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AI大模型正在世界各地如火如荼地發(fā)展著，ChatGPT的出現(xiàn)降低各行各業(yè)使用人工智能的門檻，每一個領(lǐng)域都有自己的知識體系，靠大模型難以滿足垂直領(lǐng)域的需求，杭州音視貝科技公司致力于大模型在智能客服領(lǐng)域的應(yīng)用，提升客戶滿意度，具體解決方案如下： 1、即時響應(yīng)：對于客戶的提問和問題，智能客服應(yīng)該能夠快速、準確地提供解答或者轉(zhuǎn)接至適當?shù)娜藛T處理，避免讓客戶等待過久。 2、個性化服務(wù)：智能客服可以利用機器學習和自然語言處理技術(shù)，了解客戶的偏好和需求，并根據(jù)這些信息提供定制化的解決方案。 3、持續(xù)學習：通過分析客戶反饋和交互數(shù)據(jù)，了解客戶的需求，并進行相應(yīng)的調(diào)整和改進。 ...

據(jù)不完全統(tǒng)計，截至目前，中國10億級參數(shù)規(guī)模以上大模型已發(fā)布79個，相關(guān)應(yīng)用行業(yè)正從辦公、生活、娛樂等方向，向醫(yī)療、工業(yè)、教育等領(lǐng)域快速拓展。在科技企業(yè)“內(nèi)卷”的同時，怎樣實現(xiàn)大模型在產(chǎn)業(yè)界的落地已成為受外界關(guān)注的議題之一。 杭州音視貝科技公司深入醫(yī)療行業(yè)，通過與當?shù)蒯t(yī)保局合作，積累了大量知識庫數(shù)據(jù)，為大模型提供了更加*精細的數(shù)據(jù)支持，同時融入醫(yī)療知識圖譜，提升模型對上下文和背景知識的理解利用，提升醫(yī)療垂直任務(wù)的準確性。另外，由于醫(yī)療行業(yè)會涉及到用戶的個人隱私問題，解決方案支持私有化部署。 企業(yè)期望實現(xiàn)的效果是降低人力運營成本以及提高相應(yīng)效率和客戶滿意度。廣州通用大模型應(yīng)用場...

大模型的訓練通常需要大量的計算資源（如GPU、TPU等）和時間。同時，還需要充足的數(shù)據(jù)集和合適的訓練策略來獲得更好的性能。因此，進行大模型訓練需要具備一定的技術(shù)和資源條件。 1、數(shù)據(jù)準備：收集和準備用于訓練的數(shù)據(jù)集?？梢砸延械墓_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?shù)臉俗⒒蜃⑨?，以便模型能夠?qū)W習特定的任務(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)是訓練一個大模型的關(guān)鍵。根據(jù)任務(wù)的要求和具體情況來選擇適合的模型結(jié)構(gòu)。 4、模型初始化：在訓練開始之前...

隨著機器學習與深度學習技術(shù)的不斷發(fā)展，大模型的重要性逐漸得到認可。大模型也逐漸在各個領(lǐng)域取得突破性進展，那么企業(yè)在選擇大模型時需要注意哪些問題呢？ 1、任務(wù)需求：確保選擇的大模型與您的任務(wù)需求相匹配。不同的大模型在不同的領(lǐng)域和任務(wù)上有不同的優(yōu)勢和局限性。例如，某些模型可能更適合處理自然語言處理任務(wù)，而其他模型可能更適合計算機視覺任務(wù)。 2、計算資源：大模型通常需要較大的計算資源來進行訓練和推理。確保您有足夠的計算資源來支持所選模型的訓練和應(yīng)用。這可能涉及到使用高性能的GPU或TPU，以及具備足夠的存儲和內(nèi)存。 3、數(shù)據(jù)集大?。捍竽Ｐ屯ǔＰ枰罅康臄?shù)據(jù)進行訓練，以獲...

客服是企業(yè)與客戶之間提供聯(lián)絡(luò)的重要紐帶，在越來越重視用戶體驗和評價的當下，客服質(zhì)量的高低直接影響了企業(yè)未來發(fā)展的命運。 在客服行業(yè)發(fā)展的初期，一般為客戶在產(chǎn)品出現(xiàn)問題后撥打商家電話，類似售后服務(wù)之類的。然后出現(xiàn)了IVR菜單導航，用戶根據(jù)語音提示按鍵操作。以上兩種模式一是服務(wù)比較滯后，二是操作復雜，用戶體驗都差。 現(xiàn)在隨著語音識別技術(shù)的不斷發(fā)展，用戶只要根據(jù)語音提示說出需要辦理的業(yè)務(wù)，后臺通過智能工單系統(tǒng)自動分配到對應(yīng)的客服。但此時的技術(shù)還不成熟，主要是基于關(guān)鍵詞檢索，所以經(jīng)常會出現(xiàn)系統(tǒng)被問傻的情況，用戶體驗依舊很差。 2022年開始，以ChatGPT為...

據(jù)不完全統(tǒng)計，截至目前，中國10億級參數(shù)規(guī)模以上大模型已發(fā)布79個，相關(guān)應(yīng)用行業(yè)正從辦公、生活、娛樂等方向，向醫(yī)療、工業(yè)、教育等領(lǐng)域快速拓展。在科技企業(yè)“內(nèi)卷”的同時，怎樣實現(xiàn)大模型在產(chǎn)業(yè)界的落地已成為受外界關(guān)注的議題之一。 杭州音視貝科技公司深入醫(yī)療行業(yè)，通過與當?shù)蒯t(yī)保局合作，積累了大量知識庫數(shù)據(jù)，為大模型提供了更加*精細的數(shù)據(jù)支持，同時融入醫(yī)療知識圖譜，提升模型對上下文和背景知識的理解利用，提升醫(yī)療垂直任務(wù)的準確性。另外，由于醫(yī)療行業(yè)會涉及到用戶的個人隱私問題，解決方案支持私有化部署。 AI大模型能為醫(yī)生提供病歷管理、患者管理、智能隨訪、醫(yī)療知識庫等服務(wù)，減輕醫(yī)生工作壓力...

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(yù)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?？茖W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...

隨著大模型在各個行業(yè)的應(yīng)用，智能客服也得以迅速發(fā)展，為企業(yè)、機構(gòu)節(jié)省了大量人力、物力、財力，提高了客服效率和客戶滿意度。那么，該如何選擇合適的智能客服解決方案呢？ 1、自動語音應(yīng)答技術(shù)(AVA)是否成熟自動語音應(yīng)答技術(shù)可以實現(xiàn)自動接聽電話、自動語音提示、自動語音導航等功能。用戶可以通過語音識別和語音合成技術(shù)與AI客服進行溝通交流，并獲取準確的服務(wù)。因此，在選擇智能客服解決方案時，需要考慮AVA技術(shù)的成熟度以及語音識別準確度。 2、語義理解和自然語言處理技術(shù)智能客服在接收到用戶的語音指令后，需要對用戶的意圖進行準確判斷。智能客服系統(tǒng)通過深度學習、語料庫等技術(shù)，將人類語言轉(zhuǎn)...

智能客服機器人在應(yīng)對復雜問題、語義理解和情感回應(yīng)方面存在一些弊端。杭州音視貝科技把AI大模型和智能客服結(jié)合在一起，解決了這些問題。 大模型具有更強大的語言模型和學習能力，能夠更好地理解復雜語境下的問題。通過上下文感知進行對話回復，保持對話的連貫性。并且可以記住之前的問題和回答，以更好地響應(yīng)后續(xù)的提問。 大模型可以記憶和學習用戶的偏好和選擇，通過分析用戶的歷史對話數(shù)據(jù)，在回答問題時提供更個性化和針對性的建議。這有助于提升服務(wù)的質(zhì)量和用戶滿意度。 大模型可以結(jié)合多模態(tài)信息，例如圖像、音頻和視頻，通過分析多種感知信息，從多個角度進行情感的推斷和判斷。 在全球范圍內(nèi)，已有多個平臺...

人工智能大模型知識庫是一個包含了大量知識和信息的數(shù)據(jù)庫，這些知識可以來源于書籍、新聞等文獻資料，也可以通過自動化技術(shù)從互聯(lián)網(wǎng)或其他數(shù)據(jù)源中獲取。它以機器學習和自然語言處理為基礎(chǔ)，通過大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓練得到的能夠模擬人類知識、理解語義關(guān)系并生成相應(yīng)回答的模型。大模型知識庫系統(tǒng)的特點主要有以下幾個： 1、大規(guī)模訓練數(shù)據(jù)：人工智能大模型知識庫需要依賴龐大的數(shù)據(jù)集進行訓練，以提升其知識儲備和理解能力。 2、強大的學習能力：大模型知識庫通過不斷迭代優(yōu)化算法，能夠從經(jīng)驗中學習并進一步增強其表達和推理能力。3、多領(lǐng)域的應(yīng)用：大模型知識庫具備很多的知識儲備，適用于不同領(lǐng)域的問題解決和知識推斷，豐...

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...

現(xiàn)在是大模型的時代，大模型的發(fā)展和應(yīng)用正日益深入各個領(lǐng)域。大模型以其強大的計算能力、豐富的數(shù)據(jù)支持和廣泛的應(yīng)用需求，正在推動科學研究和工業(yè)創(chuàng)新進入一個全新的階段。 1、計算能力的提升：隨著計算技術(shù)的不斷發(fā)展和硬件設(shè)備的進步，現(xiàn)代計算機能夠處理更大規(guī)模的模型和數(shù)據(jù)。這為訓練和應(yīng)用大模型提供了強大的計算支持，使得大模型的訓練和推斷變得可行和高效。 2、數(shù)據(jù)的豐富性：隨著數(shù)字化時代的到來，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和積累呈現(xiàn)式的增長。大型數(shù)據(jù)集的可用性為訓練大模型提供了充分的數(shù)據(jù)支持，這些模型能夠從大量的數(shù)據(jù)中學習和挖掘有價值的信息。 3、深度學習的成功：深度學習作為一種強大的機器學習...

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，大模型可以通過深度學習算法對海量數(shù)據(jù)進行訓練，具備了強大的語義理解和生成能力。知識庫則是存儲了大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和實體關(guān)系的數(shù)據(jù)，將大模型與知識庫相結(jié)合，可以進一步提升知識庫管理和應(yīng)用的智能性。大模型可以通過學習知識庫中的數(shù)據(jù)，提升問題系統(tǒng)的準確性和覆蓋范圍。另外，大模型通過分析用戶的興趣和偏好，結(jié)合知識庫中的實體關(guān)系，可以為用戶提供個性化的推薦服務(wù)。 杭州音視貝科技公司基于通用大模型研發(fā)了知識庫系統(tǒng)的垂直大模型。知識庫系統(tǒng)支持本地化部署，本地知識庫上傳，上傳文件類型可以是文檔、圖片、音頻或視頻，實現(xiàn)大模型對私域知識庫的再利用。對于數(shù)據(jù)隱私性要求...

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，大模型可以通過深度學習算法對海量數(shù)據(jù)進行訓練，具備了強大的語義理解和生成能力。知識庫則是存儲了大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和實體關(guān)系的數(shù)據(jù)，將大模型與知識庫相結(jié)合，可以進一步提升知識庫管理和應(yīng)用的智能性。大模型可以通過學習知識庫中的數(shù)據(jù)，提升問題系統(tǒng)的準確性和覆蓋范圍。另外，大模型通過分析用戶的興趣和偏好，結(jié)合知識庫中的實體關(guān)系，可以為用戶提供個性化的推薦服務(wù)。 杭州音視貝科技公司基于通用大模型研發(fā)了知識庫系統(tǒng)的垂直大模型。知識庫系統(tǒng)支持本地化部署，本地知識庫上傳，上傳文件類型可以是文檔、圖片、音頻或視頻，實現(xiàn)大模型對私域知識庫的再利用。對于數(shù)據(jù)隱私性要求...

大模型在企業(yè)內(nèi)部做應(yīng)用前一般不做預(yù)訓練，而是直接調(diào)用通用大模型的一些能力，因此在整個通用大模型的能力進一步增強的時候，會有越來越多的企業(yè)用行業(yè)數(shù)據(jù)集訓練基礎(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)該如何選型的問題？這里我們著重講常見的三個模型Vicuna、BloomZ和GLM。選型涉及三個維度：實際性能跑分，性價比，合規(guī)性。 從性能角度來講，目前評價比較高的還是Vicuna的13B模型，這也是Vicuna強勁的一個點。所以Vicuna經(jīng)常是實際落地的時候很多那個測試機上布的那個大模型。但它也有一個很明確的缺點，即無法商用。所以實際在去...

優(yōu)化大型知識庫系統(tǒng)需要綜合考慮數(shù)據(jù)庫存儲、系統(tǒng)架構(gòu)、緩存機制等多個方面，還需要考慮任務(wù)隊列設(shè)計，搜索與算法，定期進行壓力測試，建立監(jiān)控系統(tǒng)等，通過合理的設(shè)計和技術(shù)手段，提高系統(tǒng)的性能、穩(wěn)定性和用戶體驗。下面我們就來詳細說一說。 首先，對于一些處理耗時較長的任務(wù)，如數(shù)據(jù)導入、索引更新等，可以采用異步處理和任務(wù)隊列技術(shù)，將任務(wù)提交到隊列中，由后臺異步處理，以避免前臺請求的阻塞和延遲。 其次，針對知識庫系統(tǒng)的搜索功能，可以優(yōu)化搜索算法和索引結(jié)構(gòu)，如使用倒排索引、詞頻統(tǒng)計等技術(shù)，提高搜索結(jié)果的準確性和響應(yīng)速度。同時，可以根據(jù)用戶的搜索歷史和行為，個性化推薦相關(guān)的知識內(nèi)容。 ...

目前中小企業(yè)在文檔管控方面面臨的困惑主要有以下幾點： 、1、人員更換頻繁，大量存儲在本地硬盤的文檔流失嚴重； 2、部門間各自開展工作，缺乏有效的知識分享，成功經(jīng)驗難以復制； 3、大量文檔長期無序堆積，且散落在各個部門，查找困難。 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，為中小企業(yè)多效管控提供業(yè)務(wù)支持，具體解決方案如下： 1、建立文檔知識庫，進行統(tǒng)一、有序管理； 2、支持本地文檔一鍵上傳至知識庫，避免文檔流失； 3、支持基于關(guān)鍵詞對文檔標題或內(nèi)容進行搜索，且標注數(shù)據(jù)來源； 4、支持在線提問，可先在知識庫中進行答案匹配，匹配失敗或不滿意時可...

“大模型+領(lǐng)域知識”這一路線，是為了利用大模型的理解能力，將散落在企業(yè)內(nèi)外部各類數(shù)據(jù)源中的事實知識和流程知識提取出來，然后再利用大模型的生成能力輸出長文本或多輪對話。以前用判別式的模型解決意圖識別問題需要做大量的人工標注工作，對新領(lǐng)域的業(yè)務(wù)解決能力非常弱，有了這類大模型以后，通過微調(diào)領(lǐng)域prompt，利用大模型的上下文學習能力，就能很快地適配到新領(lǐng)域的業(yè)務(wù)問題，其降低對數(shù)據(jù)標注的依賴和模型定制化成本。 杭州音視貝科技公司的智能外呼、智能客服、智能質(zhì)檢等產(chǎn)品通過自研的對話引擎，擁抱大模型，充分挖掘企業(yè)各類對話場景數(shù)據(jù)價值，幫助企業(yè)實現(xiàn)更加智能的溝通、成本更低的運營維護。 大模型技術(shù)不僅...

在大數(shù)據(jù)人工智能的應(yīng)用水平上，醫(yī)療行業(yè)遠遠落后于互聯(lián)網(wǎng)、金融和電信等信息化程度更好的行業(yè)。這是由醫(yī)療行業(yè)的特殊性引起的，比如要求數(shù)據(jù)的準確性，用戶的隱私安全等，都讓其發(fā)展受到了局限性。 據(jù)統(tǒng)計，到2025年人工智能應(yīng)用市場總值將達到1270億美元，其中醫(yī)療行業(yè)將占市場規(guī)模的五分之一。我國正處于醫(yī)療人工智能的風口：2016年中國人工智能+醫(yī)療市場規(guī)模達到，增長；2017年將超過130億元，增長；2018年有望達到200億元。投資方面，據(jù)IDC發(fā)布報告的數(shù)據(jù)顯示，2017年全球?qū)θ斯ぶ悄芎驼J知計算領(lǐng)域的投資將迅猛增長60%，達到125億美元，在2020年將進一步增加到460億...

知識庫的發(fā)展經(jīng)歷了四個階段，知識庫1.0階段，該階段是知識的保存和簡單搜索；知識庫2.0階段，該階段開始注重知識的分類整理；知識庫3.0階段，該階段已經(jīng)形成了完善的知識存儲、搜索、分享、權(quán)限控制等功能?，F(xiàn)在是知識庫4.0階段，即大模型跟知識庫結(jié)合的階段。 目前大模型知識庫系統(tǒng)已經(jīng)實現(xiàn)了兩大突破。是企業(yè)本地知識庫與大模型API結(jié)合，實現(xiàn)大模型對私域知識庫的再利用，比如基于企業(yè)知識庫的自然語言、基于企業(yè)資料的方案生成等；第二是基于可商用開源大模型進行本地化部署及微調(diào)，使其完成成為企業(yè)私有化的本地大模型，可對企業(yè)各業(yè)務(wù)實現(xiàn)助力。 很多企業(yè)在探索大模型與小模型級聯(lián)，小模型連接應(yīng)用，大模型增強...

現(xiàn)在各行各業(yè)都在接入大模型，讓自家的產(chǎn)品更智能，但事實情況真的是這樣嗎？ 事實是通用性大模型的數(shù)據(jù)庫大多基于互聯(lián)網(wǎng)的公開數(shù)據(jù)，當有人提問時，大模型只能從既定的數(shù)據(jù)庫中查找答案，特別是當一個問題我們需要非常專業(yè)的回答時，得到的答案只能是泛泛而談。這就是通用大模型，對于對數(shù)據(jù)準確性要求較高的用戶，這樣的回答遠遠不能滿足要求。根據(jù)摩根士丹利發(fā)布的一項調(diào)查顯示，只有4%的人表示對于ChatGPT使用有依賴。 有沒有辦法改善大模型回答不準確的情況？當然有。這就是在通用大模型的基礎(chǔ)上的垂直大模型，可以基于大模型和企業(yè)的個性化數(shù)據(jù)庫，進行私人定制，建立專屬的知識庫系統(tǒng)，提高...

大模型在機器學習和深度學習領(lǐng)域具有廣闊的發(fā)展前景。主要表現(xiàn)在以下幾個方面： 1、提高模型性能：大模型在處理自然語言處理、計算機視覺等任務(wù)時具有更強的表達能力和模式識別能力，可以提高模型的性能和準確度。大模型能夠?qū)W習更復雜的特征和關(guān)系，以更準確地理解和生成自然語言、識別和理解圖像等。 2、推動更深入的研究：大模型為研究人員提供了探索空間，可以幫助他們解決更復雜的問題和挑戰(zhàn)。研究人員可以利用大模型進行更深入的探究和實驗，挖掘新的領(lǐng)域和應(yīng)用。 3、改進自然語言處理：大模型在自然語言處理領(lǐng)域的發(fā)展前景廣闊。通過大模型，我們可以構(gòu)建更強大的語言模型，能夠生成更連貫、準確和自...

大模型在機器學習和深度學習領(lǐng)域具有廣闊的發(fā)展前景。主要表現(xiàn)在以下幾個方面： 1、提高模型性能：大模型在處理自然語言處理、計算機視覺等任務(wù)時具有更強的表達能力和模式識別能力，可以提高模型的性能和準確度。大模型能夠?qū)W習更復雜的特征和關(guān)系，以更準確地理解和生成自然語言、識別和理解圖像等。 2、推動更深入的研究：大模型為研究人員提供了探索空間，可以幫助他們解決更復雜的問題和挑戰(zhàn)。研究人員可以利用大模型進行更深入的探究和實驗，挖掘新的領(lǐng)域和應(yīng)用。 3、改進自然語言處理：大模型在自然語言處理領(lǐng)域的發(fā)展前景廣闊。通過大模型，我們可以構(gòu)建更強大的語言模型，能夠生成更連貫、準確和自...

智能客服機器人在應(yīng)對復雜問題、語義理解和情感回應(yīng)方面存在一些弊端。杭州音視貝科技把AI大模型和智能客服結(jié)合在一起，解決了這些問題。 大模型具有更強大的語言模型和學習能力，能夠更好地理解復雜語境下的問題。通過上下文感知進行對話回復，保持對話的連貫性。并且可以記住之前的問題和回答，以更好地響應(yīng)后續(xù)的提問。 大模型可以記憶和學習用戶的偏好和選擇，通過分析用戶的歷史對話數(shù)據(jù)，在回答問題時提供更個性化和針對性的建議。這有助于提升服務(wù)的質(zhì)量和用戶滿意度。 大模型可以結(jié)合多模態(tài)信息，例如圖像、音頻和視頻，通過分析多種感知信息，從多個角度進行情感的推斷和判斷。 國內(nèi)的一些投資人和創(chuàng)業(yè)者，...

國內(nèi)有幾個在大型模型研究和應(yīng)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(yīng)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(yù)訓練語言模型，取得了很好的性能，尤其在中文任務(wù)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...

“大模型+領(lǐng)域知識”這一路線，是為了利用大模型的理解能力，將散落在企業(yè)內(nèi)外部各類數(shù)據(jù)源中的事實知識和流程知識提取出來，然后再利用大模型的生成能力輸出長文本或多輪對話。以前用判別式的模型解決意圖識別問題需要做大量的人工標注工作，對新領(lǐng)域的業(yè)務(wù)解決能力非常弱，有了這類大模型以后，通過微調(diào)領(lǐng)域prompt，利用大模型的上下文學習能力，就能很快地適配到新領(lǐng)域的業(yè)務(wù)問題，其降低對數(shù)據(jù)標注的依賴和模型定制化成本。 杭州音視貝科技公司的智能外呼、智能客服、智能質(zhì)檢等產(chǎn)品通過自研的對話引擎，擁抱大模型，充分挖掘企業(yè)各類對話場景數(shù)據(jù)價值，幫助企業(yè)實現(xiàn)更加智能的溝通、成本更低的運營維護。 大模型的發(fā)展面...

雖然說大模型在處理智能客服在情感理解方面的問題上取得了很大的進步，但由于情感是主觀的，不同人對相同文本可能產(chǎn)生不同的情感理解。大模型難以從各種角度準確理解和表達情感。比如同一個人在心情愉悅和生氣的兩種狀態(tài)下，雖然都是同樣的回答，但表達的意思可能截然相反。此時，如果用戶沒有明確給出自己所處的具體情感狀態(tài)，大模型就有可能給出錯誤的答案。 但我們?nèi)匀豢梢越柚嗄B(tài)信息處理、強化學習和遷移學習、用戶反饋的學習，以及情感識別和情感生成模型的結(jié)合等方式來改善情感理解的能力。然而，這需要更多的研究和技術(shù)創(chuàng)新來解決挑戰(zhàn)，并提高情感理解的準確性和適應(yīng)性。 《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，我國1...

在大數(shù)據(jù)的加持下，智能客服在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用剛開始嶄露頭角。由于醫(yī)療行業(yè)的特殊性，智能客服不能完全取代醫(yī)生和專業(yè)醫(yī)療團隊的角色，在重要的醫(yī)療決策和緊急狀況下，仍然需要醫(yī)生的專業(yè)判斷和診療。但智能客服可以作為輔助工具和信息共享平臺，為患者提供便利和支持。杭州音視貝科技公司智能客服在醫(yī)療領(lǐng)域的解決方案主要有以下幾個： 1、健康咨詢：智能客服可以回答關(guān)于健康問題、疾病癥狀、藥物信息等方面的咨詢，提供基本的醫(yī)學知識和建議。它可以幫助患者獲取即時的健康咨詢，解答常見問題，減輕醫(yī)生的負擔，并為患者提供便利。 2、智能隨訪：智能客服可以對一些有慢性病史的患者提供用藥咨詢、術(shù)后康復指導、...

現(xiàn)在各行各業(yè)都在接入大模型，讓自家的產(chǎn)品更智能，但事實情況真的是這樣嗎？ 事實是通用性大模型的數(shù)據(jù)庫大多基于互聯(lián)網(wǎng)的公開數(shù)據(jù)，當有人提問時，大模型只能從既定的數(shù)據(jù)庫中查找答案，特別是當一個問題我們需要非常專業(yè)的回答時，得到的答案只能是泛泛而談。這就是通用大模型，對于對數(shù)據(jù)準確性要求較高的用戶，這樣的回答遠遠不能滿足要求。根據(jù)摩根士丹利發(fā)布的一項調(diào)查顯示，只有4%的人表示對于ChatGPT使用有依賴。 有沒有辦法改善大模型回答不準確的情況？當然有。這就是在通用大模型的基礎(chǔ)上的垂直大模型，可以基于大模型和企業(yè)的個性化數(shù)據(jù)庫，進行私人定制，建立專屬的知識庫系統(tǒng)，提高...

雖然說大模型在處理智能客服在情感理解方面的問題上取得了很大的進步，但由于情感是主觀的，不同人對相同文本可能產(chǎn)生不同的情感理解。大模型難以從各種角度準確理解和表達情感。比如同一個人在心情愉悅和生氣的兩種狀態(tài)下，雖然都是同樣的回答，但表達的意思可能截然相反。此時，如果用戶沒有明確給出自己所處的具體情感狀態(tài)，大模型就有可能給出錯誤的答案。 但我們?nèi)匀豢梢越柚嗄B(tài)信息處理、強化學習和遷移學習、用戶反饋的學習，以及情感識別和情感生成模型的結(jié)合等方式來改善情感理解的能力。然而，這需要更多的研究和技術(shù)創(chuàng)新來解決挑戰(zhàn)，并提高情感理解的準確性和適應(yīng)性。 在全球范圍內(nèi)，許多國家紛紛制定了人工智能發(fā)展戰(zhàn)...