大模型在企業(yè)內(nèi)部做應(yīng)用前一般不做預(yù)訓(xùn)練，而是直接調(diào)用通用大模型的一些能力，因此在整個(gè)通用大模型的能力進(jìn)一步增強(qiáng)的時(shí)候，會(huì)有越來(lái)越多的企業(yè)用行業(yè)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練基礎(chǔ)大模型，然后形成行業(yè)大模型。

  這就是涉及到本地化部署的大模型到底應(yīng)該如何選型的問(wèn)題？這里我們著重講常見(jiàn)的三個(gè)模型Vicuna、BloomZ和GLM。選型涉及三個(gè)維度：實(shí)際性能跑分，性?xún)r(jià)比，合規(guī)性。

   從性能角度來(lái)講，目前評(píng)價(jià)比較高的還是Vicuna的13B模型，這也是Vicuna強(qiáng)勁的一個(gè)點(diǎn)。所以Vicuna經(jīng)常是實(shí)際落地的時(shí)候很多那個(gè)測(cè)試機(jī)上布的那個(gè)大模型。但它也有一個(gè)很明確的缺點(diǎn)，即無(wú)法商用。所以實(shí)際在去真實(shí)落地的過(guò)程中，我們看到很多企業(yè)會(huì)去選BloomZ和GLM6B。

  但是BloomZ也存在著不小的意識(shí)形態(tài)的問(wèn)題，它對(duì)金融行業(yè)測(cè)試的效果會(huì)相對(duì)較好，泛行業(yè)則會(huì)比較弱。整體來(lái)講，目前我們看到的其實(shí)采納度比較高的還是GLM6B這款產(chǎn)品，它不管是在性能還是價(jià)格本身，成本層面，包括合規(guī)性都有比較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。 大模型的長(zhǎng)處在于能夠找到新的解法，幫助解決新問(wèn)題，解決以后可以在狹窄領(lǐng)域產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，訓(xùn)練小模型。浙江行業(yè)大模型發(fā)展前景是什么

    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(yīng)用，但這四個(gè)基本的應(yīng)用功能不會(huì)變，主要有以下四個(gè)方面：

1、讓企業(yè)客服與客戶(hù)在各個(gè)觸點(diǎn)進(jìn)行連接智能客服要實(shí)現(xiàn)的，就是幫助企業(yè)在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的眾多渠道部署客服入口，讓消費(fèi)者能夠隨時(shí)隨地發(fā)起溝通，并能夠?qū)Ω髑罆?huì)話(huà)進(jìn)行整合，便于客服人員的統(tǒng)一管理，即使在海量訪(fǎng)問(wèn)的高并發(fā)期間，也能將消息高質(zhì)量觸達(dá)。

2、智能知識(shí)庫(kù)賦能AI機(jī)器人或人工客服應(yīng)答知識(shí)庫(kù)是智能客服系統(tǒng)的會(huì)話(huà)支撐，對(duì)于一般的應(yīng)答型溝通，AI機(jī)器人的自動(dòng)應(yīng)答率已經(jīng)達(dá)到80%~90%，極大解放傳統(tǒng)呼叫中心的客服壓力。而對(duì)于人工客服來(lái)說(shuō)，通過(guò)知識(shí)庫(kù)來(lái)掌握訪(fǎng)客信息、提升溝通技術(shù)，也十分有必要。

3、沉淀訪(fǎng)客數(shù)據(jù)信息與運(yùn)營(yíng)策略?xún)?yōu)化智能客服的數(shù)據(jù)系統(tǒng)可以記錄和保存通話(huà)接待數(shù)據(jù)與訪(fǎng)客信息，打通服務(wù)前、服務(wù)中、服務(wù)后全流程的數(shù)據(jù)管理，這對(duì)于建立標(biāo)簽畫(huà)像、優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略、實(shí)現(xiàn)個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)十分必要，對(duì)于企業(yè)客服工作的科學(xué)考核也必不可少。 杭州垂直大模型的概念是什么大模型的發(fā)展雖然取得了重要的成果，但仍然面臨一些挑戰(zhàn)和限制，如模型尺寸、訓(xùn)練和推理速度、資源需求等。

    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A(yíng)I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)。

    大模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)通常是從互聯(lián)網(wǎng)和其他各種數(shù)據(jù)源中收集和整理的。以下是常見(jiàn)的大模型基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源：

1、網(wǎng)絡(luò)文本和語(yǔ)料庫(kù)：大模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)通常包括大量的網(wǎng)絡(luò)文本，如網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容、社交媒體帖子、論壇帖子、新聞文章等。這些文本提供了豐富的語(yǔ)言信息和知識(shí)，用于訓(xùn)練模型的語(yǔ)言模式和語(yǔ)義理解。

2、書(shū)籍和文學(xué)作品：大模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)還可以包括大量的書(shū)籍和文學(xué)作品，如小說(shuō)、散文、詩(shī)歌等。這些文本涵蓋了各種主題、風(fēng)格和語(yǔ)言形式，為模型提供了的知識(shí)和文化背景。

3、維基百科和知識(shí)圖譜：大模型通常也會(huì)利用維基百科等在線(xiàn)百科全書(shū)和知識(shí)圖譜來(lái)增加其知識(shí)儲(chǔ)備。這些結(jié)構(gòu)化的知識(shí)資源包含了豐富的實(shí)體、關(guān)系和概念，可以為模型提供更準(zhǔn)確和可靠的知識(shí)。

4、其他專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)：根據(jù)模型的應(yīng)用領(lǐng)域，大模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可能還包括其他專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。例如，在醫(yī)療領(lǐng)域，可以使用醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、病例報(bào)告和醫(yī)療記錄等數(shù)據(jù)；在金融領(lǐng)域，可以使用金融新聞、財(cái)務(wù)報(bào)表和市場(chǎng)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)。 專(zhuān)屬模型參數(shù)比通用大模型少，訓(xùn)練和推理的成本更低，模型優(yōu)化也更容易。

    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)?？筛鶕?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。 隨著醫(yī)療信息化和生物技術(shù)數(shù)十年的高速發(fā)展，醫(yī)療數(shù)據(jù)的類(lèi)型和規(guī)模正以前所未有的速度快速增長(zhǎng)。山東中小企業(yè)大模型是什么

從2022年開(kāi)始，以ChatGPT為主的大模型將客戶(hù)聯(lián)絡(luò)帶入了全新的發(fā)展階段。浙江行業(yè)大模型發(fā)展前景是什么

    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。 浙江行業(yè)大模型發(fā)展前景是什么

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