上海智能客服大模型發(fā)展前景是什么

搭建一套屬于自己的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)除了確定需求、目標(biāo)，選擇平臺(tái)、工具，搜集和整理內(nèi)容外，還需要以下幾個(gè)步驟：

1、導(dǎo)入知識(shí)庫(kù)內(nèi)容。將整理好的知識(shí)導(dǎo)入知識(shí)庫(kù)相應(yīng)位置，使用創(chuàng)建、編輯和發(fā)布功能，為上傳的內(nèi)容分配合適的分類和標(biāo)簽；

2、設(shè)定訪問(wèn)控制。根據(jù)員工職位和需要，設(shè)定不同的員工權(quán)限和訪問(wèn)機(jī)制，確保不同員工只能在其權(quán)限內(nèi)進(jìn)行查看、編輯，保證知識(shí)庫(kù)的安全性和準(zhǔn)確性；

3、系統(tǒng)測(cè)試和驗(yàn)證。為確保系統(tǒng)功能正常運(yùn)轉(zhuǎn)，員工可以順利訪問(wèn)，在系統(tǒng)上線前，需要對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證，并根據(jù)反饋，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)優(yōu)和改進(jìn)；

4、培訓(xùn)和推廣。為員工進(jìn)行培訓(xùn)和指導(dǎo)，讓他們熟悉知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的功能和操作。同時(shí)，鼓勵(lì)員工共享和貢獻(xiàn)知識(shí)，提高知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的使用率和價(jià)值；

5、持續(xù)更新和維護(hù)。定期更新和維護(hù)知識(shí)庫(kù)內(nèi)的資源，及時(shí)添加新的內(nèi)容，并刪除過(guò)時(shí)的內(nèi)容，保持知識(shí)庫(kù)的準(zhǔn)確性。 《中國(guó)人工智能大模型地圖研究報(bào)告》顯示，我國(guó)10億參數(shù)規(guī)模以上的大模型已發(fā)布79個(gè)“百模大戰(zhàn)”一觸即發(fā)。上海智能客服大模型發(fā)展前景是什么

    大模型訓(xùn)練過(guò)程復(fù)雜且成本高主要是由以下幾個(gè)因素導(dǎo)致的：

1、參數(shù)量大的模型通常擁有龐大的數(shù)據(jù)量，例如億級(jí)別的參數(shù)。這樣的龐大參數(shù)量需要更多的內(nèi)存和計(jì)算資源來(lái)存儲(chǔ)和處理，增加了訓(xùn)練過(guò)程的復(fù)雜性和成本。

2、需要大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)：為了訓(xùn)練大模型，需要收集和準(zhǔn)備大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集包含了豐富的語(yǔ)言信息和知識(shí)，需要耗費(fèi)大量時(shí)間和人力成本來(lái)收集、清理和標(biāo)注。同時(shí)，為了獲得高質(zhì)量的訓(xùn)練結(jié)果，數(shù)據(jù)集的規(guī)模通常需要保持在很大的程度上，使得訓(xùn)練過(guò)程變得更為復(fù)雜和昂貴。

3、需要大量的計(jì)算資源：訓(xùn)練大模型需要大量的計(jì)算資源，包括高性能的CPU、GPU或者TPU集群。這是因?yàn)榇竽Ｐ托枰M(jìn)行大規(guī)模的矩陣運(yùn)算、梯度計(jì)算等復(fù)雜的計(jì)算操作，需要更多的并行計(jì)算能力和存儲(chǔ)資源。購(gòu)買和配置這樣的計(jì)算資源需要巨額的投入，因此訓(xùn)練成本較高。

4、訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)：由于大模型參數(shù)量巨大和計(jì)算復(fù)雜度高，訓(xùn)練過(guò)程通常需要較長(zhǎng)的時(shí)間。訓(xùn)練時(shí)間的長(zhǎng)短取決于數(shù)據(jù)集的大小、計(jì)算資源的配置和算法的優(yōu)化等因素。長(zhǎng)時(shí)間的訓(xùn)練過(guò)程不僅增加了計(jì)算資源的利用成本，也會(huì)導(dǎo)致周期性的停機(jī)和網(wǎng)絡(luò)傳輸問(wèn)題，進(jìn)一步加大了訓(xùn)練時(shí)間和成本。 上海智能客服大模型發(fā)展前景是什么隨著人工智能在情感識(shí)別與深度學(xué)習(xí)等技術(shù)領(lǐng)域的開(kāi)拓，智能客服的功能方向?qū)⒃絹?lái)越寬廣、多樣。

    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，這樣的回答遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足要求。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。

   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。

大模型在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了很大的發(fā)展，并且得到了廣泛的應(yīng)用。

1、自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域：自然語(yǔ)言處理是大模型應(yīng)用多的領(lǐng)域之一。許多大型語(yǔ)言模型，如GPT-3、GPT-2和BERT等，已經(jīng)取得了突破。這些模型能夠生成更具語(yǔ)義和連貫性的文本，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確和自然的對(duì)話、摘要和翻譯等任務(wù)。

2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域：大模型在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域也取得了進(jìn)展。以圖像識(shí)別為例，模型如ResNet、Inception和EfficientNet等深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以及預(yù)訓(xùn)練模型如ImageNet權(quán)重等，都**提高了圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。 傳統(tǒng)的機(jī)構(gòu)熱線與人工客服在運(yùn)行中出現(xiàn)線路擁堵、效率低下等問(wèn)題，面對(duì)越來(lái)越多的**需求，無(wú)法及時(shí)響應(yīng)。

雖然說(shuō)大模型在處理智能客服在情感理解方面的問(wèn)題上取得了很大的進(jìn)步，但由于情感是主觀的，不同人對(duì)相同文本可能產(chǎn)生不同的情感理解。大模型難以從各種角度準(zhǔn)確理解和表達(dá)情感。比如同一個(gè)人在心情愉悅和生氣的兩種狀態(tài)下，雖然都是同樣的回答，但表達(dá)的意思可能截然相反。此時(shí)，如果用戶沒(méi)有明確給出自己所處的具體情感狀態(tài)，大模型就有可能給出錯(cuò)誤的答案。

但我們?nèi)匀豢梢越柚嗄B(tài)信息處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)、用戶反饋的學(xué)習(xí)，以及情感識(shí)別和情感生成模型的結(jié)合等方式來(lái)改善情感理解的能力。然而，這需要更多的研究和技術(shù)創(chuàng)新來(lái)解決挑戰(zhàn)，并提高情感理解的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。 大模型智能客服讓政民溝通更智能，讓民生服務(wù)更有溫度。廣東中小企業(yè)大模型使用技術(shù)是什么

大模型是指參數(shù)數(shù)量龐大、擁有更多層次和更復(fù)雜結(jié)構(gòu)的深度學(xué)習(xí)模型。上海智能客服大模型發(fā)展前景是什么

百度創(chuàng)始人李彥宏早就公開(kāi)表示："創(chuàng)業(yè)公司重新做一個(gè)ChatGPT其實(shí)沒(méi)有多大意義。我覺(jué)得基于這種大語(yǔ)言模型開(kāi)發(fā)應(yīng)用機(jī)會(huì)很大，沒(méi)有必要再重新發(fā)明一遍輪子，有了輪子之后，做汽車、飛機(jī)，價(jià)值可能比輪子大多了。"

近期國(guó)內(nèi)發(fā)布的大模型，大多都面向垂直產(chǎn)業(yè)落地，如京東發(fā)布的言犀大模型，攜程發(fā)布的旅游業(yè)垂直大模型"攜程問(wèn)道"，閱文集團(tuán)發(fā)布的閱文妙筆大模型，網(wǎng)易有道發(fā)布的教育領(lǐng)域垂直大模型"子曰"等。

企業(yè)如果基于行業(yè)大模型，再加上自身數(shù)據(jù)進(jìn)行精調(diào)，可以建構(gòu)專屬模型，打造出高可用性的智能服務(wù)，而且模型參數(shù)比通用大模型少，訓(xùn)練和推理的成本更低，模型優(yōu)化也更容易。 上海智能客服大模型發(fā)展前景是什么