(yè)活動(dòng)，通過(guò)市場(chǎng)運(yùn)作獲得收入是其本質(zhì)屬性，但其又不同于一般產(chǎn)業(yè)，兼具產(chǎn)業(yè)屬性與其它產(chǎn)業(yè)屬性融合的特點(diǎn)，發(fā)展這一產(chǎn)業(yè)需要市場(chǎng)和相關(guān)部門(mén)協(xié)同作用。廣州中小企業(yè)大模型怎么應(yīng)用

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