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隨著大模型在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用,，智能客服也得以迅速發(fā)展，為企業(yè),、機(jī)構(gòu)節(jié)省了大量人力,、物力、財(cái)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(dòng)語(yǔ)音應(yīng)答技術(shù)(AVA)是否成熟自動(dòng)語(yǔ)音應(yīng)答技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)接聽電話、自動(dòng)語(yǔ)音提示,、自動(dòng)語(yǔ)音導(dǎo)航等功能,。用戶可以通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音合成技術(shù)與AI客服進(jìn)行溝通交流，并獲取準(zhǔn)確的服務(wù),。因此,，在選擇智能客服解決方案時(shí)，需要考慮AVA技術(shù)的成熟度以及語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確度,。 2,、語(yǔ)義理解和自然語(yǔ)言處理技術(shù)智能客服在接收到用戶的語(yǔ)音指令后，需要對(duì)用戶的意圖進(jìn)行準(zhǔn)確判斷,。智能客服系統(tǒng)通過(guò)深度學(xué)習(xí),、語(yǔ)料庫(kù)等技術(shù)，將人類語(yǔ)言轉(zhuǎn)...

智能客服機(jī)器人在應(yīng)對(duì)復(fù)雜問(wèn)題,、語(yǔ)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(wèn)題,。 大模型具有更強(qiáng)大的語(yǔ)言模型和學(xué)習(xí)能力,，能夠更好地理解復(fù)雜語(yǔ)境下的問(wèn)題,。通過(guò)上下文感知進(jìn)行對(duì)話回復(fù)，保持對(duì)話的連貫性,。并且可以記住之前的問(wèn)題和回答,，以更好地響應(yīng)后續(xù)的提問(wèn)。 大模型可以記憶和學(xué)習(xí)用戶的偏好和選擇,，通過(guò)分析用戶的歷史對(duì)話數(shù)據(jù)，在回答問(wèn)題時(shí)提供更個(gè)性化和針對(duì)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(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,。 在全球范圍內(nèi),，已有多個(gè)平臺(tái)...

人工智能大模型知識(shí)庫(kù)是一個(gè)包含了大量知識(shí)和信息的數(shù)據(jù)庫(kù)，這些知識(shí)可以來(lái)源于書籍,、新聞等文獻(xiàn)資料,，也可以通過(guò)自動(dòng)化技術(shù)從互聯(lián)網(wǎng)或其他數(shù)據(jù)源中獲取。它以機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理為基礎(chǔ),，通過(guò)大規(guī)模數(shù)據(jù)的訓(xùn)練得到的能夠模擬人類知識(shí),、理解語(yǔ)義關(guān)系并生成相應(yīng)回答的模型。大模型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的特點(diǎn)主要有以下幾個(gè)： 1,、大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)：人工智能大模型知識(shí)庫(kù)需要依賴龐大的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練,，以提升其知識(shí)儲(chǔ)備和理解能力。 2,、強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力：大模型知識(shí)庫(kù)通過(guò)不斷迭代優(yōu)化算法,，能夠從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)并進(jìn)一步增強(qiáng)其表達(dá)和推理能力。3,、多領(lǐng)域的應(yīng)用：大模型知識(shí)庫(kù)具備很多的知識(shí)儲(chǔ)備,，適用于不同領(lǐng)域的問(wèn)題解決和知識(shí)推斷，豐...

大模型訓(xùn)練過(guò)程復(fù)雜且成本高主要是由以下幾個(gè)因素導(dǎo)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(jí)別的參數(shù),。這樣的龐大參數(shù)量需要更多的內(nèi)存和計(jì)算資源來(lái)存儲(chǔ)和處理,，增加了訓(xùn)練過(guò)程的復(fù)雜性和成本。 2,、需要大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)：為了訓(xùn)練大模型，需要收集和準(zhǔn)備大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,。這些數(shù)據(jù)集包含了豐富的語(yǔ)言信息和知識(shí),，需要耗費(fèi)大量時(shí)間和人力成本來(lái)收集,、清理和標(biāo)注。同時(shí),，為了獲得高質(zhì)量的訓(xùn)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(xùn)練過(guò)程變得更為復(fù)雜和昂貴,。 3,、需要大量的計(jì)算資源：訓(xùn)練大模型需要大量的計(jì)算資源，包括高性能的CPU,、GPU或者TPU集群,。這是因?yàn)榇?..

現(xiàn)在是大模型的時(shí)代，大模型的發(fā)展和應(yīng)用正日益深入各個(gè)領(lǐng)域,。大模型以其強(qiáng)大的計(jì)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(dòng)科學(xué)研究和工業(yè)創(chuàng)新進(jìn)入一個(gè)全新的階段,。 1,、計(jì)算能力的提升：隨著計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展和硬件設(shè)備的進(jìn)步，現(xiàn)代計(jì)算機(jī)能夠處理更大規(guī)模的模型和數(shù)據(jù),。這為訓(xùn)練和應(yīng)用大模型提供了強(qiáng)大的計(jì)算支持,，使得大模型的訓(xùn)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(shí)代的到來(lái),，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和積累呈現(xiàn)式的增長(zhǎng)。大型數(shù)據(jù)集的可用性為訓(xùn)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(xué)習(xí)和挖掘有價(jià)值的信息,。 3、深度學(xué)習(xí)的成功：深度學(xué)習(xí)作為一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)...

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,，大模型可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,，具備了強(qiáng)大的語(yǔ)義理解和生成能力。知識(shí)庫(kù)則是存儲(chǔ)了大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和實(shí)體關(guān)系的數(shù)據(jù),，將大模型與知識(shí)庫(kù)相結(jié)合,，可以進(jìn)一步提升知識(shí)庫(kù)管理和應(yīng)用的智能性。大模型可以通過(guò)學(xué)習(xí)知識(shí)庫(kù)中的數(shù)據(jù),，提升問(wèn)題系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和覆蓋范圍,。另外，大模型通過(guò)分析用戶的興趣和偏好,，結(jié)合知識(shí)庫(kù)中的實(shí)體關(guān)系,，可以為用戶提供個(gè)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(shí)庫(kù)系統(tǒng)的垂直大模型。知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)支持本地化部署,，本地知識(shí)庫(kù)上傳,，上傳文件類型可以是文檔、圖片,、音頻或視頻,，實(shí)現(xiàn)大模型對(duì)私域知識(shí)庫(kù)的再利用。對(duì)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(guò)深度學(xué)習(xí)算法對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,，具備了強(qiáng)大的語(yǔ)義理解和生成能力。知識(shí)庫(kù)則是存儲(chǔ)了大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和實(shí)體關(guān)系的數(shù)據(jù),，將大模型與知識(shí)庫(kù)相結(jié)合,，可以進(jìn)一步提升知識(shí)庫(kù)管理和應(yīng)用的智能性。大模型可以通過(guò)學(xué)習(xí)知識(shí)庫(kù)中的數(shù)據(jù),，提升問(wèn)題系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和覆蓋范圍。另外,，大模型通過(guò)分析用戶的興趣和偏好,，結(jié)合知識(shí)庫(kù)中的實(shí)體關(guān)系，可以為用戶提供個(gè)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(shí)庫(kù)系統(tǒng)的垂直大模型,。知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)支持本地化部署，本地知識(shí)庫(kù)上傳,，上傳文件類型可以是文檔,、圖片、音頻或視頻,，實(shí)現(xiàn)大模型對(duì)私域知識(shí)庫(kù)的再利用,。對(duì)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(xùn)練，而是直接調(diào)用通用大模型的一些能力,，因此在整個(gè)通用大模型的能力進(jìn)一步增強(qiáng)的時(shí)候,，會(huì)有越來(lái)越多的企業(yè)用行業(yè)數(shù)據(jù)集訓(xùn)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(wèn)題,？這里我們著重講常見的三個(gè)模型Vicuna、BloomZ和GLM,。選型涉及三個(gè)維度：實(shí)際性能跑分,，性價(jià)比，合規(guī)性,。 從性能角度來(lái)講,，目前評(píng)價(jià)比較高的還是Vicuna的13B模型，這也是Vicuna強(qiáng)勁的一個(gè)點(diǎn)。所以Vicuna經(jīng)常是實(shí)際落地的時(shí)候很多那個(gè)測(cè)試機(jī)上布的那個(gè)大模型,。但它也有一個(gè)很明確的缺點(diǎn),，即無(wú)法商用。所以實(shí)際在去...

優(yōu)化大型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)需要綜合考慮數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ),、系統(tǒng)架構(gòu),、緩存機(jī)制等多個(gè)方面，還需要考慮任務(wù)隊(duì)列設(shè)計(jì),，搜索與算法,，定期進(jìn)行壓力測(cè)試，建立監(jiān)控系統(tǒng)等,，通過(guò)合理的設(shè)計(jì)和技術(shù)手段,，提高系統(tǒng)的性能、穩(wěn)定性和用戶體驗(yàn),。下面我們就來(lái)詳細(xì)說(shuō)一說(shuō),。 首先，對(duì)于一些處理耗時(shí)較長(zhǎng)的任務(wù),，如數(shù)據(jù)導(dǎo)入,、索引更新等，可以采用異步處理和任務(wù)隊(duì)列技術(shù),，將任務(wù)提交到隊(duì)列中,，由后臺(tái)異步處理，以避免前臺(tái)請(qǐng)求的阻塞和延遲,。 其次,，針對(duì)知識(shí)庫(kù)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(jì)等技術(shù)，提高搜索結(jié)果的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度,。同時(shí),，可以根據(jù)用戶的搜索歷史和行為，個(gè)性化推薦相關(guān)的知識(shí)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(diǎn)： ,、1、人員更換頻繁,，大量存儲(chǔ)在本地硬盤的文檔流失嚴(yán)重,； 2、部門間各自開展工作,，缺乏有效的知識(shí)分享,，成功經(jīng)驗(yàn)難以復(fù)制； 3、大量文檔長(zhǎng)期無(wú)序堆積,，且散落在各個(gè)部門,，查找困難。 杭州音視貝科技公司研發(fā)的大模型知識(shí)庫(kù)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(shí)庫(kù),，進(jìn)行統(tǒng)一,、有序管理； 2,、支持本地文檔一鍵上傳至知識(shí)庫(kù),，避免文檔流失； 3,、支持基于關(guān)鍵詞對(duì)文檔標(biāo)題或內(nèi)容進(jìn)行搜索,，且標(biāo)注數(shù)據(jù)來(lái)源； 4,、支持在線提問(wèn),，可先在知識(shí)庫(kù)中進(jìn)行答案匹配，匹配失敗或不滿意時(shí)可...

“大模型+領(lǐng)域知識(shí)”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(shí)知識(shí)和流程知識(shí)提取出來(lái),，然后再利用大模型的生成能力輸出長(zhǎng)文本或多輪對(duì)話。以前用判別式的模型解決意圖識(shí)別問(wèn)題需要做大量的人工標(biāo)注工作,，對(duì)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(guò)微調(diào)領(lǐng)域prompt,，利用大模型的上下文學(xué)習(xí)能力,，就能很快地適配到新領(lǐng)域的業(yè)務(wù)問(wèn)題，其降低對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)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(guò)自研的對(duì)話引擎,，擁抱大模型,，充分挖掘企業(yè)各類對(duì)話場(chǎng)景數(shù)據(jù)價(jià)值，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更加智能的溝通,、成本更低的運(yùn)營(yíng)維護(hù),。 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(yuǎn)遠(yuǎn)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(zhǔn)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(jì)，到2025年人工智能應(yīng)用市場(chǎng)總值將達(dá)到1270億美元,，其中醫(yī)療行業(yè)將占市場(chǎng)規(guī)模的五分之一,。我國(guó)正處于醫(yī)療人工智能的風(fēng)口：2016年中國(guó)人工智能+醫(yī)療市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到，增長(zhǎng),；2017年將超過(guò)130億元,，增長(zhǎng)；2018年有望達(dá)到200億元,。投資方面,，據(jù)IDC發(fā)布報(bào)告的數(shù)據(jù)顯示，2017年全球?qū)θ斯ぶ悄芎驼J(rèn)知計(jì)算領(lǐng)域的投資將迅猛增長(zhǎng)60%,，達(dá)到125億美元,，在2020年將進(jìn)一步增加到460億...

知識(shí)庫(kù)的發(fā)展經(jīng)歷了四個(gè)階段，知識(shí)庫(kù)1.0階段,，該階段是知識(shí)的保存和簡(jiǎn)單搜索,；知識(shí)庫(kù)2.0階段，該階段開始注重知識(shí)的分類整理,；知識(shí)庫(kù)3.0階段,，該階段已經(jīng)形成了完善的知識(shí)存儲(chǔ)、搜索,、分享,、權(quán)限控制等功能。現(xiàn)在是知識(shí)庫(kù)4.0階段,，即大模型跟知識(shí)庫(kù)結(jié)合的階段,。 目前大模型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了兩大突破。是企業(yè)本地知識(shí)庫(kù)與大模型API結(jié)合,，實(shí)現(xiàn)大模型對(duì)私域知識(shí)庫(kù)的再利用,，比如基于企業(yè)知識(shí)庫(kù)的自然語(yǔ)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(jìn)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(duì)企業(yè)各業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)助力,。 很多企業(yè)在探索大模型與小模型級(jí)聯(lián),，小模型連接應(yīng)用,，大模型增強(qiáng)...

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(shí)情況真的是這樣嗎,？ 事實(shí)是通用性大模型的數(shù)據(jù)庫(kù)大多基于互聯(lián)網(wǎng)的公開數(shù)據(jù)，當(dāng)有人提問(wèn)時(shí),，大模型只能從既定的數(shù)據(jù)庫(kù)中查找答案,，特別是當(dāng)一個(gè)問(wèn)題我們需要非常專業(yè)的回答時(shí)，得到的答案只能是泛泛而談,。這就是通用大模型,，對(duì)于對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性要求較高的用戶，這樣的回答遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足要求,。根據(jù)摩根士丹利發(fā)布的一項(xiàng)調(diào)查顯示,，只有4%的人表示對(duì)于ChatGPT使用有依賴。 有沒(méi)有辦法改善大模型回答不準(zhǔn)確的情況,？當(dāng)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(gè)性化數(shù)據(jù)庫(kù),，進(jìn)行私人定制,，建立專屬的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，提高...

大模型在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域具有廣闊的發(fā)展前景,。主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： 1,、提高模型性能：大模型在處理自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等任務(wù)時(shí)具有更強(qiáng)的表達(dá)能力和模式識(shí)別能力,，可以提高模型的性能和準(zhǔn)確度,。大模型能夠?qū)W習(xí)更復(fù)雜的特征和關(guān)系，以更準(zhǔn)確地理解和生成自然語(yǔ)言,、識(shí)別和理解圖像等,。 2,、推動(dòng)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(fù)雜的問(wèn)題和挑戰(zhàn)。研究人員可以利用大模型進(jìn)行更深入的探究和實(shí)驗(yàn),，挖掘新的領(lǐng)域和應(yīng)用,。 3、改進(jìn)自然語(yǔ)言處理：大模型在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的發(fā)展前景廣闊,。通過(guò)大模型,，我們可以構(gòu)建更強(qiáng)大的語(yǔ)言模型，能夠生成更連貫,、準(zhǔn)確和自...

大模型在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域具有廣闊的發(fā)展前景,。主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面： 1,、提高模型性能：大模型在處理自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等任務(wù)時(shí)具有更強(qiáng)的表達(dá)能力和模式識(shí)別能力,，可以提高模型的性能和準(zhǔn)確度,。大模型能夠?qū)W習(xí)更復(fù)雜的特征和關(guān)系，以更準(zhǔn)確地理解和生成自然語(yǔ)言,、識(shí)別和理解圖像等,。 2、推動(dòng)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(fù)雜的問(wèn)題和挑戰(zhàn),。研究人員可以利用大模型進(jìn)行更深入的探究和實(shí)驗(yàn)，挖掘新的領(lǐng)域和應(yīng)用,。 3,、改進(jìn)自然語(yǔ)言處理：大模型在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的發(fā)展前景廣闊。通過(guò)大模型,，我們可以構(gòu)建更強(qiáng)大的語(yǔ)言模型,，能夠生成更連貫、準(zhǔn)確和自...

智能客服機(jī)器人在應(yīng)對(duì)復(fù)雜問(wèn)題,、語(yǔ)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(wèn)題,。 大模型具有更強(qiáng)大的語(yǔ)言模型和學(xué)習(xí)能力,，能夠更好地理解復(fù)雜語(yǔ)境下的問(wèn)題。通過(guò)上下文感知進(jìn)行對(duì)話回復(fù),，保持對(duì)話的連貫性,。并且可以記住之前的問(wèn)題和回答，以更好地響應(yīng)后續(xù)的提問(wèn),。 大模型可以記憶和學(xué)習(xí)用戶的偏好和選擇,，通過(guò)分析用戶的歷史對(duì)話數(shù)據(jù)，在回答問(wèn)題時(shí)提供更個(gè)性化和針對(duì)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(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,。 國(guó)內(nèi)的一些投資人和創(chuàng)業(yè)者,，...

國(guó)內(nèi)有幾個(gè)在大型模型研究和應(yīng)用方面表現(xiàn)出色的機(jī)構(gòu)和公司主要有以下幾家，他們?cè)谕苿?dòng)人工智能和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的發(fā)展,，為國(guó)內(nèi)的大模型研究和應(yīng)用做出了重要貢獻(xiàn),。 1,、百度：百度在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域進(jìn)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(xùn)練語(yǔ)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(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)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(shí)”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(shí)知識(shí)和流程知識(shí)提取出來(lái),，然后再利用大模型的生成能力輸出長(zhǎng)文本或多輪對(duì)話。以前用判別式的模型解決意圖識(shí)別問(wèn)題需要做大量的人工標(biāo)注工作,，對(duì)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(guò)微調(diào)領(lǐng)域prompt,，利用大模型的上下文學(xué)習(xí)能力,，就能很快地適配到新領(lǐng)域的業(yè)務(wù)問(wèn)題，其降低對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)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(guò)自研的對(duì)話引擎,，擁抱大模型,，充分挖掘企業(yè)各類對(duì)話場(chǎng)景數(shù)據(jù)價(jià)值，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更加智能的溝通,、成本更低的運(yùn)營(yíng)維護(hù),。 大模型的發(fā)展面...

雖然說(shuō)大模型在處理智能客服在情感理解方面的問(wèn)題上取得了很大的進(jìn)步，但由于情感是主觀的,，不同人對(duì)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(zhǔn)確理解和表達(dá)情感。比如同一個(gè)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(dá)的意思可能截然相反,。此時(shí),，如果用戶沒(méi)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(cuò)誤的答案,。 但我們?nèi)匀豢梢越柚嗄B(tài)信息處理,、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí),、用戶反饋的學(xué)習(xí)，以及情感識(shí)別和情感生成模型的結(jié)合等方式來(lái)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(lái)解決挑戰(zhàn)，并提高情感理解的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性,。 《中國(guó)人工智能大模型地圖研究報(bào)告》顯示,，我國(guó)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(tuán)隊(duì)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(tái)，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(gè)： 1,、健康咨詢：智能客服可以回答關(guān)于健康問(wèn)題、疾病癥狀,、藥物信息等方面的咨詢,，提供基本的醫(yī)學(xué)知識(shí)和建議。它可以幫助患者獲取即時(shí)的健康咨詢,，解答常見問(wèn)題,，減輕醫(yī)生的負(fù)擔(dān)，并為患者提供便利,。 2,、智能隨訪：智能客服可以對(duì)一些有慢性病史的患者提供用藥咨詢、術(shù)后康復(fù)指導(dǎo),、...

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(shí)情況真的是這樣嗎,？ 事實(shí)是通用性大模型的數(shù)據(jù)庫(kù)大多基于互聯(lián)網(wǎng)的公開數(shù)據(jù),，當(dāng)有人提問(wèn)時(shí)，大模型只能從既定的數(shù)據(jù)庫(kù)中查找答案,，特別是當(dāng)一個(gè)問(wèn)題我們需要非常專業(yè)的回答時(shí),，得到的答案只能是泛泛而談。這就是通用大模型,，對(duì)于對(duì)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性要求較高的用戶,，這樣的回答遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足要求。根據(jù)摩根士丹利發(fā)布的一項(xiàng)調(diào)查顯示,，只有4%的人表示對(duì)于ChatGPT使用有依賴,。 有沒(méi)有辦法改善大模型回答不準(zhǔn)確的情況,？當(dāng)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(gè)性化數(shù)據(jù)庫(kù),，進(jìn)行私人定制，建立專屬的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng),，提高...

雖然說(shuō)大模型在處理智能客服在情感理解方面的問(wèn)題上取得了很大的進(jìn)步,，但由于情感是主觀的，不同人對(duì)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(zhǔn)確理解和表達(dá)情感,。比如同一個(gè)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(dá)的意思可能截然相反,。此時(shí)，如果用戶沒(méi)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(cuò)誤的答案,。 但我們?nèi)匀豢梢越柚嗄B(tài)信息處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí),、用戶反饋的學(xué)習(xí),，以及情感識(shí)別和情感生成模型的結(jié)合等方式來(lái)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(lái)解決挑戰(zhàn),，并提高情感理解的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。 在全球范圍內(nèi),，許多國(guó)家紛紛制定了人工智能發(fā)展戰(zhàn)...

大模型在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用主要有以下幾個(gè)方向： 1,、臨床決策支持：大模型可以分析和解釋臨床數(shù)據(jù)，輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和決策,。它們可以根據(jù)病人的癥狀,、病史和檢查結(jié)果，提供可能的診斷和方案,，幫助醫(yī)生提供更準(zhǔn)確的醫(yī)療建議,。 2、醫(yī)學(xué)圖像分析：大模型可以處理醫(yī)學(xué)圖像,，如X光片,、MRI和CT掃描等，輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷,。它們可以識(shí)別疾病跡象,、異常結(jié)構(gòu)，并幫助醫(yī)生提供更準(zhǔn)確的診斷結(jié)果。 3,、自然語(yǔ)言處理：大模型可以處理醫(yī)學(xué)文獻(xiàn),、臨床記錄和病患描述的大量文字?jǐn)?shù)據(jù),。它們可以理解和提取重要信息,，進(jìn)行文本摘要、匹配病例和查找相關(guān)研究,，幫助醫(yī)生更快地獲取所需信息,。 4、藥物研發(fā)：大模型可以分...

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(tuán)隊(duì)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(tái),，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(gè)： 1、健康咨詢：智能客服可以回答關(guān)于健康問(wèn)題,、疾病癥狀,、藥物信息等方面的咨詢，提供基本的醫(yī)學(xué)知識(shí)和建議,。它可以幫助患者獲取即時(shí)的健康咨詢,，解答常見問(wèn)題，減輕醫(yī)生的負(fù)擔(dān),，并為患者提供便利,。 2、智能隨訪：智能客服可以對(duì)一些有慢性病史的患者提供用藥咨詢,、術(shù)后康復(fù)指導(dǎo),、...

杭州音視貝科技公司研發(fā)的大模型知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)產(chǎn)品，主要有以下幾個(gè)方面的功能： 1,、知識(shí)標(biāo)簽：從業(yè)務(wù)和管理的角度對(duì)知識(shí)進(jìn)行標(biāo)注,，文檔在采集過(guò)程中會(huì)自動(dòng)生成該文檔的基本屬性，例如：分類,、編號(hào),、名稱、日期等,，支持自定義,； 2、知識(shí)檢索：支持通過(guò)關(guān)鍵字對(duì)文檔標(biāo)題或內(nèi)容進(jìn)行檢索； 3,、知識(shí)推送：將更新的知識(shí)庫(kù)內(nèi)容主動(dòng)推送給相關(guān)人員,； 4、知識(shí)回答：支持在線提問(wèn)可先在知識(shí)庫(kù)中進(jìn)行匹配,，匹配失敗或不滿意時(shí)可通過(guò)提示,，轉(zhuǎn)接至互聯(lián)網(wǎng)中進(jìn)行二次匹配； 5,、知識(shí)權(quán)限：支持根據(jù)不同的崗位設(shè)置不同的知識(shí)提取權(quán)限,，管理員可進(jìn)行相關(guān)知識(shí)庫(kù)的維護(hù)和更新。 智能客服,，即在人工智能,、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等...

溝通智能進(jìn)入,，在大模型的加持下,，智能客服的發(fā)展與應(yīng)用在哪些方面？ 1,、自然語(yǔ)言處理技術(shù)的提升使智能客服可以更好地與用戶進(jìn)行交互,。深度學(xué)習(xí)模型的引入使得智能客服能夠處理更加復(fù)雜的任務(wù)，通過(guò)模型的訓(xùn)練和優(yōu)化,，智能客服可以理解用戶的需求,，提供準(zhǔn)確的答案和解決方案，提供更加個(gè)性化的服務(wù),。 2,、智能客服在未來(lái)將更加注重情感和情緒的理解。情感智能的發(fā)展將使得智能客服在未來(lái)能夠更好地與用戶建立連接,，提供更加個(gè)性化的服務(wù),。例如，當(dāng)用戶表達(dá)負(fù)面情緒時(shí),，智能客服可以選擇更加溫和的措辭或提供更加關(guān)心和關(guān)懷的回應(yīng),，從而達(dá)到更好的用戶體驗(yàn)。 3,、在未來(lái),，智能客服還會(huì)與其他前沿技術(shù)相結(jié)合，擁...

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展,，大模型的重要性逐漸得到認(rèn)可。大模型也逐漸在各個(gè)領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展,，那么企業(yè)在選擇大模型時(shí)需要注意哪些問(wèn)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(shì)和局限性,。例如,，某些模型可能更適合處理自然語(yǔ)言處理任務(wù)，而其他模型可能更適合計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù),。 2,、計(jì)算資源：大模型通常需要較大的計(jì)算資源來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練和推理。確保您有足夠的計(jì)算資源來(lái)支持所選模型的訓(xùn)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(chǔ)和內(nèi)存,。 3,、數(shù)據(jù)集大小：大模型通常需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,，以獲...

在大數(shù)據(jù)人工智能的應(yīng)用水平上,，醫(yī)療行業(yè)遠(yuǎn)遠(yuǎn)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(zhǔn)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(jì)，到2025年人工智能應(yīng)用市場(chǎng)總值將達(dá)到1270億美元,，其中醫(yī)療行業(yè)將占市場(chǎng)規(guī)模的五分之一,。我國(guó)正處于醫(yī)療人工智能的風(fēng)口：2016年中國(guó)人工智能+醫(yī)療市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到，增長(zhǎng),；2017年將超過(guò)130億元,，增長(zhǎng)；2018年有望達(dá)到200億元,。投資方面,，據(jù)IDC發(fā)布報(bào)告的數(shù)據(jù)顯示，2017年全球?qū)θ斯ぶ悄芎驼J(rèn)知計(jì)算領(lǐng)域的投資將迅猛增長(zhǎng)60%,，達(dá)到125億美元,，在2020年將進(jìn)一步增加到460億...

大模型在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了突破性發(fā)展，并且得到了廣泛的應(yīng)用,。 1,、生成模型和藝術(shù)創(chuàng)作：大模型在生成模型和藝術(shù)創(chuàng)作方面也取得了重要的突破。例如,，通過(guò)Transformer結(jié)構(gòu)的GPT模型,，人們可以使用條件文本生成具有逼真感的文章、故事等創(chuàng)作。此外,，大模型還被用于圖像,、音樂(lè)和視頻的生成、編輯和合成等方面,。 2,、應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音合成：大模型在語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音合成領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用。通過(guò)使用大模型,，語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)更高的準(zhǔn)確度和魯棒性,，同時(shí)語(yǔ)音合成系統(tǒng)可以生成更自然、流暢的語(yǔ)音,。 3,、交互式助手和對(duì)話系統(tǒng)：在人機(jī)對(duì)話和交互式助手方面，大模型也發(fā)揮著重要的作用,。大模型...