宁波教育大模型产品介绍

    大模型的训练通常需要大量的计算资源（如GPU、TPU等）和时间。同时，还需要充足的数据集和合适的训练策略来获得更好的性能。因此，进行大模型训练需要具备一定的技术和资源条件。

1、数据准备：收集和准备用于训练的数据集。可以已有的公开数据集，也可以是您自己收集的数据。数据集应该包含适当的标注或注释，以便模型能够学习特定的任务。

2、数据预处理：包括文本清洗、分词、建立词表、编码等处理步骤，以便将数据转换为模型可以处理的格式。

3、构建模型结构：选择合适的模型结构是训练一个大模型的关键。根据任务的要求和具体情况来选择适合的模型结构。

4、模型初始化：在训练开始之前，需要对模型进行初始化。这通常是通过对模型进行随机初始化或者使用预训练的模型权重来实现。

5、模型训练：使用预处理的训练数据集，将其输入到模型中进行训练。在训练过程中，模型通过迭代优化损失函数来不断更新模型参数。

6、超参数调整：在模型训练过程中，需要调整一些超参数（如学习率、批大小、正则化系数等）来优化训练过程和模型性能。

7、模型评估和验证：在训练过程中，需要使用验证集对模型进行评估和验证。根据评估结果，可以调整模型结构和超参数。 大模型的功能优势让智能助手更加智能，为用户提供更便捷的服务。宁波教育大模型产品介绍

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。 厦门电商大模型方案作为人工智能新兴领域的一部分，大模型技术正在向全球各个领域渗透，应用场景日趋多元化。

AI大模型具备强大的学习推理能力，能够从海量数据中提取复杂的模式和关联，自动进行高级认知和决策。大模型的出现，使得客户服务工具能够更准确地理解用户语义，做到恰当回应，与用户进行更加智能的交互。那么，大模型与智能客服相结合，会带来怎样的应用效果呢？一、对用户需求的分析更准确：大模型+智能客服能够更加准确地预测用户需求，充分理解客户语言（包括方言），从而减少机器人应答错误的发生率。无论是在线购物平台的个性化推荐，还是客服智能应答，大模型能够打造更加个性化和高效的服务体验。二、进一步提升客户服务满意度：大模型+智能客服可以进行情感分析，捕捉用户在交流过程中的情绪变化。客户的情绪状态往往直接影响到他们对服务质量的评价，通过实时监测用户的情感倾向，企业可以及时调整服务策略与方式，提升客户服务满意度。

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，携程发布的旅游业垂直大模型"携程问道"，阅文集团发布的阅文妙笔大模型，网易有道发布的教育领域垂直大模型"子曰"等。

企业如果基于行业大模型，再加上自身数据进行精调，可以建构专属模型，打造出高可用性的智能服务，而且模型参数比通用大模型少，训练和推理的成本更低，模型优化也更容易。 大模型可以在量化交易、智慧办公、数据治理等方面提供全新的工具支持，解决当下金融业存在的各种发展瓶颈。

普通智能客服在个性化服务方面的能力有所欠缺，无法通过对历史数据的分析给用户提供个性化的建议或推荐。而大模型+智能客服可以智能解析数据，根据用户的需求和喜好定制应答内容，提升用户体验。大模型+智能客服还具备更强的自主学习和持续改进能力，这意味着它能够随着时间的推移，不断优化自身的性能和服务质量。在实际应用中，它能够开发和拓展更加多样的应用工具，使客服业务逐渐真正地摆脱人力。AI大模型加持下的智能客服系展现出巨大的能力和价值，它不仅提高了客服效率和质量，还为企业和用户之间搭建了一个更加智能、便捷的沟通桥梁。当然，大模型+智能客服也面临一些问题，如数据隐私和安全、数据训练的成本投入等等，不过这些问题正在得到解决。可以预见的是，随着技术的不断进步，大模型+智能客服必将成为企业提升客户服务水平和竞争力的重要工具。大模型行业应用正推动着各行各业的创新和变革。宁波教育大模型行业公司

李彦宏在2023中关村论坛上提出了大模型即将改变世界。宁波教育大模型产品介绍

    传统知识库往往因为在技术和能力上不够强大，具体应用过程中具有种种劣势和弊端：

一、实体识别能力不佳知识库聚合了大量的行业知识数据信息，与智能应用的结合需要强大的实体识别与关系抽取能力才能发挥优势，在这方面，传统知识库比较僵化。

二、智能应答能力欠缺知识库可以被用来构建应答系统，通过将问题映射到知识库中的实体和关系，系统给出准确的回答，传统知识库的智能应答存在准确性不足等问题。

三、不具备智能推荐能力知识库中的数据可以用于构建个性化的推荐系统，需要通过分析用户的兴趣和偏好，结合实体关系给出知识推荐，传统知识库这方面能力较弱。

四、可拓展性比较差企业运用知识库系统不仅需要调用知识信息，为智能应用提供支撑，还需要更为多样的智能化工具为业务发展提供服务，传统知识库不具备此项能力。 宁波教育大模型产品介绍

杭州音视贝科技有限公司成立于2020年3月，是一家人工智能领域的科技企业，专注于智能外呼、智能客服、大模型知识库、大模型智能办公等产品的研发和运营，拥有多项知识产权，服务客户涉及金融、电商、出行、医疗、运营商、互联网等多个领域。音视贝公司团队由人工智能领域的算法工程师、提示词工程师、运营师、专业训机师等构成，将人工智能产品与不同行业的业务场景深度融合，打造高水平的智能交互解决方案，帮助企业、机构实现业务能力的升级，降本增效。