浙江AI大模型怎么应用

时间:2023年08月08日 来源:

    客服是企业与客户之间提供联络的重要纽带,在越来越重视用户体验和评价的当下,客服质量的高低直接影响了企业未来发展的命运。

  在客服行业发展的初期,一般为客户在产品出现问题后拨打商家电话,类似售后服务之类的。然后出现了IVR菜单导航,用户根据语音提示按键操作。以上两种模式一是服务比较滞后,二是操作复杂,用户体验都差。

  现在随着语音识别技术的不断发展,用户只要根据语音提示说出需要办理的业务,后台通过智能工单系统自动分配到对应的客服。但此时的技术还不成熟,主要是基于关键词检索,所以经常会出现系统被问傻的情况,用户体验依旧很差。

  2022年开始,以ChatGPT为主的大模型将客户联络带入了全新的发展阶段。大模型可以在多轮对话的基础上,联系上下文,给用户更准确的回答。在用户多次询问无果的时候,可以直接转接人工进行处理,前期的对话内容也会进行转接,用户无需再次重复自己的问题。这种客服对话流程的无缝衔接,极大地提升了用户体验和服务效率。 通过人机对话,大模型可以给机器人发命令,指导机器人改正错误、提高机器人的学习能力等。浙江AI大模型怎么应用

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    目前市面上有许多出名的AI大模型,其中一些是:

1、GPT-3(GenerativePre-trainedTransformer3):GPT-3是由OpenAI开发的一款自然语言处理(NLP)模型,拥有1750亿个参数。它可以生成高质量的文本、回答问题、进行对话等。GPT-3可以用于自动摘要、语义搜索、语言翻译等任务。

2、BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers):BERT是由Google开发的一款基于Transformer结构的预训练语言模型。BERT拥有1亿个参数。它在自然语言处理任务中取得了巨大的成功,包括文本分类、命名实体识别、句子关系判断等。

3、ResNet(ResidualNetwork):ResNet是由Microsoft开发的一种深度卷积神经网络结构,被用于计算机视觉任务中。ResNet深层网络结构解决了梯度消失的问题,使得训练更深的网络变得可行。ResNet在图像分类、目标检测和图像分割等任务上取得了***的性能。

4、VGGNet(VisualGeometryGroupNetwork):VGGNet是由牛津大学的VisualGeometryGroup开发的卷积神经网络结构。VGGNet结构简单清晰,以其较小的卷积核和深层的堆叠吸引了很多关注。VGGNet在图像识别和图像分类等任务上表现出色

。5、Transformer:Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络结构。 福建通用大模型特点是什么在全球范围内,许多国家纷纷制定了人工智能发展战略,并投入大量资源用于研发和应用。

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杭州音视贝科技公司研发的大模型知识库系统产品,为中小企业多效管控提供业务支持,该系统能够更准确的理解用户题图,后台配置操作简单、便捷,让用户花更少的钱,享受更好的服务具体解决方案如下:

1、支持私有化部署,解决企业信息外泄风险;

2、支持多种格式上传,如文字、图片、音频、视频等;

3、支持中英文双语版本,提供在线翻译;

4、支持管理权限设置,系统自动识别用户身份;

5、支持多种部署方式,公有云、私有云、混合云等;

    大模型的基础数据通常是从互联网和其他各种数据源中收集和整理的。以下是常见的大模型基础数据来源:

1、网络文本和语料库:大模型的基础数据通常包括大量的网络文本,如网页内容、社交媒体帖子、论坛帖子、新闻文章等。这些文本提供了丰富的语言信息和知识,用于训练模型的语言模式和语义理解。

2、书籍和文学作品:大模型的基础数据还可以包括大量的书籍和文学作品,如小说、散文、诗歌等。这些文本涵盖了各种主题、风格和语言形式,为模型提供了的知识和文化背景。

3、维基百科和知识图谱:大模型通常也会利用维基百科等在线百科全书和知识图谱来增加其知识储备。这些结构化的知识资源包含了丰富的实体、关系和概念,可以为模型提供更准确和可靠的知识。

4、其他专业领域数据:根据模型的应用领域,大模型的基础数据可能还包括其他专业领域的数据。例如,在医疗领域,可以使用医学文献、病例报告和医疗记录等数据;在金融领域,可以使用金融新闻、财务报表和市场数据等数据。 大模型在提升模型性能、改进自然语言处理和计算机视觉能力、促进领域交叉和融合等方面具有广阔的发展前景。

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与传统的智能客服相比,大模型进一步降低了开发和运维成本。以前,各种场景都需要算法工程师标注数据以训练特定任务的模型,因此开发成本较高。现在,大模型本身的通用性好,不再需要很多算法工程师标数据,可以直接拿过来用,有时稍微标几条数据就够了。企业部署外呼机器人、客服系统的成本会降低。原有30个话术师的工作量,现在2人即可完成,而且语义理解准确度从85%提升至94%。

杭州音视贝科技公司的智能外呼、智能客服、智能质检等产品通过自研的对话引擎,拥抱大模型,充分挖掘企业各类对话场景数据价值,帮助企业实现更加智能的沟通、成本更低的运营维护。 大型深度学习模型被简称为“大模型”。这类模型具有大量的参数和数据,需要使用大量的计算资源训练和部署。山东中小企业大模型怎么应用

所有企业的文档可以批量上传,无需更多的整理,直接可自动转化为有效的QA,供人工座席和智能客服直接调用。浙江AI大模型怎么应用

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