大模型賦能下的智能客服雖然已經(jīng)在很多行業(yè)得以應用，但這四個基本的應用功能不會變，主要有以下四個方面： 1、讓企業(yè)客服與客戶在各個觸點進行連接智能客服要實現(xiàn)的，就是幫助企業(yè)在移動互聯(lián)網(wǎng)時代的眾多渠道部署客服入口，讓消費者能夠隨時隨地發(fā)起溝通，并能夠?qū)Ω髑罆掃M行整合，便于客服人員的統(tǒng)一管理，即使在海量訪問的高并發(fā)期間，也能將消息高質(zhì)量觸達。 2、智能知識庫賦能AI機器人或人工客服應答知識庫是智能客服系統(tǒng)的會話支撐，對于一般的應答型溝通，AI機器人的自動應答率已經(jīng)達到80%~90%，極大解放傳統(tǒng)呼叫中心的客服壓力。而對于人工客服來說，通過知識庫來掌握訪客信息、提升溝通技術(shù)...

大模型訓練過程復雜且成本高主要是由以下幾個因素導致的： 1、參數(shù)量大的模型通常擁有龐大的數(shù)據(jù)量，例如億級別的參數(shù)。這樣的龐大參數(shù)量需要更多的內(nèi)存和計算資源來存儲和處理，增加了訓練過程的復雜性和成本。 2、需要大規(guī)模訓練數(shù)據(jù)：為了訓練大模型，需要收集和準備大規(guī)模的訓練數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集包含了豐富的語言信息和知識，需要耗費大量時間和人力成本來收集、清理和標注。同時，為了獲得高質(zhì)量的訓練結(jié)果，數(shù)據(jù)集的規(guī)模通常需要保持在很大的程度上，使得訓練過程變得更為復雜和昂貴。 3、需要大量的計算資源：訓練大模型需要大量的計算資源，包括高性能的CPU、GPU或者TPU集群。這是因為大...

國內(nèi)有幾個在大型模型研究和應用方面表現(xiàn)出色的機構(gòu)和公司主要有以下幾家，他們在推動人工智能和自然語言處理領(lǐng)域的發(fā)展，為國內(nèi)的大模型研究和應用做出了重要貢獻。 1、百度：百度在自然語言處理領(lǐng)域進行了深入研究，并開發(fā)了一系列大模型。其中，ERNIE（EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration）是由百度開發(fā)的基于Transformer結(jié)構(gòu)的預訓練語言模型，取得了很好的性能，尤其在中文任務上表現(xiàn)出色。 2、華為：華為在自然語言處理和機器學習領(lǐng)域也有突破性的研究成果。例如，華為開發(fā)了DeBERTa（Decoding-enhan...

杭州音視貝科技公司研發(fā)的大模型知識庫系統(tǒng)產(chǎn)品，主要有以下幾個方面的功能： 1、知識標簽：從業(yè)務和管理的角度對知識進行標注，文檔在采集過程中會自動生成該文檔的基本屬性，例如：分類、編號、名稱、日期等，支持自定義； 2、知識檢索：支持通過關(guān)鍵字對文檔標題或內(nèi)容進行檢索； 3、知識推送：將更新的知識庫內(nèi)容主動推送給相關(guān)人員； 4、知識回答：支持在線提問可先在知識庫中進行匹配，匹配失敗或不滿意時可通過提示，轉(zhuǎn)接至互聯(lián)網(wǎng)中進行二次匹配； 5、知識權(quán)限：支持根據(jù)不同的崗位設(shè)置不同的知識提取權(quán)限，管理員可進行相關(guān)知識庫的維護和更新。 大模型能夠在多輪對話的基礎(chǔ)上進行更復雜的...

大模型訓練過程復雜且成本高主要是由以下幾個因素導致的： 1、參數(shù)量大的模型通常擁有龐大的數(shù)據(jù)量，例如億級別的參數(shù)。這樣的龐大參數(shù)量需要更多的內(nèi)存和計算資源來存儲和處理，增加了訓練過程的復雜性和成本。 2、需要大規(guī)模訓練數(shù)據(jù)：為了訓練大模型，需要收集和準備大規(guī)模的訓練數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集包含了豐富的語言信息和知識，需要耗費大量時間和人力成本來收集、清理和標注。同時，為了獲得高質(zhì)量的訓練結(jié)果，數(shù)據(jù)集的規(guī)模通常需要保持在很大的程度上，使得訓練過程變得更為復雜和昂貴。 3、需要大量的計算資源：訓練大模型需要大量的計算資源，包括高性能的CPU、GPU或者TPU集群。這是因為大...

人工智能大模型的發(fā)展，會給我們的生活帶來哪些改變呢？ 其一，引發(fā)計算機算力的革新。大模型參數(shù)量的增加導致訓練過程的計算需求呈現(xiàn)指數(shù)級增長，高性能計算機和分布式計算平臺的普及，將成為支持更大規(guī)模的模型訓練和迭代的重要方式。 其二，將引發(fā)人工智能多模態(tài)、多場景的革新。大模型利用多模態(tài)數(shù)據(jù)進行跨模態(tài)學習，從而提升其在多個感知任務上的性能和表現(xiàn)。 其三，通過結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)和智能算法，大模型能夠賦能多個行業(yè)，為行業(yè)提質(zhì)增效提供助力，推動數(shù)據(jù)與實體的融合，改變行業(yè)發(fā)展格局。在法律領(lǐng)域，大模型可以作為智能合同生成器，根據(jù)用戶的需求和規(guī)范，自動生成合法和合理的合同文本；在娛樂領(lǐng)域...

對商家而言，大模型切合實際的應用場景莫過于電商行業(yè)。首先是客服領(lǐng)域。隨著電商行業(yè)發(fā)展，消費者對服務質(zhì)量的要求日益提高，客服的作用也越來越突出。商家為了節(jié)約經(jīng)營成本，會采用人機結(jié)合的模式，先用智能客服回答一部分簡單的問題，機器人解決不了的再靠人工客服解決。想法是好的，但目前各大平臺的智能客服往往只能根據(jù)關(guān)鍵詞給出預設(shè)好的答案，無法真正理解消費者的問題，人工客服的壓力依然很大。其次是營銷獲客領(lǐng)域。直播帶貨的普及讓“人找貨”變成了“貨找人”。平臺利用大模型的人工智能算法實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)集的深度學習，分析消費者的行為，預測哪些產(chǎn)品可能會吸引消費者點擊購買，從而為他們推薦商品。這種精細營銷，一方面平...