下面我們來(lái)具體看一下傳統(tǒng)智能客服和大模型智能客服再個(gè)性化服務(wù)和溝通方式方面的不同。

1、個(gè)性化的服務(wù)和推薦。

智能客服在個(gè)性化服務(wù)方面能力有所欠缺。由于它缺乏對(duì)上下文語(yǔ)義的理解，每個(gè)問(wèn)題都是單獨(dú)的問(wèn)題，所以無(wú)法通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析，給用戶(hù)個(gè)性化的建議或推薦。

大模型智能客服基于對(duì)用戶(hù)歷史數(shù)據(jù)和行為的分析，可以根據(jù)用戶(hù)的需求和喜好，定制推薦內(nèi)容，提升用戶(hù)體驗(yàn)。

2、溝通方式不同。

智能客服只能跟用戶(hù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的文字溝通，溝通方式比較單一，不利于對(duì)用戶(hù)情感的理解。

大模型智能客服可以結(jié)合多模態(tài)信息，例如圖像、音頻和視頻，通過(guò)分析多種感知信息，從多個(gè)角度進(jìn)行情感的推斷和判斷。 所有企業(yè)的文檔可以批量上傳，無(wú)需更多的整理，直接可自動(dòng)轉(zhuǎn)化為有效的QA，供人工座席和智能客服直接調(diào)用。江蘇中小企業(yè)大模型如何落地

大模型AIGC工具也可以通過(guò)自動(dòng)創(chuàng)建報(bào)告輔助企業(yè)進(jìn)行決策。例如，AIGC工具可以分析來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，比如營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)、客戶(hù)反饋、財(cái)務(wù)報(bào)告等，運(yùn)用數(shù)據(jù)分析結(jié)果自動(dòng)生成信息豐富的報(bào)告，幫助企業(yè)根據(jù)科學(xué)參考信息做出更好、更明智的決策，同時(shí)節(jié)省時(shí)間和資源。

由于不同的知識(shí)技能、人員配置、工作習(xí)慣，同家企業(yè)的不同部門(mén)或團(tuán)隊(duì)成員對(duì)于工作文件的處理與業(yè)務(wù)需求的理解能力不同，會(huì)導(dǎo)致項(xiàng)目推進(jìn)困難，工作效率低下。運(yùn)用大模型AIGC工具，可以幫助企業(yè)分類(lèi)整理各類(lèi)文件，自動(dòng)生成項(xiàng)目方案等資料，這樣就能夠減少團(tuán)隊(duì)溝通障礙，提升協(xié)作效率。 上海垂直大模型是什么利用新型工具為自身的業(yè)務(wù)、管理提供支撐，提高各方面的運(yùn)行效率，降低成本，讓企業(yè)發(fā)展擁有持續(xù)的動(dòng)力。

    大模型的訓(xùn)練通常需要大量的計(jì)算資源（如GPU、TPU等）和時(shí)間。同時(shí)，還需要充足的數(shù)據(jù)集和合適的訓(xùn)練策略來(lái)獲得更好的性能。因此，進(jìn)行大模型訓(xùn)練需要具備一定的技術(shù)和資源條件。

1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集和準(zhǔn)備用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集?？梢砸延械墓_(kāi)數(shù)據(jù)集，也可以是您自己收集的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集應(yīng)該包含適當(dāng)?shù)臉?biāo)注或注釋?zhuān)员隳Ｐ湍軌驅(qū)W習(xí)特定的任務(wù)。

2、數(shù)據(jù)預(yù)處理：包括文本清洗、分詞、建立詞表、編碼等處理步驟，以便將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模型可以處理的格式。

3、構(gòu)建模型結(jié)構(gòu)：選擇合適的模型結(jié)構(gòu)是訓(xùn)練一個(gè)大模型的關(guān)鍵。根據(jù)任務(wù)的要求和具體情況來(lái)選擇適合的模型結(jié)構(gòu)。

4、模型初始化：在訓(xùn)練開(kāi)始之前，需要對(duì)模型進(jìn)行初始化。這通常是通過(guò)對(duì)模型進(jìn)行隨機(jī)初始化或者使用預(yù)訓(xùn)練的模型權(quán)重來(lái)實(shí)現(xiàn)。

5、模型訓(xùn)練：使用預(yù)處理的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，將其輸入到模型中進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過(guò)程中，模型通過(guò)迭代優(yōu)化損失函數(shù)來(lái)不斷更新模型參數(shù)。

6、超參數(shù)調(diào)整：在模型訓(xùn)練過(guò)程中，需要調(diào)整一些超參數(shù)（如學(xué)習(xí)率、批大小、正則化系數(shù)等）來(lái)優(yōu)化訓(xùn)練過(guò)程和模型性能。

7、模型評(píng)估和驗(yàn)證：在訓(xùn)練過(guò)程中，需要使用驗(yàn)證集對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估和驗(yàn)證。根據(jù)評(píng)估結(jié)果，可以調(diào)整模型結(jié)構(gòu)和超參數(shù)。

AIGC的商業(yè)營(yíng)銷(xiāo)在虛擬現(xiàn)實(shí)和營(yíng)銷(xiāo)預(yù)測(cè)方面也有不錯(cuò)的表現(xiàn)。

一、虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)營(yíng)銷(xiāo)

虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)可以提供沉浸式產(chǎn)品展示，品牌可以通過(guò)更為生動(dòng)、立體、逼真的方式向客戶(hù)展示產(chǎn)品的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，使客戶(hù)能夠深入地了解產(chǎn)品信息，增強(qiáng)客戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的認(rèn)知度。同時(shí)，吸引客戶(hù)參與和互動(dòng)，能夠提高品牌關(guān)注度和客戶(hù)轉(zhuǎn)化率。還可以利用大數(shù)據(jù)對(duì)營(yíng)銷(xiāo)策略和體驗(yàn)設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化，可進(jìn)一步提升營(yíng)銷(xiāo)效果和用戶(hù)滿(mǎn)意度，提升品牌營(yíng)銷(xiāo)力和市場(chǎng)占有率。

二、智能預(yù)測(cè)營(yíng)銷(xiāo)

在數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的基礎(chǔ)上，對(duì)市場(chǎng)趨勢(shì)和用戶(hù)行為進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，便于提前調(diào)整產(chǎn)品和營(yíng)銷(xiāo)策略，搶占市場(chǎng)先機(jī)。在售后服務(wù)層面，進(jìn)行客戶(hù)流失預(yù)測(cè)和客戶(hù)維護(hù)建議，提供個(gè)性化客戶(hù)關(guān)懷方案，可以提高客戶(hù)忠誠(chéng)度和留存率。 知識(shí)庫(kù)模型通過(guò)訓(xùn)練，可以幫助企業(yè)提升經(jīng)營(yíng)管理、客戶(hù)服務(wù)、工作協(xié)調(diào)的效率，壯大實(shí)力，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展。

    大模型（Ｍaas）將與Iaas、Paas和Saas一起共同成為云平臺(tái)的構(gòu)成要素，杭州音視貝科技公司的大模型的行業(yè)解決方案，通過(guò)將現(xiàn)有的應(yīng)用系統(tǒng)經(jīng)過(guò)AI訓(xùn)練和嵌入后，由現(xiàn)在的“一網(wǎng)協(xié)同”、“一網(wǎng)通辦”、“一網(wǎng)統(tǒng)管”等協(xié)同平臺(tái)升級(jí)為“智能協(xié)同”、“智能通辦”、“智能統(tǒng)管”等智能平臺(tái)，真正實(shí)現(xiàn)從“部門(mén)*”到“整體”、由“被動(dòng)服務(wù)”到“主動(dòng)服務(wù)”、從“24小時(shí)在線(xiàn)服務(wù)”向“24小時(shí)在場(chǎng)服務(wù)”的升級(jí)轉(zhuǎn)變。

  服務(wù)效率和服務(wù)質(zhì)量的提高，人民**辦事必定會(huì)更加便捷，其滿(mǎn)意度也會(huì)越來(lái)越高?？梢岳么竽Ｐ涂焖贆z索相關(guān)信息、進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化，從而支持決策制定和政策評(píng)估。同時(shí)還可以利用大模型進(jìn)行情感分析，分析市民和企業(yè)工作的態(tài)度和情感，這有助于更好地了解社會(huì)輿情，及時(shí)調(diào)整政策和措施。 Google 首席執(zhí)行官Demis Hassabis說(shuō)：新一代人工智能不只是一個(gè)智能軟件，而是一個(gè)工作和生活的有力助手。廣州AI大模型應(yīng)用場(chǎng)景有哪些

在企業(yè)日常辦公的應(yīng)用場(chǎng)景中，GPT大模型可以通過(guò)內(nèi)容生成大力提升辦公效率。江蘇中小企業(yè)大模型如何落地

大模型和小模型都有各自的長(zhǎng)處，將兩者結(jié)合起來(lái)，可以發(fā)揮出更大的價(jià)值。例如，在實(shí)際應(yīng)用中，可以將大模型作為主模型，將小模型作為輔助模型。主模型負(fù)責(zé)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，得到更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果，而輔助模型則可以在移動(dòng)設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)上實(shí)現(xiàn)部署迅速與運(yùn)行，這種相互結(jié)合的方式可以更好地滿(mǎn)足不同場(chǎng)景下的業(yè)務(wù)需求，提高AI產(chǎn)品的性能和效率。

未來(lái)，隨著數(shù)據(jù)集的不斷擴(kuò)大和計(jì)算能力的不斷提升，大模型的性能也將進(jìn)一步提高。同時(shí)，隨著物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算等技術(shù)的不斷發(fā)展，小模型的應(yīng)用范圍也將進(jìn)一步拓展。所以，大模型和小模型的結(jié)合將成為未來(lái)AI產(chǎn)品的重要發(fā)展趨勢(shì)，也是人工智能應(yīng)用賦能行業(yè)發(fā)展的重要方向。 江蘇中小企業(yè)大模型如何落地