上海通用大模型怎么訓(xùn)練

來源: 發(fā)布時(shí)間:2024-09-15

大模型對智能客服系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析能力的賦能主要有以下幾個(gè)方面:

一、收集數(shù)據(jù)大模型可以通過智能客服系統(tǒng)收集客服與用戶的聊天記錄、用戶留言、評價(jià)等數(shù)據(jù),并結(jié)合用戶的個(gè)人信息和以往購買記錄等相關(guān)數(shù)據(jù),組成用戶畫像。

二、構(gòu)建畫像大模型通過分析海量的用戶數(shù)據(jù),包括用戶的基本信息(如性別、年齡、地區(qū)等)、興趣偏好、購買行為、瀏覽記錄等等,根據(jù)需求細(xì)分成不同群體,幫助客服系統(tǒng)更好的了解用戶,提供個(gè)性化的服務(wù)。

三、轉(zhuǎn)化用戶大模型可以運(yùn)用畫像構(gòu)建與行為分析能力,幫助智能客服系統(tǒng)預(yù)測用戶的留存情況和轉(zhuǎn)化潛力,提供有針對性的推薦和引導(dǎo),提高用戶的轉(zhuǎn)化率和滿意度。 掌握大模型技術(shù),把握數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商業(yè)機(jī)會(huì)。上海通用大模型怎么訓(xùn)練

上海通用大模型怎么訓(xùn)練,大模型

    大模型具有更豐富的知識(shí)儲(chǔ)備主要是由于以下幾個(gè)原因:

1、大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集:大模型通常使用大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。這些數(shù)據(jù)集通常來源于互聯(lián)網(wǎng),包含了海量的文本、網(wǎng)頁、新聞、書籍等多種信息源。通過對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模的訓(xùn)練,模型能夠從中學(xué)習(xí)到豐富的知識(shí)和語言模式。

2、多領(lǐng)域訓(xùn)練:大模型通常在多個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行了訓(xùn)練。這意味著它們可以涵蓋更多的領(lǐng)域知識(shí),從常見的知識(shí)性問題到特定領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí),從科學(xué)、歷史、文學(xué)到技術(shù)、醫(yī)學(xué)、法律等各個(gè)領(lǐng)域。這種多領(lǐng)域訓(xùn)練使得大模型在回答各種類型問題時(shí)具備更多知識(shí)背景。

3、知識(shí)融合:大模型還可以通過整合外部知識(shí)庫和信息源,進(jìn)一步增強(qiáng)其知識(shí)儲(chǔ)備。通過對知識(shí)圖譜、百科全書、維基百科等大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化知識(shí)的引入,大模型可以更好地融合外部知識(shí)和在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)到的知識(shí),從而形成更豐富的知識(shí)儲(chǔ)備。

4、遷移學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練:在預(yù)訓(xùn)練階段,模型通過在大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí),從中學(xué)習(xí)到了豐富的語言知識(shí),包括常識(shí)、語言規(guī)律和語義理解。在遷移學(xué)習(xí)階段,模型通過在特定任務(wù)上的微調(diào),將預(yù)訓(xùn)練的知識(shí)應(yīng)用于具體的應(yīng)用領(lǐng)域,進(jìn)一步豐富其知識(shí)儲(chǔ)備。 上海通用大模型怎么訓(xùn)練大模型具有出色的泛化能力,可以處理多種場景和任務(wù),展現(xiàn)出極高的適應(yīng)性。

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    AI大模型賦能智能服務(wù)場景主要有以下幾種:

1、智能熱線??筛鶕?jù)與居民/企業(yè)的交流內(nèi)容,快速判定并精細(xì)適配政策。根據(jù)**的不同需求,通過智能化解決方案,提供全天候的智能服務(wù)。

2、數(shù)字員工。將數(shù)字人對話場景無縫嵌入到服務(wù)業(yè)務(wù)流程中,為**提供“邊聊邊辦”的數(shù)字化服務(wù)。辦事**與數(shù)字人對話時(shí),數(shù)字人可提供智能推送服務(wù)入口,完成業(yè)務(wù)咨詢、資訊推送、服務(wù)引導(dǎo)、事項(xiàng)辦理等服務(wù)。

3、智能營商環(huán)境分析。利用多模態(tài)大模技術(shù),為用戶提供精細(xì)的全生命周期辦事推薦、數(shù)據(jù)分析、信息展示等服務(wù),將“被動(dòng)服務(wù)”模式轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃?dòng)服務(wù)”模式。

4、智能審批。大模型+RPA的辦公助手,與審批系統(tǒng)集成,自動(dòng)處理一些標(biāo)準(zhǔn)化審批請求,審批進(jìn)程提醒,并自動(dòng)提取審批過程中的關(guān)鍵指標(biāo)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),生成報(bào)告和可視化圖表,提高審批效率和質(zhì)量。

大模型是指模型具有龐大的參數(shù)規(guī)模和復(fù)雜程度的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,大模型通常是指具有數(shù)百萬到數(shù)十億參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這些模型通常在各種領(lǐng)域,例如自然語言處理、圖像識(shí)別和語音識(shí)別等,表現(xiàn)出高度準(zhǔn)確和泛化能力。大模型又可以稱為FoundationModel(基石)模型,模型通過億級的語料或者圖像進(jìn)行知識(shí)抽取,學(xué)習(xí)進(jìn)而生產(chǎn)了億級參數(shù)的大模型。其實(shí)感覺就是自監(jiān)督學(xué)習(xí),利用大量無標(biāo)簽很便宜的數(shù)據(jù)去做預(yù)訓(xùn)練。經(jīng)過大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練的大模型,能夠在各種任務(wù)中達(dá)到更高的準(zhǔn)確性、降低應(yīng)用的開發(fā)門檻、增強(qiáng)模型泛化能力等,是AI領(lǐng)域的一項(xiàng)重大進(jìn)步。大模型比較早的關(guān)注度源于NLP領(lǐng)域,隨著多模態(tài)能力的演進(jìn),CV領(lǐng)域及多模態(tài)通用大模型也逐漸成為市場發(fā)展主流。政企的極大關(guān)注帶動(dòng)了行業(yè)領(lǐng)域大模型的高速發(fā)展,逐漸形成了多模態(tài)基模型為底座的領(lǐng)域大模型和行業(yè)大模型共同發(fā)展的局面。智能呼叫中心與大模型相結(jié)合,可以打造更加實(shí)用的客服工具,對于企業(yè)成本的降低與工作效率的提升更為明顯。

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    企業(yè)組織在數(shù)字化進(jìn)程中產(chǎn)生了大量的文檔,在收集、共享、搜索時(shí)會(huì)碰到很多問題,比如:

1、文件形式涉及多種格式,有文檔、圖片、音頻、視頻等,很難進(jìn)行查找;

2、文件名稱、編號、版本、權(quán)限等缺乏統(tǒng)一的管理標(biāo)準(zhǔn);

3、文件沒有統(tǒng)一歸檔,數(shù)據(jù)無法共享,導(dǎo)致重復(fù)性勞動(dòng);

杭州音視貝科技公司將大模型應(yīng)用到企業(yè)知識(shí)庫管理系統(tǒng)中,幫助企業(yè)解決文件在收集和搜索中碰上的各種問題,其具體解決方案如下:

1、知識(shí)積累。建立統(tǒng)一的知識(shí)庫,自動(dòng)采集不同來源的文檔;

2、知識(shí)標(biāo)注。建立文件標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,對不同類型的文件進(jìn)行區(qū)別管理;

3、知識(shí)調(diào)取。支持文檔、圖片、音頻、視頻等多種格式,簡單輸入指令即可完成;

4、知識(shí)擴(kuò)充。除了支持本地知識(shí)庫搜索外,還支持網(wǎng)絡(luò)知識(shí)庫搜索。 通用大模型應(yīng)用在各行各業(yè)中缺乏專業(yè)度,這就是為什么“每個(gè)行業(yè)都應(yīng)該有屬于自己的大模型”。深圳AI大模型發(fā)展前景是什么

物業(yè)客服要解決人力成本高、工作效率低、缺少個(gè)性化服務(wù)等問題,就需要依靠大模型智能客服來提升工作效率。上海通用大模型怎么訓(xùn)練

人工智能大模型知識(shí)庫是一個(gè)包含了大量知識(shí)和信息的數(shù)據(jù)庫,這些知識(shí)可以來源于書籍、新聞等文獻(xiàn)資料,也可以通過自動(dòng)化技術(shù)從互聯(lián)網(wǎng)或其他數(shù)據(jù)源中獲取。它以機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理為基礎(chǔ),通過大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練得到的能夠模擬人類知識(shí)、理解語義關(guān)系并生成相應(yīng)回答的模型。大模型知識(shí)庫系統(tǒng)的特點(diǎn)主要有以下幾個(gè):

1、大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù):人工智能大模型知識(shí)庫需要依賴龐大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練,以提升其知識(shí)儲(chǔ)備和理解能力。

2、強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力:大模型知識(shí)庫通過不斷迭代優(yōu)化算法,能夠從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)并進(jìn)一步增強(qiáng)其表達(dá)和推理能力。3、多領(lǐng)域的應(yīng)用:大模型知識(shí)庫具備很多的知識(shí)儲(chǔ)備,適用于不同領(lǐng)域的問題解決和知識(shí)推斷,豐富了其應(yīng)用范圍。 上海通用大模型怎么訓(xùn)練