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(huà)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)。 利用AI大模型，企業(yè)可以自動(dòng)整理和分類(lèi)大量文檔，使信息檢索更加高效。江蘇智能客服大模型如何落地

    大模型具有以下幾個(gè)特點(diǎn)：1、更強(qiáng)的語(yǔ)言理解能力：大模型通常具有更多的參數(shù)和更深層的結(jié)構(gòu)，從而具備更強(qiáng)的語(yǔ)言理解和表達(dá)能力。它們可以更好地理解復(fù)雜的句子結(jié)構(gòu)、上下文和語(yǔ)義，并生成更準(zhǔn)確、連貫的回答。2、更***的知識(shí)儲(chǔ)備：大模型通常通過(guò)在大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，從中學(xué)習(xí)到了更***的知識(shí)儲(chǔ)備。這使得它們可以更好地回答各種類(lèi)型的問(wèn)題，包括常見(jiàn)的知識(shí)性問(wèn)題、具體的領(lǐng)域問(wèn)題和復(fù)雜的推理問(wèn)題。3、更高的生成能力：大模型具有更強(qiáng)的生成能力，可以生產(chǎn)出更豐富、多樣和富有創(chuàng)造性的文本。它們可以生成長(zhǎng)篇連貫的文章、故事、代碼等，并且在生成過(guò)程中能夠考慮上下文和語(yǔ)義的一致性。4、訓(xùn)練過(guò)程更復(fù)雜、耗時(shí)更長(zhǎng)：由于大模型的參數(shù)量龐大，訓(xùn)練過(guò)程更為復(fù)雜且需要更長(zhǎng)的時(shí)間。大模型通常需要使用大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和更多的計(jì)算資源進(jìn)行訓(xùn)練，這意味著需要更多的時(shí)間、計(jì)算資源和成本才能達(dá)到比較好效果。5、訓(xùn)練過(guò)程更復(fù)雜、耗時(shí)更長(zhǎng)：由于大模型的參數(shù)量龐大，訓(xùn)練過(guò)程更為復(fù)雜且需要更長(zhǎng)的時(shí)間。大模型通常需要使用大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和更多的計(jì)算資源進(jìn)行訓(xùn)練，這意味著需要更多的時(shí)間、計(jì)算資源和成本才能達(dá)到比較好效果。 大模型訓(xùn)練技術(shù)關(guān)注大模型技術(shù)的商業(yè)化前景，把握投資機(jī)會(huì)與創(chuàng)業(yè)方向。

下面我們來(lái)具體看一下傳統(tǒng)智能客服和大模型智能客服再個(gè)性化服務(wù)和溝通方式方面的不同。

1、個(gè)性化的服務(wù)和推薦。

智能客服在個(gè)性化服務(wù)方面能力有所欠缺。由于它缺乏對(duì)上下文語(yǔ)義的理解，每個(gè)問(wèn)題都是單獨(dú)的問(wèn)題，所以無(wú)法通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析，給用戶(hù)個(gè)性化的建議或推薦。

大模型智能客服基于對(duì)用戶(hù)歷史數(shù)據(jù)和行為的分析，可以根據(jù)用戶(hù)的需求和喜好，定制推薦內(nèi)容，提升用戶(hù)體驗(yàn)。

2、溝通方式不同。

智能客服只能跟用戶(hù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的文字溝通，溝通方式比較單一，不利于對(duì)用戶(hù)情感的理解。

大模型智能客服可以結(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。

    有了知識(shí)圖譜技術(shù)的加持，智能客服可以在語(yǔ)義理解與智能應(yīng)答方面表現(xiàn)更出色，有力提高各個(gè)行業(yè)客服系統(tǒng)的能力水平，同時(shí)也提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。

    基于知識(shí)圖譜的客服系統(tǒng)可以根據(jù)用戶(hù)的個(gè)人信息和歷史記錄，提供個(gè)性化的服務(wù)。通過(guò)對(duì)用戶(hù)偏好和需求的建模，客服系統(tǒng)可以根據(jù)知識(shí)圖譜中的相關(guān)知識(shí)為每個(gè)用戶(hù)提供定制化的建議和支持。

    知識(shí)圖譜技術(shù)可以將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、系統(tǒng)化，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖掘，為更好地理解用戶(hù)需求和行為提供支持，應(yīng)用在客戶(hù)投訴與建議的信息分析方面，能夠幫助企業(yè)和機(jī)構(gòu)改善服務(wù)，提高客戶(hù)（**）滿(mǎn)意度。

    杭州音視貝科技有限公司是人工智能大模型的開(kāi)拓者與實(shí)踐者，在知識(shí)圖譜與智能客服應(yīng)用方面有多年的研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，不斷應(yīng)用新技術(shù)，打造新產(chǎn)品，為企業(yè)、機(jī)構(gòu)的客戶(hù)服務(wù)系統(tǒng)提供能力升級(jí)的有力工具。 小模型具有計(jì)算效率高、部署占用資源少、對(duì)少量數(shù)據(jù)樣本表現(xiàn)好、迅速原型開(kāi)發(fā)等優(yōu)勢(shì)。

本地知識(shí)庫(kù)通常包含一個(gè)結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫(kù)，里面存儲(chǔ)了各種類(lèi)型的知識(shí)，運(yùn)用大模型構(gòu)建本地知識(shí)庫(kù)，原理是將預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型與知識(shí)圖譜相結(jié)合，將輸入的自然語(yǔ)言問(wèn)題轉(zhuǎn)化為對(duì)知識(shí)庫(kù)的查詢(xún)問(wèn)題，并利用知識(shí)圖譜中的實(shí)體、屬性和關(guān)系進(jìn)行推理。

在智能辦公與文檔管理方面，大模型本地知識(shí)庫(kù)可強(qiáng)化知識(shí)檢索、知識(shí)推送與互動(dòng)、文檔自動(dòng)生成FAQ、格式多樣化等能力，還可以提供個(gè)性化推薦服務(wù)，有力提升企業(yè)行業(yè)知識(shí)獲取與分析的能力，提高團(tuán)隊(duì)合作水平，進(jìn)而提高企業(yè)實(shí)力，更好地實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略目標(biāo)。 隨著醫(yī)療信息化和生物技術(shù)數(shù)十年的高速發(fā)展，醫(yī)療數(shù)據(jù)的類(lèi)型和規(guī)模正以前所未有的速度快速增長(zhǎng)。大模型在市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)發(fā)展已讓醫(yī)療行業(yè)真正進(jìn)入大數(shù)據(jù)人工智能時(shí)代，在對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)形成巨大挑戰(zhàn)。江蘇智能客服大模型如何落地

盡管大模型具備多種優(yōu)勢(shì)，但在落地應(yīng)用過(guò)程中，對(duì)于軟硬件設(shè)備、安全性、技術(shù)開(kāi)發(fā)能力等方面仍有著較高的要求。比如，對(duì)于計(jì)算資源的需求、數(shù)據(jù)安全性保障等問(wèn)題都需要企業(yè)投入大量的資源和時(shí)間進(jìn)行解決。此外，大模型的應(yīng)用還需要企業(yè)具備較強(qiáng)的技術(shù)開(kāi)發(fā)能力，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行模型開(kāi)發(fā)和優(yōu)化，以提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。

因此，企業(yè)如果想運(yùn)用大模型為自身的業(yè)務(wù)發(fā)展賦能，也需要克服一些障礙，如技術(shù)實(shí)現(xiàn)難度、數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注成本高等，同時(shí)還要?jiǎng)?chuàng)造符合大模型應(yīng)用落地的環(huán)境和條件，如配備合適的軟硬件設(shè)備、建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)管理和安全制度等。 江蘇智能客服大模型如何落地