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上海中小企业大模型怎么训练

来源: 发布时间:2023年09月21日

“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。

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。 智能客服作为人工智能技术的应用之一,已经取得了很大的成就,具有巨大的发展潜力。上海中小企业大模型怎么训练

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    大模型赋能下的智能客服虽然已经在很多行业得以应用,但这四个基本的应用功能不会变,主要有以下四个方面:

1、让企业客服与客户在各个触点进行连接智能客服要实现的,就是帮助企业在移动互联网时代的众多渠道部署客服入口,让消费者能够随时随地发起沟通,并能够对各渠道会话进行整合,便于客服人员的统一管理,即使在海量访问的高并发期间,也能将消息高质量触达。

2、智能知识库赋能AI机器人或人工客服应答知识库是智能客服系统的会话支撑,对于一般的应答型沟通,AI机器人的自动应答率已经达到80%~90%,极大解放传统呼叫中心的客服压力。而对于人工客服来说,通过知识库来掌握访客信息、提升沟通技术,也十分有必要。

3、沉淀访客数据信息与运营策略优化智能客服的数据系统可以记录和保存通话接待数据与访客信息,打通服务前、服务中、服务后全流程的数据管理,这对于建立标签画像、优化运营策略、实现个性化营销十分必要,对于企业客服工作的科学考核也必不可少。 福建知识库系统大模型怎么应用在算力方面,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。

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大模型在品牌方的落地,大家寄予希望的就是虚拟导购和数字人导购两个场景。虚拟导购,从传统的货架式电商到直播电商,再到如今出海的场景下的对话式电商,在这个对话的过程当中实现了通过基于选择等商品进行商品,再到具体下单的一个全流程,是区别于传统电商之外新的一种电商形式。数字人导购。大模型加持的新一代数字人交互能力会更强,也可以促成新的IP的成形。这两项是我们看到品牌商预期比较高,也是希望重点去落地的两个方向。

    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。 大模型是指参数数量庞大、拥有更多层次和更复杂结构的深度学习模型。

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    5月28日,在北京举行的中关村论坛平行论坛“人工智能大模型发展论坛”上,中国科学技术信息研究所所长赵志耘发布了《中国人工智能大模型地图研究报告》。报告显示,中国大模型呈现蓬勃发展态势,据不完全统计,到目前为止,中国10亿级参数规模以上大模型已发布了80余个。从研发主体分布看,大学、科研机构、企业等不同创新主体都在积极参与大模型研发。杭州音视贝科技公司专注于人工智能领域智能语音、智能客服等产品的研发。自成立已来已在各行各业服务于多家企事业单位,助力企业智能化升级,降本增效,提升用户满意度。现在经过公司研发团队夜以继日的奋战,终于完成大模型在智能客服领域的应用。相比之前的产品,现在的智能客服更加智能,能通过联系上下文,判断语境语义。 通用大模型应用在各行各业中缺乏专业度,这就是为什么“每个行业都应该有属于自己的大模型”。广州AI大模型发展前景是什么

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。上海中小企业大模型怎么训练

    目前市面上有许多出名的AI大模型,其中一些是:

1、GPT-3(GenerativePre-trainedTransformer3):GPT-3是由OpenAI开发的一款自然语言处理(NLP)模型,拥有1750亿个参数。它可以生成高质量的文本、回答问题、进行对话等。GPT-3可以用于自动摘要、语义搜索、语言翻译等任务。

2、BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers):BERT是由Google开发的一款基于Transformer结构的预训练语言模型。BERT拥有1亿个参数。它在自然语言处理任务中取得了巨大的成功,包括文本分类、命名实体识别、句子关系判断等。

3、ResNet(ResidualNetwork):ResNet是由Microsoft开发的一种深度卷积神经网络结构,被用于计算机视觉任务中。ResNet深层网络结构解决了梯度消失的问题,使得训练更深的网络变得可行。ResNet在图像分类、目标检测和图像分割等任务上取得了***的性能。

4、VGGNet(VisualGeometryGroupNetwork):VGGNet是由牛津大学的VisualGeometryGroup开发的卷积神经网络结构。VGGNet结构简单清晰,以其较小的卷积核和深层的堆叠吸引了很多关注。VGGNet在图像识别和图像分类等任务上表现出色

。5、Transformer:Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构。 上海中小企业大模型怎么训练