百度创始人李彦宏早就公开表示:"创业公司重新做一个ChatGPT其实没有多大意义。我觉得基于这种大语言模型开发应用机会很大,没有必要再重新发明一遍轮子,有了轮子之后,做汽车、飞机,价值可能比轮子大多了。" 近期国内发布的大模型,大多都面向垂直产业落地,如京东发布的言犀大模型,携程发布的旅游...
对商家而言,大模型切合实际的应用场景莫过于电商行业。首先是客服领域。随着电商行业发展,消费者对服务质量的要求日益提高,客服的作用也越来越突出。商家为了节约经营成本,会采用人机结合的模式,先用智能客服回答一部分简单的问题,机器人解决不了的再靠人工客服解决。想法是好的,但目前各大平台的智能客服往往只能根据关键词给出预设好的答案,无法真正理解消费者的问题,人工客服的压力依然很大。其次是营销获客领域。直播带货的普及让“人找货”变成了“货找人”。平台利用大模型的人工智能算法实现海量数据集的深度学习,分析消费者的行为,预测哪些产品可能会吸引消费者点击购买,从而为他们推荐商品。这种精细营销,一方面平台高效利用流量,另一方面,也降低了消费者的选择成本。所有企业的文档可以批量上传,无需更多的整理,直接可自动转化为有效的QA,供人工座席和智能客服直接调用。杭州中小企业大模型是什么
与传统的智能客服相比,大模型进一步降低了开发和运维成本。以前,各种场景都需要算法工程师标注数据以训练特定任务的模型,因此开发成本较高。现在,大模型本身的通用性好,不再需要很多算法工程师标数据,可以直接拿过来用,有时稍微标几条数据就够了。企业部署外呼机器人、客服系统的成本会降低。原有30个话术师的工作量,现在2人即可完成,而且语义理解准确度从85%提升至94%。
杭州音视贝科技公司的智能外呼、智能客服、智能质检等产品通过自研的对话引擎,拥抱大模型,充分挖掘企业各类对话场景数据价值,帮助企业实现更加智能的沟通、成本更低的运营维护。 广东垂直大模型特点是什么在算力方面,2006年-2020年,芯片计算性能提升了600多倍,未来可能还会有更大的突破。
大模型在企业内部做应用前一般不做预训练,而是直接调用通用大模型的一些能力,因此在整个通用大模型的能力进一步增强的时候,会有越来越多的企业用行业数据集训练基础大模型,然后形成行业大模型。
这就是涉及到本地化部署的大模型到底应该如何选型的问题?这里我们着重讲常见的三个模型Vicuna、BloomZ和GLM。选型涉及三个维度:实际性能跑分,性价比,合规性。
从性能角度来讲,目前评价比较高的还是Vicuna的13B模型,这也是Vicuna强劲的一个点。所以Vicuna经常是实际落地的时候很多那个测试机上布的那个大模型。但它也有一个很明确的缺点,即无法商用。所以实际在去真实落地的过程中,我们看到很多企业会去选BloomZ和GLM6B。
但是BloomZ也存在着不小的意识形态的问题,它对金融行业测试的效果会相对较好,泛行业则会比较弱。整体来讲,目前我们看到的其实采纳度比较高的还是GLM6B这款产品,它不管是在性能还是价格本身,成本层面,包括合规性都有比较强的优势。
传统的知识库搜索系统是基于关键词匹配进行的,缺少对用户问题理解和答案二次处理的能力。
杭州音视贝科技公司探索使用大语言模型,通过其对自然语言理解和生成的能力,揣摩用户意图,并对原始知识点进行汇总、整合,生成更准确的回答。其具体操作思路是:
首先,使用传统搜索技术构建基础知识库查询,提高回答的可控性;
其次,接入大模型,让其发挥其强大的自然语言处理能力,对用户请求进行纠错,提取关键点等预处理,实现更精细的“理解”,对输出结果在保证正确性的基础上进行分析、推理,给出正确答案。私域知识库解决不了问题,可以转为人工处理,或接入互联网,寻求答案,系统会对此类问题进行标注,机器强化学习。 国内如百度、商汤、360、云知声、科大讯飞等也发布了各自的成果,推动了人工智能技术在各行各业的应用。
国内比较出名大模型主要有:
1、ERNIE(EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration):ERNIE是由百度开发的一个基于Transformer结构的预训练语言模型。ERNIE在自然语言处理任务中取得了较好的性能,包括情感分析、文本分类、命名实体识别等。
2、HANLP(HanLanguageProcessing):HANLP是由中国人民大学开发的一个中文自然语言处理工具包,其中包含了一些中文大模型。例如,HANLP中的大模型包括中文分词模型、词法分析模型、命名实体识别模型等。
3、DeBERTa(Decoding-enhancedBERTwithdisentangledattention):DeBERTa是由华为开发的一个基于Transformer结构的预训练语言模型。DeBERTa可以同时学习局部关联和全局关联,提高了模型的表示能力和上下文理解能力。
4、THUNLP(TsinghuaUniversityNaturalLanguageProcessingGroup):清华大学自然语言处理组(THUNLP)开发了一些中文大模型。其中的大模型包括中文分词模型、命名实体识别模型、依存句法分析模型等。
5、XiaoIce(小冰):XiaoIce是微软亚洲研究院开发的一个聊天机器人,拥有大型的对话系统模型。XiaoIce具备闲聊、情感交流等能力,并在中文语境下表现出很高的流畅性和语言理解能力。 大模型,其实是通过训练,从大量标记和未标记的数据中捕获知识,并将知识存储到大量的参数中。江苏智能客服大模型发展前景是什么
大模型可以给机器人发命令、理解机器人的反馈、分解任务变成动作、帮助机器处理图像、声音等多模态的数据。杭州中小企业大模型是什么
“大模型+领域知识”这一路线,是为了利用大模型的理解能力,将散落在企业内外部各类数据源中的事实知识和流程知识提取出来,然后再利用大模型的生成能力输出长文本或多轮对话。以前用判别式的模型解决意图识别问题需要做大量的人工标注工作,对新领域的业务解决能力非常弱,有了这类大模型以后,通过微调领域prompt,利用大模型的上下文学习能力,就能很快地适配到新领域的业务问题,其降低对数据标注的依赖和模型定制化成本。
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杭州音视贝科技有限公司公司是一家专门从事智能外呼系统,智能客服系统,智能质检系统,呼叫中心产品的生产和销售,是一家服务型企业,公司成立于2020-03-05,位于浙江省杭州市西湖区申花路796号709室。多年来为国内各行业用户提供各种产品支持。在孜孜不倦的奋斗下,公司产品业务越来越广。目前主要经营有智能外呼系统,智能客服系统,智能质检系统,呼叫中心等产品,并多次以商务服务行业标准、客户需求定制多款多元化的产品。我们以客户的需求为基础,在产品设计和研发上面苦下功夫,一份份的不懈努力和付出,打造了音视贝产品。我们从用户角度,对每一款产品进行多方面分析,对每一款产品都精心设计、精心制作和严格检验。杭州音视贝科技有限公司严格规范智能外呼系统,智能客服系统,智能质检系统,呼叫中心产品管理流程,确保公司产品质量的可控可靠。公司拥有销售/售后服务团队,分工明细,服务贴心,为广大用户提供满意的服务。
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