Meta7月19日在其官網(wǎng)宣布大語言模型Llama2正式發(fā)布，這是Meta大語言模型新的版本，也是Meta較早開源商用的大語言模型，同時，微軟Azure也宣布了將與Llama2深度合作。根據(jù)Meta的官方數(shù)據(jù)，Llama2相較于上一代其訓練數(shù)據(jù)提升了40%，包含了70億、130億和700億參數(shù)3個版本。Llama2預訓練模型接受了2萬億個tokens的訓練，上下文長度是Llama1的兩倍，其微調(diào)模型已經(jīng)接受了超過100萬個人類注釋的訓練。其性能據(jù)說比肩，也被稱為開源比較好的大模型。科學家NathanLambert周二在博客文章中寫道：“基本模型似乎非常強大（超越GPT-3），并且經(jīng)過微調(diào)的聊天模型似乎與ChatGPT處于同一水平?！薄斑@對開源來說是一個巨大的飛躍，對閉源提供商來說是一個巨大的打擊，因為使用這種模式將為大多數(shù)公司提供更多的可定制性和更低的成本。隨著人工智能在情感識別與深度學習等技術(shù)領域的開拓，智能客服的功能方向?qū)⒃絹碓綄拸V、多樣。天津大模型盤點

    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，一方面平臺高效利用流量，另一方面，也降低了消費者的選擇成本。江蘇客服大模型預算大模型技術(shù)為智慧城市的建設提供了數(shù)據(jù)支持，助力城市管理更加科學化和智能化。

AI語言大模型在自然語言處理（NLP）領域展現(xiàn)了驚人的能力。它們在以下幾個方面表現(xiàn)出色：1.文本生成：AI大模型能夠生成連貫、有邏輯的文本，包括文章、故事、詩歌、對話等，可以根據(jù)給定的提示或者上下文生成相應的內(nèi)容。2.機器翻譯：AI大模型在機器翻譯方面取得了明顯進展，能夠?qū)⒁环N語言翻譯成另一種語言，并且在翻譯的流暢性和準確性上都有很好的表現(xiàn)。3.文本理解：AI大模型能夠理解文本中的含義和情感，進行情感分析、主題分類、問題回答等任務。4.語義搜索：AI大模型可以用于改進搜索引擎，通過理解查詢的語義來提供更準確的搜索結(jié)果。5.自然語言推理：AI大模型能夠進行邏輯推理和判斷，例如判斷兩個句子之間的邏輯關(guān)系。6.對話系統(tǒng)：AI大模型可以用于構(gòu)建聊天機器人和虛擬助手，提供自然流暢的對話體驗。7.文本摘要：AI大模型能夠生成文章或長文本的摘要，提取關(guān)鍵信息。8.文本風格轉(zhuǎn)換：AI大模型可以用于將文本從一種風格轉(zhuǎn)換成另一種風格，例如將正式文本轉(zhuǎn)換為非正式文本，或者模擬特定作家的寫作風格。9.命名實體識別：AI大模型能夠識別文本中的特定實體，如人名、地名、組織名等。10.信息抽?。篈I大模型能夠從非結(jié)構(gòu)化文本中抽取結(jié)構(gòu)化信息，如事件、關(guān)系等。

    大模型具有更豐富的知識儲備主要是由于以下幾個原因：

1、大規(guī)模的訓練數(shù)據(jù)集：大模型通常使用大規(guī)模的訓練數(shù)據(jù)集進行預訓練。這些數(shù)據(jù)集通常來源于互聯(lián)網(wǎng)，包含了海量的文本、網(wǎng)頁、新聞、書籍等多種信息源。通過對這些數(shù)據(jù)進行大規(guī)模的訓練，模型能夠從中學習到豐富的知識和語言模式。

2、多領域訓練：大模型通常在多個領域進行了訓練。這意味著它們可以涵蓋更多的領域知識，從常見的知識性問題到特定領域的專業(yè)知識，從科學、歷史、文學到技術(shù)、醫(yī)學、法律等各個領域。這種多領域訓練使得大模型在回答各種類型問題時具備更多知識背景。

3、知識融合：大模型還可以通過整合外部知識庫和信息源，進一步增強其知識儲備。通過對知識圖譜、百科全書、維基百科等大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化知識的引入，大模型可以更好地融合外部知識和在訓練數(shù)據(jù)中學到的知識，從而形成更豐富的知識儲備。

4、遷移學習和預訓練：在預訓練階段，模型通過在大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上進行自監(jiān)督學習，從中學習到了豐富的語言知識，包括常識、語言規(guī)律和語義理解。在遷移學習階段，模型通過在特定任務上的微調(diào)，將預訓練的知識應用于具體的應用領域，進一步豐富其知識儲備。 AI大模型的應用為公共服務的提升和社會治理的創(chuàng)新提供了有力支持，幫助部門更好地了解民眾需求。

音視貝公司的大模型智能客服在電商行業(yè)的應用具體有哪些。

1、閑聊模式大模型智能客服除了回答有關(guān)商品的問題外，還可以跟用戶進行簡單的閑聊，為用戶提供了更加人性化的客戶服務體驗。

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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)的類型和規(guī)模正以前所未有的速度快速增長。天津大模型盤點

    大模型的基礎數(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。以下是常見的大模型基礎數(shù)據(jù)來源：

1、網(wǎng)絡文本和語料庫：大模型的基礎數(shù)據(jù)通常包括大量的網(wǎng)絡文本，如網(wǎng)頁內(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言信息和知識，用于訓練模型的語言模式和語義理解。

2、書籍和文學作品：大模型的基礎數(shù)據(jù)還可以包括大量的書籍和文學作品，如小說、散文、詩歌等。這些文本涵蓋了各種主題、風格和語言形式，為模型提供了的知識和文化背景。

3、維基百科和知識圖譜：大模型通常也會利用維基百科等在線百科全書和知識圖譜來增加其知識儲備。這些結(jié)構(gòu)化的知識資源包含了豐富的實體、關(guān)系和概念，可以為模型提供更準確和可靠的知識。

4、其他專業(yè)領域數(shù)據(jù)：根據(jù)模型的應用領域，大模型的基礎數(shù)據(jù)可能還包括其他專業(yè)領域的數(shù)據(jù)。例如，在醫(yī)療領域，可以使用醫(yī)學文獻、病例報告和醫(yī)療記錄等數(shù)據(jù)；在金融領域，可以使用金融新聞、財務報表和市場數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)。 天津大模型盤點