大模型技术架构是一个非常复杂的生态系统,涉及到计算机设备,模型部署,模型训练等多个方面,下面我们就来具体说一说: 1、计算设备:大型模型需要强大的计算资源,通常使用图形处理器GPU(如NVIDIA型号RTX3090、A6000或Tesla系列,32G以上的内存,固态硬盘,多核处理器...
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。7 月 26 日,OpenAI 也表示,下周将在更多国家推广安卓版 ChatGPT。这让近期热度稍降的 ChatGPT 重回大众视野。山东通用大模型如何落地
“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。 杭州中小企业大模型推荐从2022年开始,以ChatGPT为主的大模型将客户联络带入了全新的发展阶段。
目前国内大型模型出现百家争鸣的景象,各自的产品都各有千秋,还没有谁能做到一家独大。国内Top-5的大模型公司,分别是:百度的文心一言、阿里的通义千问、腾讯的混元、华为的盘古以及科大讯飞的星火。
1、百度的文心一言:它是在产业实际应用中真正产生价值的一个模型,它不仅从无监督的语料中学习知识,还通过百度多年积累的海量知识中学习。这些知识,是高质量的训练语料,有一些是人工精标的,有一些是自动生成的。文心大模型参数量非常大,达到了2600亿。
2、阿里的通义千问:它是一个超大规模的语言模型,具备多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持等功能。参数已从万亿升级至10万亿,成为全球比较大的AI预训练模型。
3、腾讯的混元:它是一个包含CV(计算机视觉)、NLP(自然语言处理)、多模态内容理解、文案生成、文生视频等方向的超大规模AI智能模型。腾讯在大语言模型AI的布局,尤其是类ChatGPT聊天机器人,有着别人无法比拟的优势,还可以通过腾讯云向B端用户服务。
4、华为的盘古:作为国际市场上抗打的企业,在AI领域自然也被给予了厚望。盘古大模型向行业提供服务,以行业需求为基础设计的大模型体系,目前在在矿山领域实现商用。
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。 未来,智能客服会突破一个个瓶颈,从当前的人机协作模式进化到完全替代人工,站在各个行业客户服务的前线。
优化大型知识库系统可以提高系统的性能和响应速度,提升数据访问效率,实现扩展和高可用性,另外还可以节省资源和成本,并提供个性化和智能化服务,从而提升系统的价值和竞争力。
1、优化系统,可以为企业节省资源和成本。优化大型知识库系统可以有效地利用计算资源和存储空间,减少不必要的资源浪费。通过缓存机制、异步处理和任务队列等技术,可以降低系统的负载和资源消耗,提高系统的效率和资源利用率,从而降低运营成本。
2、优化系统,可以提供使用者提供更加个性化和智能化的服务。通过对大型知识库系统进行优化,可以更好地使用用户的历史数据和行为,提供个性化和智能化的服务。通过优化搜索算法和推荐系统,可以更准确地推荐相关的知识内容,提升用户满意度和使用体验。 智能客服,即在人工智能、大数据、云计算等技术赋能下,通过对话机器人协助人工进行会话、质检、业务处理。广东行业大模型特点是什么
相对于较小模型而言,大模型具有更强的计算能力和表达能力,能够更好地捕捉数据中的复杂模式和关联关系。山东通用大模型如何落地
大模型具有更丰富的知识储备主要是由于以下几个原因:
1、大规模的训练数据集:大模型通常使用大规模的训练数据集进行预训练。这些数据集通常来源于互联网,包含了海量的文本、网页、新闻、书籍等多种信息源。通过对这些数据进行大规模的训练,模型能够从中学习到丰富的知识和语言模式。
2、多领域训练:大模型通常在多个领域进行了训练。这意味着它们可以涵盖更多的领域知识,从常见的知识性问题到特定领域的专业知识,从科学、历史、文学到技术、医学、法律等各个领域。这种多领域训练使得大模型在回答各种类型问题时具备更多知识背景。
3、知识融合:大模型还可以通过整合外部知识库和信息源,进一步增强其知识储备。通过对知识图谱、百科全书、维基百科等大量结构化和非结构化知识的引入,大模型可以更好地融合外部知识和在训练数据中学到的知识,从而形成更丰富的知识储备。
4、迁移学习和预训练:在预训练阶段,模型通过在大规模的数据集上进行自监督学习,从中学习到了丰富的语言知识,包括常识、语言规律和语义理解。在迁移学习阶段,模型通过在特定任务上的微调,将预训练的知识应用于具体的应用领域,进一步丰富其知识储备。 山东通用大模型如何落地
大模型技术架构是一个非常复杂的生态系统,涉及到计算机设备,模型部署,模型训练等多个方面,下面我们就来具体说一说: 1、计算设备:大型模型需要强大的计算资源,通常使用图形处理器GPU(如NVIDIA型号RTX3090、A6000或Tesla系列,32G以上的内存,固态硬盘,多核处理器...
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