廣州中小企業(yè)大模型怎么應用

智能客服機器人在應對復雜問題、語義理解和情感回應方面存在一些弊端。杭州音視貝科技把AI大模型和智能客服結(jié)合在一起，解決了這些問題。

大模型具有更強大的語言模型和學習能力，能夠更好地理解復雜語境下的問題。通過上下文感知進行對話回復，保持對話的連貫性。并且可以記住之前的問題和回答，以更好地響應后續(xù)的提問。

大模型可以記憶和學習用戶的偏好和選擇，通過分析用戶的歷史對話數(shù)據(jù)，在回答問題時提供更個性化和針對性的建議。這有助于提升服務的質(zhì)量和用戶滿意度。

大模型可以結(jié)合多模態(tài)信息，例如圖像、音頻和視頻，通過分析多種感知信息，從多個角度進行情感的推斷和判斷。 在全球范圍內(nèi)，已有多個平臺接入ChatGPT服務，客戶服務的邊界被不斷拓寬拓深，智能化程度進一步提高。廣州中小企業(yè)大模型怎么應用

    大模型在企業(yè)內(nèi)部做應用前一般不做預訓練，而是直接調(diào)用通用大模型的一些能力，因此在整個通用大模型的能力進一步增強的時候，會有越來越多的企業(yè)用行業(yè)數(shù)據(jù)集訓練基礎大模型，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該如何選型的問題？這里我們著重講常見的三個模型Vicuna、BloomZ和GLM。選型涉及三個維度：實際性能跑分，性價比，合規(guī)性。

   從性能角度來講，目前評價比較高的還是Vicuna的13B模型，這也是Vicuna強勁的一個點。所以Vicuna經(jīng)常是實際落地的時候很多那個測試機上布的那個大模型。但它也有一個很明確的缺點，即無法商用。所以實際在去真實落地的過程中，我們看到很多企業(yè)會去選BloomZ和GLM6B。

  但是BloomZ也存在著不小的意識形態(tài)的問題，它對金融行業(yè)測試的效果會相對較好，泛行業(yè)則會比較弱。整體來講，目前我們看到的其實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格本身，成本層面，包括合規(guī)性都有比較強的優(yōu)勢。 浙江知識庫系統(tǒng)大模型特點是什么音視貝在智能呼叫中心的基礎上制定了大模型解決方案，為醫(yī)保局提供來電數(shù)據(jù)存儲分析、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開發(fā)的一款自然語言處理（NLP）模型，擁有1750億個參數(shù)。它可以生成高質(zhì)量的文本、回答問題、進行對話等。GPT-3可以用于自動摘要、語義搜索、語言翻譯等任務。

2、BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers):BERT是由Google開發(fā)的一款基于Transformer結(jié)構(gòu)的預訓練語言模型。BERT擁有1億個參數(shù)。它在自然語言處理任務中取得了巨大的成功，包括文本分類、命名實體識別、句子關(guān)系判斷等。

3、ResNet(ResidualNetwork):ResNet是由Microsoft開發(fā)的一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，被用于計算機視覺任務中。ResNet深層網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)解決了梯度消失的問題，使得訓練更深的網(wǎng)絡變得可行。ResNet在圖像分類、目標檢測和圖像分割等任務上取得了***的性能。

4、VGGNet(VisualGeometryGroupNetwork):VGGNet是由牛津大學的VisualGeometryGroup開發(fā)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。VGGNet結(jié)構(gòu)簡單清晰，以其較小的卷積核和深層的堆疊吸引了很多關(guān)注。VGGNet在圖像識別和圖像分類等任務上表現(xiàn)出色

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

傳統(tǒng)的知識庫搜索系統(tǒng)是基于關(guān)鍵詞匹配進行的，缺少對用戶問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言模型，通過其對自然語言理解和生成的能力，揣摩用戶意圖，并對原始知識點進行匯總、整合，生成更準確的回答。其具體操作思路是：

首先，使用傳統(tǒng)搜索技術(shù)構(gòu)建基礎知識庫查詢，提高回答的可控性；

其次，接入大模型，讓其發(fā)揮其強大的自然語言處理能力，對用戶請求進行糾錯，提取關(guān)鍵點等預處理，實現(xiàn)更精細的“理解”，對輸出結(jié)果在保證正確性的基礎上進行分析、推理，給出正確答案。私域知識庫解決不了問題，可以轉(zhuǎn)為人工處理，或接入互聯(lián)網(wǎng)，尋求答案，系統(tǒng)會對此類問題進行標注，機器強化學習。 大模型，其實是通過訓練，從大量標記和未標記的數(shù)據(jù)中捕獲知識，并將知識存儲到大量的參數(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，但事實情況真的是這樣嗎？

  事實是通用性大模型的數(shù)據(jù)庫大多基于互聯(lián)網(wǎng)的公開數(shù)據(jù)，當有人提問時，大模型只能從既定的數(shù)據(jù)庫中查找答案，特別是當一個問題我們需要非常專業(yè)的回答時，得到的答案只能是泛泛而談。這就是通用大模型，對于對數(shù)據(jù)準確性要求較高的用戶，這樣的回答遠遠不能滿足要求。根據(jù)摩根士丹利發(fā)布的一項調(diào)查顯示，只有4%的人表示對于ChatGPT使用有依賴。

   有沒有辦法改善大模型回答不準確的情況？當然有。這就是在通用大模型的基礎上的垂直大模型，可以基于大模型和企業(yè)的個性化數(shù)據(jù)庫，進行私人定制，建立專屬的知識庫系統(tǒng)，提高大模型輸出的準確率。實現(xiàn)私有化部署后，數(shù)據(jù)庫做的越大，它掌握的知識越多、越準確，就越有可能帶來式的大模型應用。 大模型的出現(xiàn)不僅極大地推動了人工智能領(lǐng)域的發(fā)展，也為其他AI任務提供了更強大的工具和技術(shù)基礎。上海行業(yè)大模型使用技術(shù)是什么

大型深度學習模型被簡稱為“大模型”。這類模型具有大量的參數(shù)和數(shù)據(jù)，需要使用大量的計算資源訓練和部署。廣州中小企業(yè)大模型怎么應用

伴隨者數(shù)據(jù)獲取技術(shù)的深入，服務型布局越發(fā)地寬泛，在過去，由于業(yè)務系統(tǒng)的本地化，服務型也基本都是基于本地布局，而近年來隨著業(yè)務系統(tǒng)的云端化，業(yè)務數(shù)據(jù)也變得越發(fā)地規(guī)范標準且成規(guī)模。隨著可視化技術(shù)的逐步完善與發(fā)展，產(chǎn)品間的差異化越來越小，工具整體所需具備的功能也愈發(fā)的明晰，使用門檻也在逐年降低?？蛻魧τ跀?shù)據(jù)本身的價值越發(fā)看重。與工具性減弱相對應的，這正是服務型的加深。服務型的發(fā)展趨勢總會有著十分多元的“平行空間”或是“小趨勢”，但在這些小趨勢下，大趨勢的本質(zhì)也越發(fā)的明了。數(shù)據(jù)分析的工具終將要為業(yè)務工作者的分析思維服務。事實上，銷售產(chǎn)業(yè)的本質(zhì)是產(chǎn)業(yè)活動，通過市場運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，發(fā)展這一產(chǎn)業(yè)需要市場和相關(guān)部門協(xié)同作用。廣州中小企業(yè)大模型怎么應用

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