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杭州深度學(xué)習(xí)大模型怎么應(yīng)用

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2023-09-15

“大模型+領(lǐng)域知識(shí)”這一路線(xiàn),是為了利用大模型的理解能力,將散落在企業(yè)內(nèi)外部各類(lèi)數(shù)據(jù)源中的事實(shí)知識(shí)和流程知識(shí)提取出來(lái),然后再利用大模型的生成能力輸出長(zhǎng)文本或多輪對(duì)話(huà)。以前用判別式的模型解決意圖識(shí)別問(wèn)題需要做大量的人工標(biāo)注工作,對(duì)新領(lǐng)域的業(yè)務(wù)解決能力非常弱,有了這類(lèi)大模型以后,通過(guò)微調(diào)領(lǐng)域prompt,利用大模型的上下文學(xué)習(xí)能力,就能很快地適配到新領(lǐng)域的業(yè)務(wù)問(wèn)題,其降低對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注的依賴(lài)和模型定制化成本。

杭州音視貝科技公司的智能外呼、智能客服、智能質(zhì)檢等產(chǎn)品通過(guò)自研的對(duì)話(huà)引擎,擁抱大模型,充分挖掘企業(yè)各類(lèi)對(duì)話(huà)場(chǎng)景數(shù)據(jù)價(jià)值,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更加智能的溝通、成本更低的運(yùn)營(yíng)維護(hù)。 國(guó)內(nèi)的一些投資人和創(chuàng)業(yè)者,在經(jīng)過(guò)幾個(gè)月的折騰后,發(fā)現(xiàn)還是要尋找盈利模式,業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景和商業(yè)化的能力。杭州深度學(xué)習(xí)大模型怎么應(yīng)用

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    AI大模型賦能智能服務(wù)場(chǎng)景主要有以下幾種:

1、智能熱線(xiàn)。可根據(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(guò)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(duì)話(huà)場(chǎng)景無(wú)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(duì)話(huà)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(xún)、資訊推送、服務(wù)引導(dǎo)、事項(xiàng)辦理等服務(wù)。

3、智能營(yíng)商環(huán)境分析。利用多模態(tài)大模技術(shù),為用戶(hù)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(qǐng)求,審批進(jìn)程提醒,并自動(dòng)提取審批過(guò)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。 福建行業(yè)大模型推薦大模型能夠在多輪對(duì)話(huà)的基礎(chǔ)上進(jìn)行更復(fù)雜的上下文理解,回答較長(zhǎng)內(nèi)容,甚至能夠跨領(lǐng)域回答。

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    隨著大模型在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用,智能客服也得以迅速發(fā)展,為企業(yè)、機(jī)構(gòu)節(jié)省了大量人力、物力、財(cái)力,提高了客服效率和客戶(hù)滿(mǎn)意度。那么,該如何選擇合適的智能客服解決方案呢?

1、自動(dòng)語(yǔ)音應(yīng)答技術(shù)(AVA)是否成熟自動(dòng)語(yǔ)音應(yīng)答技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)接聽(tīng)電話(huà)、自動(dòng)語(yǔ)音提示、自動(dòng)語(yǔ)音導(dǎo)航等功能。用戶(hù)可以通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音合成技術(shù)與AI客服進(jìn)行溝通交流,并獲取準(zhǔn)確的服務(wù)。因此,在選擇智能客服解決方案時(shí),需要考慮AVA技術(shù)的成熟度以及語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確度。

2、語(yǔ)義理解和自然語(yǔ)言處理技術(shù)智能客服在接收到用戶(hù)的語(yǔ)音指令后,需要對(duì)用戶(hù)的意圖進(jìn)行準(zhǔn)確判斷。智能客服系統(tǒng)通過(guò)深度學(xué)習(xí)、語(yǔ)料庫(kù)等技術(shù),將人類(lèi)語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為機(jī)器可處理的形式,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)話(huà)語(yǔ)的準(zhǔn)確理解和智能回復(fù)。

3、智能客服機(jī)器人的學(xué)習(xí)能力智能客服的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將用戶(hù)的歷史數(shù)據(jù)與基于AI算法的預(yù)測(cè)分析模型相結(jié)合。這樣,智能客服就能對(duì)用戶(hù)的需求、偏好和行為做出更加準(zhǔn)確的分析和預(yù)測(cè),并相應(yīng)做出更準(zhǔn)確和迅速的回復(fù)。

    5月28日,在北京舉行的中關(guān)村論壇平行論壇“人工智能大模型發(fā)展論壇”上,中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所所長(zhǎng)趙志耘發(fā)布了《中國(guó)人工智能大模型地圖研究報(bào)告》。報(bào)告顯示,中國(guó)大模型呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展態(tài)勢(shì),據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),到目前為止,中國(guó)10億級(jí)參數(shù)規(guī)模以上大模型已發(fā)布了80余個(gè)。從研發(fā)主體分布看,大學(xué)、科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)等不同創(chuàng)新主體都在積極參與大模型研發(fā)。杭州音視貝科技公司專(zhuān)注于人工智能領(lǐng)域智能語(yǔ)音、智能客服等產(chǎn)品的研發(fā)。自成立已來(lái)已在各行各業(yè)服務(wù)于多家企事業(yè)單位,助力企業(yè)智能化升級(jí),降本增效,提升用戶(hù)滿(mǎn)意度。現(xiàn)在經(jīng)過(guò)公司研發(fā)團(tuán)隊(duì)夜以繼日的奮戰(zhàn),終于完成大模型在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用。相比之前的產(chǎn)品,現(xiàn)在的智能客服更加智能,能通過(guò)聯(lián)系上下文,判斷語(yǔ)境語(yǔ)義。 大模型在自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、生成模型、語(yǔ)音識(shí)別和對(duì)話(huà)系統(tǒng)等領(lǐng)域取得了明顯的發(fā)展。

杭州深度學(xué)習(xí)大模型怎么應(yīng)用,大模型

    大模型是指在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中,具有龐大參數(shù)規(guī)模和復(fù)雜結(jié)構(gòu)的模型。這些模型通常包含大量的可調(diào)整參數(shù),用于學(xué)習(xí)和表示輸入數(shù)據(jù)的特征和關(guān)系。大模型的出現(xiàn)是伴隨著計(jì)算能力的提升,數(shù)據(jù)規(guī)模的增大,模型復(fù)雜性的增加,具體來(lái)說(shuō)有以下三點(diǎn):首先,隨著計(jì)算硬件的不斷進(jìn)步,如GPU、TPU等的出現(xiàn)和性能提升,能夠提供更強(qiáng)大的計(jì)算能力和并行計(jì)算能力,使得訓(xùn)練和部署大型模型變得可行。其次,隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增長(zhǎng),獲取和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集已經(jīng)成為可能,我們可以利用更多的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型,更多的數(shù)據(jù)能夠提供更豐富的信息,有助于訓(xùn)練更復(fù)雜、更準(zhǔn)確的模型。大模型通常由更多的層次和更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)組成。例如,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)和變換器(Transformer)是常見(jiàn)的大模型結(jié)構(gòu),在自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域取得了重大突破。 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。福州人工智能大模型推薦

隨著硬件和算法的不斷突破,大模型將在更多領(lǐng)域展現(xiàn)出更強(qiáng)大的能力和廣闊的應(yīng)用前景。杭州深度學(xué)習(xí)大模型怎么應(yīng)用

與傳統(tǒng)的智能客服相比,大模型進(jìn)一步降低了開(kāi)發(fā)和運(yùn)維成本。以前,各種場(chǎng)景都需要算法工程師標(biāo)注數(shù)據(jù)以訓(xùn)練特定任務(wù)的模型,因此開(kāi)發(fā)成本較高。現(xiàn)在,大模型本身的通用性好,不再需要很多算法工程師標(biāo)數(shù)據(jù),可以直接拿過(guò)來(lái)用,有時(shí)稍微標(biāo)幾條數(shù)據(jù)就夠了。企業(yè)部署外呼機(jī)器人、客服系統(tǒng)的成本會(huì)降低。原有30個(gè)話(huà)術(shù)師的工作量,現(xiàn)在2人即可完成,而且語(yǔ)義理解準(zhǔn)確度從85%提升至94%。

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