目前市面上有許多出名的AI大模型,，其中一些是：

1,、GPT-3(GenerativePre-trainedTransformer3):GPT-3是由OpenAI開發(fā)的一款自然語言處理（NLP）模型，擁有1750億個(gè)參數(shù),。它可以生成高質(zhì)量的文本、回答問題、進(jìn)行對話等。GPT-3可以用于自動摘要、語義搜索,、語言翻譯等任務(wù)。

2,、BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers):BERT是由Google開發(fā)的一款基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型,。BERT擁有1億個(gè)參數(shù)。它在自然語言處理任務(wù)中取得了巨大的成功,，包括文本分類,、命名實(shí)體識別、句子關(guān)系判斷等,。

3,、ResNet(ResidualNetwork):ResNet是由Microsoft開發(fā)的一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，被用于計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中,。ResNet深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)解決了梯度消失的問題,，使得訓(xùn)練更深的網(wǎng)絡(luò)變得可行。ResNet在圖像分類,、目標(biāo)檢測和圖像分割等任務(wù)上取得了***的性能,。

4、VGGNet(VisualGeometryGroupNetwork):VGGNet是由牛津大學(xué)的VisualGeometryGroup開發(fā)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),。VGGNet結(jié)構(gòu)簡單清晰,，以其較小的卷積核和深層的堆疊吸引了很多關(guān)注。VGGNet在圖像識別和圖像分類等任務(wù)上表現(xiàn)出色

,。5,、Transformer:Transformer是一種基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。 利用AI大模型,，企業(yè)可以自動整理和分類大量文檔,，使信息檢索更加高效。江蘇智能客服大模型如何落地

    大模型具有以下幾個(gè)特點(diǎn)：1,、更強(qiáng)的語言理解能力：大模型通常具有更多的參數(shù)和更深層的結(jié)構(gòu),，從而具備更強(qiáng)的語言理解和表達(dá)能力。它們可以更好地理解復(fù)雜的句子結(jié)構(gòu),、上下文和語義,，并生成更準(zhǔn)確、連貫的回答,。2,、更***的知識儲備：大模型通常通過在大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，從中學(xué)習(xí)到了更***的知識儲備。這使得它們可以更好地回答各種類型的問題,，包括常見的知識性問題,、具體的領(lǐng)域問題和復(fù)雜的推理問題,。3,、更高的生成能力：大模型具有更強(qiáng)的生成能力，可以生產(chǎn)出更豐富,、多樣和富有創(chuàng)造性的文本,。它們可以生成長篇連貫的文章、故事,、代碼等,，并且在生成過程中能夠考慮上下文和語義的一致性。4,、訓(xùn)練過程更復(fù)雜,、耗時(shí)更長：由于大模型的參數(shù)量龐大，訓(xùn)練過程更為復(fù)雜且需要更長的時(shí)間,。大模型通常需要使用大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和更多的計(jì)算資源進(jìn)行訓(xùn)練,，這意味著需要更多的時(shí)間、計(jì)算資源和成本才能達(dá)到比較好效果,。5,、訓(xùn)練過程更復(fù)雜、耗時(shí)更長：由于大模型的參數(shù)量龐大,，訓(xùn)練過程更為復(fù)雜且需要更長的時(shí)間,。大模型通常需要使用大規(guī)模的數(shù)據(jù)集和更多的計(jì)算資源進(jìn)行訓(xùn)練，這意味著需要更多的時(shí)間,、計(jì)算資源和成本才能達(dá)到比較好效果,。 大模型訓(xùn)練技術(shù)關(guān)注大模型技術(shù)的商業(yè)化前景，把握投資機(jī)會與創(chuàng)業(yè)方向,。

下面我們來具體看一下傳統(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,。由于它缺乏對上下文語義的理解，每個(gè)問題都是單獨(dú)的問題,，所以無法通過對歷史數(shù)據(jù)的分析,，給用戶個(gè)性化的建議或推薦。

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

2,、溝通方式不同,。

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

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,。

    有了知識圖譜技術(shù)的加持,，智能客服可以在語義理解與智能應(yīng)答方面表現(xiàn)更出色，有力提高各個(gè)行業(yè)客服系統(tǒng)的能力水平,，同時(shí)也提高企業(yè)的競爭力,。

    基于知識圖譜的客服系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的個(gè)人信息和歷史記錄，提供個(gè)性化的服務(wù),。通過對用戶偏好和需求的建模,，客服系統(tǒng)可以根據(jù)知識圖譜中的相關(guān)知識為每個(gè)用戶提供定制化的建議和支持。

    知識圖譜技術(shù)可以將不同來源的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化,、系統(tǒng)化,，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、挖掘,，為更好地理解用戶需求和行為提供支持,，應(yīng)用在客戶投訴與建議的信息分析方面，能夠幫助企業(yè)和機(jī)構(gòu)改善服務(wù),，提高客戶（**）滿意度,。

    杭州音視貝科技有限公司是人工智能大模型的開拓者與實(shí)踐者，在知識圖譜與智能客服應(yīng)用方面有多年的研發(fā)經(jīng)驗(yàn),，不斷應(yīng)用新技術(shù),，打造新產(chǎn)品，為企業(yè),、機(jī)構(gòu)的客戶服務(wù)系統(tǒng)提供能力升級的有力工具,。 小模型具有計(jì)算效率高、部署占用資源少,、對少量數(shù)據(jù)樣本表現(xiàn)好,、迅速原型開發(fā)等優(yōu)勢。

本地知識庫通常包含一個(gè)結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫,，里面存儲了各種類型的知識,，運(yùn)用大模型構(gòu)建本地知識庫，原理是將預(yù)訓(xùn)練的語言模型與知識圖譜相結(jié)合，將輸入的自然語言問題轉(zhuǎn)化為對知識庫的查詢問題,，并利用知識圖譜中的實(shí)體,、屬性和關(guān)系進(jìn)行推理。

在智能辦公與文檔管理方面,，大模型本地知識庫可強(qiáng)化知識檢索,、知識推送與互動、文檔自動生成FAQ,、格式多樣化等能力,，還可以提供個(gè)性化推薦服務(wù),，有力提升企業(yè)行業(yè)知識獲取與分析的能力,，提高團(tuán)隊(duì)合作水平，進(jìn)而提高企業(yè)實(shí)力,，更好地實(shí)現(xiàn)戰(zhàn)略目標(biāo),。 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,。大模型在市場預(yù)測中的應(yīng)用

數(shù)據(jù)發(fā)展已讓醫(yī)療行業(yè)真正進(jìn)入大數(shù)據(jù)人工智能時(shí)代,，在對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)形成巨大挑戰(zhàn),。江蘇智能客服大模型如何落地

盡管大模型具備多種優(yōu)勢,，但在落地應(yīng)用過程中，對于軟硬件設(shè)備,、安全性,、技術(shù)開發(fā)能力等方面仍有著較高的要求。比如,，對于計(jì)算資源的需求,、數(shù)據(jù)安全性保障等問題都需要企業(yè)投入大量的資源和時(shí)間進(jìn)行解決。此外,，大模型的應(yīng)用還需要企業(yè)具備較強(qiáng)的技術(shù)開發(fā)能力,，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行模型開發(fā)和優(yōu)化，以提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力,。

因此,，企業(yè)如果想運(yùn)用大模型為自身的業(yè)務(wù)發(fā)展賦能，也需要克服一些障礙,，如技術(shù)實(shí)現(xiàn)難度,、數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注成本高等，同時(shí)還要?jiǎng)?chuàng)造符合大模型應(yīng)用落地的環(huán)境和條件,，如配備合適的軟硬件設(shè)備,、建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)管理和安全制度等。 江蘇智能客服大模型如何落地