百度創(chuàng)始人李彥宏早就公開表示:"創(chuàng)業(yè)公司重新做一個(gè)ChatGPT其實(shí)沒(méi)有多大意義。我覺(jué)得基于這種大語(yǔ)言模型開發(fā)應(yīng)用機(jī)會(huì)很大,沒(méi)有必要再重新發(fā)明一遍輪子,有了輪子之后,做汽車、飛機(jī),價(jià)值可能比輪子大多了。"
近期國(guó)內(nèi)發(fā)布的大模型,大多都面向垂直產(chǎn)業(yè)落地,如京東發(fā)布的言犀大模型,攜程發(fā)布的旅游業(yè)垂直大模型"攜程問(wèn)道",閱文集團(tuán)發(fā)布的閱文妙筆大模型,網(wǎng)易有道發(fā)布的教育領(lǐng)域垂直大模型"子曰"等。
企業(yè)如果基于行業(yè)大模型,再加上自身數(shù)據(jù)進(jìn)行精調(diào),可以建構(gòu)專屬模型,打造出高可用性的智能服務(wù),而且模型參數(shù)比通用大模型少,訓(xùn)練和推理的成本更低,模型優(yōu)化也更容易。 大模型技術(shù)在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的應(yīng)用,顯著提高了文本分析和理解的準(zhǔn)確性。福建AI大模型工具
搭建一套屬于自己的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)除了確定需求、目標(biāo),選擇平臺(tái)、工具,搜集和整理內(nèi)容外,還需要以下幾個(gè)步驟:
1、導(dǎo)入知識(shí)庫(kù)內(nèi)容。將整理好的知識(shí)導(dǎo)入知識(shí)庫(kù)相應(yīng)位置,使用創(chuàng)建、編輯和發(fā)布功能,為上傳的內(nèi)容分配合適的分類和標(biāo)簽;
2、設(shè)定訪問(wèn)控制。根據(jù)員工職位和需要,設(shè)定不同的員工權(quán)限和訪問(wèn)機(jī)制,確保不同員工只能在其權(quán)限內(nèi)進(jìn)行查看、編輯,保證知識(shí)庫(kù)的安全性和準(zhǔn)確性;
3、系統(tǒng)測(cè)試和驗(yàn)證。為確保系統(tǒng)功能正常運(yùn)轉(zhuǎn),員工可以順利訪問(wèn),在系統(tǒng)上線前,需要對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試和驗(yàn)證,并根據(jù)反饋,對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)優(yōu)和改進(jìn);
4、培訓(xùn)和推廣。為員工進(jìn)行培訓(xùn)和指導(dǎo),讓他們熟悉知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的功能和操作。同時(shí),鼓勵(lì)員工共享和貢獻(xiàn)知識(shí),提高知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的使用率和價(jià)值;
5、持續(xù)更新和維護(hù)。定期更新和維護(hù)知識(shí)庫(kù)內(nèi)的資源,及時(shí)添加新的內(nèi)容,并刪除過(guò)時(shí)的內(nèi)容,保持知識(shí)庫(kù)的準(zhǔn)確性。 福建物業(yè)大模型采購(gòu)在能源行業(yè),AI大模型為智能電網(wǎng)、風(fēng)電和太陽(yáng)能等可再生能源的優(yōu)化提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力。
大模型的數(shù)據(jù)分析能力能夠利用更加準(zhǔn)確的算法和參數(shù)對(duì)用戶的行為特征進(jìn)行深度分析,從而提高模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性,對(duì)用戶的需求和行為特征有更加準(zhǔn)確的理解和把握。大模型的數(shù)據(jù)分析能力還能夠通過(guò)可視化展示模塊進(jìn)行直觀展示,使管理人員能夠更好地了解用戶的需求和行為特征,從而制定出更加準(zhǔn)確和有效的業(yè)務(wù)策略。通過(guò)對(duì)用戶數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析,能夠幫助管理人員優(yōu)化服務(wù)流程,減少人工干預(yù),提高工作效率。同時(shí),還能夠?yàn)槠髽I(yè)的業(yè)務(wù)決策提供支持,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更加高效的運(yùn)營(yíng)和管理。因此,大模型的數(shù)據(jù)分析能力對(duì)于企業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新具有重要的意義。
隨著時(shí)代的變化,智能客服也在不斷發(fā)生改變,傳統(tǒng)的智能客服受到不少的嘲諷,也給了不少客戶不是那么好的體驗(yàn)。如今,為了解決這些問(wèn)題,許多系統(tǒng)上已經(jīng)開始在客服系統(tǒng)加入大模型,實(shí)現(xiàn)客戶服務(wù)的智能提升。大模型,通常指的是具有龐大參數(shù)和強(qiáng)大計(jì)算能力的深度學(xué)習(xí)模型,比如前段時(shí)間大火的GPT等。這類模型能夠處理海量的數(shù)據(jù),并從中學(xué)習(xí)到豐富的知識(shí)和模式。對(duì)于智能客服而言,大模型技術(shù)的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:一、強(qiáng)大的語(yǔ)言理解能力:大模型經(jīng)過(guò)大量的文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練,能夠深入理解用戶的意圖和需求,從而提供更加準(zhǔn)確、個(gè)性化的服務(wù)。二、豐富的知識(shí)儲(chǔ)備:大模型具備龐大的知識(shí)儲(chǔ)備,能夠回答各種復(fù)雜、專業(yè)的問(wèn)題,滿足用戶多樣化的需求。三、持續(xù)學(xué)習(xí)的能力:大模型具有自我更新和優(yōu)化的能力,能夠不斷適應(yīng)新的環(huán)境和需求,提高服務(wù)質(zhì)量。專屬模型參數(shù)比通用大模型少,訓(xùn)練和推理的成本更低,模型優(yōu)化也更容易。
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)際在去真實(shí)落地的過(guò)程中,我們看到很多企業(yè)會(huì)去選BloomZ和GLM6B。
但是BloomZ也存在著不小的意識(shí)形態(tài)的問(wèn)題,它對(duì)金融行業(yè)測(cè)試的效果會(huì)相對(duì)較好,泛行業(yè)則會(huì)比較弱。整體來(lái)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(jià)格本身,成本層面,包括合規(guī)性都有比較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。 深入了解大模型訓(xùn)練技術(shù),打造高效機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。福建AI大模型工具
大模型技術(shù)的廣泛應(yīng)用,正推動(dòng)著各行各業(yè)向智能化、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方向邁進(jìn)。福建AI大模型工具
鑒于人工智能大模型具備的知識(shí)信息儲(chǔ)備,相比于小模型而言,它能夠提供的信息,從而使企業(yè)在決策制定方面具備更高的準(zhǔn)確度和準(zhǔn)確性,以及更好地預(yù)測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)和發(fā)展方向。大模型可以實(shí)現(xiàn)更好地為企業(yè)決策提供支持,從而使企業(yè)能夠更好地把握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和發(fā)展趨勢(shì),從而制定更具有前瞻性和競(jìng)爭(zhēng)力的營(yíng)銷策略和產(chǎn)品策略。因此,可以確定的是,無(wú)論是在提升企業(yè)的客服水平,還是在提升營(yíng)銷業(yè)績(jī)方面,人工智能大模型都具有巨大的潛力和價(jià)值,它可以為企業(yè)帶來(lái)明顯的提升和優(yōu)化,從而為企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供有力的支持和保障。福建AI大模型工具