大模型智能應(yīng)答是指利用深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，以大規(guī)模數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)構(gòu)建的應(yīng)答系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器對自然語言問題的準(zhǔn)確理解與迅速回答。

大模型智能應(yīng)答可以基于不同行業(yè)的業(yè)務(wù)場景開發(fā)出多樣的智能工具，幫助企業(yè)、機(jī)構(gòu)提升工作效率，降低運(yùn)營成本。例如能夠準(zhǔn)確給出客戶需求解決方案的智能助理，幫助用戶迅速翻譯不同語言文本的實(shí)時翻譯，基于學(xué)習(xí)專行業(yè)文獻(xiàn)和知識庫的咨詢幫助，分析用戶購物偏好給出商品建議的購物助手，以及健康咨詢、旅行指南、學(xué)習(xí)指導(dǎo)、文娛資訊等等。 關(guān)注大模型發(fā)展趨勢，緊跟科技前沿，把握未來機(jī)遇。廣州電商大模型產(chǎn)品介紹

    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，因此在整個通用大模型的能力進(jìn)一步增強(qiáng)的時候，會有越來越多的企業(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(shí)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(qiáng)勁的一個點(diǎn)。所以Vicuna經(jīng)常是實(shí)際落地的時候很多那個測試機(jī)上布的那個大模型。但它也有一個很明確的缺點(diǎn)，即無法商用。所以實(shí)際在去真實(shí)落地的過程中，我們看到很多企業(yè)會去選BloomZ和GLM6B。

  但是BloomZ也存在著不小的意識形態(tài)的問題，它對金融行業(yè)測試的效果會相對較好，泛行業(yè)則會比較弱。整體來講，目前我們看到的其實(shí)采納度比較高的還是GLM6B這款產(chǎn)品，它不管是在性能還是價格本身，成本層面，包括合規(guī)性都有比較強(qiáng)的優(yōu)勢。 北京大模型智能客服AI大模型依靠數(shù)據(jù)分析和模式識別能力，為金融機(jī)構(gòu)提供強(qiáng)大的決策工具支持。

ChatGPT的問世讓大模型走入了公眾視野，成為人工智能領(lǐng)域的技術(shù)熱點(diǎn)，隨著產(chǎn)品的普及，大模型與小模型的區(qū)別和各自的優(yōu)勢特點(diǎn)也逐漸清晰，將兩者相結(jié)合，往往可以發(fā)揮出更大的價值。

在概念上，大模型是指參數(shù)量巨大的深度學(xué)習(xí)模型，通常在數(shù)百萬到數(shù)十億之間，具有強(qiáng)大的計算能力和數(shù)據(jù)擬合能力，可以在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，獲得更準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。

小模型是指參數(shù)量相對較少的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，通常在幾千到幾萬之間，具有簡化的結(jié)構(gòu)和較少的隱藏層單元或卷積核數(shù)量，存儲和計算資源方面的需求較低，能夠迅速訓(xùn)練和推理。

大模型在金融行業(yè)市場預(yù)測和客戶服務(wù)方面的具體應(yīng)用有：

1、市場預(yù)測大模型工具通過對大宗商品市場的數(shù)據(jù)分析，可以預(yù)測價格的變動趨勢，幫助投資者把握機(jī)會。而在其他金融市場，大模型可以很好地預(yù)測漲跌趨勢，幫助用戶獲取更好的收益。

2、客戶服務(wù)在客戶服務(wù)方面，大模型工具可以7×24不間斷服務(wù)，不受情緒干擾，避免情緒化導(dǎo)致的投訴和違規(guī)風(fēng)險。同時還可以準(zhǔn)確預(yù)測需求，無論是客戶接待、拜訪，還是產(chǎn)品營銷、推廣，都能取得較好的工作成果，對于金融客服業(yè)務(wù)的支撐是多方面的。 通過人機(jī)對話，大模型可以給機(jī)器人發(fā)命令，指導(dǎo)機(jī)器人改正錯誤、提高機(jī)器人的學(xué)習(xí)能力等。

    大模型的訓(xùn)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(xùn)練策略來獲得更好的性能。因此，進(jìn)行大模型訓(xùn)練需要具備一定的技術(shù)和資源條件。

1、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：收集和準(zhǔn)備用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集。可以已有的公開數(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(dāng)?shù)臉?biāo)注或注釋，以便模型能夠?qū)W習(xí)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(xùn)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(xùn)練開始之前，需要對模型進(jìn)行初始化。這通常是通過對模型進(jìn)行隨機(jī)初始化或者使用預(yù)訓(xùn)練的模型權(quán)重來實(shí)現(xiàn)。

5、模型訓(xùn)練：使用預(yù)處理的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，將其輸入到模型中進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，模型通過迭代優(yōu)化損失函數(shù)來不斷更新模型參數(shù)。

6、超參數(shù)調(diào)整：在模型訓(xùn)練過程中，需要調(diào)整一些超參數(shù)（如學(xué)習(xí)率、批大小、正則化系數(shù)等）來優(yōu)化訓(xùn)練過程和模型性能。

7、模型評估和驗(yàn)證：在訓(xùn)練過程中，需要使用驗(yàn)證集對模型進(jìn)行評估和驗(yàn)證。根據(jù)評估結(jié)果，可以調(diào)整模型結(jié)構(gòu)和超參數(shù)。 熱線電話與人工客服是連接機(jī)構(gòu)部門與廣大群眾的橋梁，許多涉及民生的政策與服務(wù)都是通過熱線系統(tǒng)傳達(dá)的。山東辦公大模型商家

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