人工智能大模型通常是指由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的一類(lèi)具有大量參數(shù)的人工智能模型。大模型通常通過(guò)自監(jiān)督學(xué)習(xí)或半監(jiān)督學(xué)習(xí)在大量數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練。**初,大模型主要指大語(yǔ)言模型(Large Language Models, LLM)。隨著技術(shù)的發(fā)展,逐漸擴(kuò)展出了視覺(jué)大模型、多模態(tài)大模型以及基礎(chǔ)科學(xué)大模型等概念。大模型是一個(gè)新興概念,截止目前并沒(méi)有*****的定義。因此,大模型所需要具有的**小參數(shù)規(guī)模也沒(méi)有一個(gè)嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)。目前,大模型通常是指參數(shù)規(guī)模達(dá)到百億、千億甚至萬(wàn)億的模型。此外,人們也習(xí)慣性的將經(jīng)過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練(***多于傳統(tǒng)預(yù)訓(xùn)練模型所需要的訓(xùn)練數(shù)據(jù))的數(shù)十億參數(shù)級(jí)別的模型也可以稱(chēng)之為大模型,如LLaMA-2 7B等。對(duì)企業(yè)的運(yùn)行支持度很低。松江區(qū)辦公用大模型智能客服供應(yīng)

人類(lèi)對(duì)齊:為確保模型輸出符合人類(lèi)期望和價(jià)值觀,通常采用基于人類(lèi)反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RLHF)方法。這一方法首先通過(guò)標(biāo)注人員對(duì)模型輸出進(jìn)行偏好排序訓(xùn)練獎(jiǎng)勵(lì)模型,然后利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化模型輸出。雖然RLHF的計(jì)算需求高于指令微調(diào),但總體上仍遠(yuǎn)低于預(yù)訓(xùn)練階段。信息檢索傳統(tǒng)搜索引擎正面臨來(lái)自人工智能信息助手(如 ChatGPT)這種新型信息獲取方式的挑戰(zhàn):基于大語(yǔ)言模型的信息系統(tǒng)可以通過(guò)自然語(yǔ)言對(duì)話(huà)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜問(wèn)題的交互式解答。例如,微軟推出的增強(qiáng)型搜索引擎New Bing將大語(yǔ)言模型與傳統(tǒng)搜索技術(shù)融合,既保留了搜索引擎對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的抓取能力,又?jǐn)U展了語(yǔ)義理解與答案整合功能。然而,大語(yǔ)言模型仍存在信息精確性不足、知識(shí)更新滯后等問(wèn)題,這使得混合架構(gòu)成為主要發(fā)展方向:一方面通過(guò)檢索增強(qiáng)生成(RAG)技術(shù)為模型注入實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),另一方面利用大模型的語(yǔ)義理解能力優(yōu)化搜索結(jié)果排序,推動(dòng)智能搜索系統(tǒng)的進(jìn)化。松江區(qū)辦公用大模型智能客服供應(yīng)使得用戶(hù)體驗(yàn)從5-10分鐘減為1-2條短信、Web交互、Wap交互,改善用戶(hù)體驗(yàn)感覺(jué)。

智能客服系統(tǒng)是在大規(guī)模知識(shí)處理基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一項(xiàng)面向行業(yè)應(yīng)用的,適用大規(guī)模知識(shí)處理、自然語(yǔ)言理解、知識(shí)管理、自動(dòng)**系統(tǒng)、推理等等技術(shù)行業(yè),智能客服不僅為企業(yè)提供了細(xì)粒度知識(shí)管理技術(shù),還為企業(yè)與海量用戶(hù)之間的溝通建立了一種基于自然語(yǔ)言的快捷有效的技術(shù)手段;同時(shí)還能夠?yàn)槠髽I(yè)提供精細(xì)化管理所需的統(tǒng)計(jì)分析信息。知識(shí)管理系統(tǒng)是基于我們十余年面向客戶(hù)服務(wù)的大型知識(shí)庫(kù)建立方法的經(jīng)驗(yàn)而形成的精細(xì)化結(jié)構(gòu)知識(shí)管理工具。系統(tǒng)內(nèi)設(shè)立一套通用化的知識(shí)管理建模方案,該方案可以迅速地幫助大型企業(yè)對(duì)龐雜的知識(shí)內(nèi)容進(jìn)行面向客戶(hù)化的知識(shí)管理。而該套方案是一般知識(shí)管理系統(tǒng)工具(如MS Sharepoint和IBM Lotus)中所沒(méi)有的。
支持多渠道接入,可支持電話(huà)、短信、MSN、QQ、飛信、BBS等渠道無(wú)縫接入支持面向CRM的數(shù)據(jù)深度挖掘分析。是幫助CFO寬心、放心、欣慰、得意的好產(chǎn)品,是CMO提出市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)策略的數(shù)據(jù)基石。性能指標(biāo)系統(tǒng)召回率達(dá)到:95%,準(zhǔn)確率達(dá)到:95%,產(chǎn)品穩(wěn)定性、兼容性、運(yùn)行效率、并發(fā)能力、危機(jī)處理能力等產(chǎn)品化要求已達(dá)到電信級(jí)實(shí)用水平,并已實(shí)際在廣東移動(dòng)通信公司全省上線運(yùn)營(yíng)20個(gè)月,在Lenovo運(yùn)行6個(gè)月。人機(jī)交互愛(ài)客服智能機(jī)器人5大引擎擺脫人機(jī)交互困境,提升客服體驗(yàn)。語(yǔ)義分析引擎、分詞標(biāo)注引擎可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)問(wèn)題應(yīng)付各種相似問(wèn)法的效果;從語(yǔ)義文法層、詞模層、關(guān)鍵詞層三個(gè)層面自動(dòng)理解客戶(hù)咨詢(xún)。

可解決通用任務(wù)由于在訓(xùn)練過(guò)程中,模型會(huì)接觸到來(lái)自各個(gè)領(lǐng)域的大量信息,如新聞、書(shū)籍、網(wǎng)頁(yè)等多種類(lèi)型的文本數(shù)據(jù),它們能夠獲取***的背景知識(shí)和事實(shí)(有時(shí)稱(chēng)為“世界知識(shí)”)。通過(guò)這些數(shù)據(jù),大模型能在沒(méi)有經(jīng)過(guò)特定下游任務(wù)優(yōu)化的條件下展現(xiàn)出對(duì)較強(qiáng)的問(wèn)題解決能力??勺裱祟?lèi)指令大模型能夠理解并執(zhí)行用戶(hù)使用自然語(yǔ)言給出的指令(又稱(chēng)“提示學(xué)習(xí)”)。這種指令遵循能力使得大模型能夠完成從簡(jiǎn)單到復(fù)雜的任務(wù),例如文本生成、信息提取、推薦系統(tǒng)等,甚至在一些復(fù)雜場(chǎng)景下,能夠根據(jù)指令自動(dòng)生成合適的響應(yīng)或解決方案。這為人機(jī)交互相關(guān)的應(yīng)用場(chǎng)景有重要的意義。情感計(jì)算模塊可識(shí)別6種基本情緒類(lèi)型,擬于2026年實(shí)現(xiàn)人格特質(zhì)匹配功能 [2]。青浦區(qū)附近大模型智能客服銷(xiāo)售電話(huà)
虛擬客服助手(VCA)實(shí)時(shí)推薦應(yīng)答話(huà)術(shù),人工服務(wù)效率提升60%。松江區(qū)辦公用大模型智能客服供應(yīng)
指令微調(diào)與人類(lèi)對(duì)齊雖然預(yù)訓(xùn)練賦予了模型***的語(yǔ)言和知識(shí)理解能力,但由于主要任務(wù)是文本補(bǔ)全,模型在直接應(yīng)用于具體任務(wù)時(shí)可能存在局限。為此,需要通過(guò)指令微調(diào)(Supervised Fine-tuning, SFT)和人類(lèi)對(duì)齊進(jìn)一步激發(fā)和優(yōu)化模型能力。指令微調(diào):利用任務(wù)輸入與輸出配對(duì)的數(shù)據(jù),讓模型學(xué)習(xí)如何按照指令完成具體任務(wù)。此過(guò)程通常只需數(shù)萬(wàn)到數(shù)百萬(wàn)條數(shù)據(jù),且對(duì)計(jì)算資源的需求較預(yù)訓(xùn)練階段低得多,多臺(tái)服務(wù)器在幾天內(nèi)即可完成百億參數(shù)模型的微調(diào)。松江區(qū)辦公用大模型智能客服供應(yīng)
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