“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(kāi)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(kāi)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(kāi)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(kāi)發(fā)了一系列大模型。其中，ERNIE（EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration）是由百度開(kāi)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(kāi)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(kāi)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(jiàn)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(kāi)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(kāi)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(jiàn)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?。捍竽Ｐ屯ǔＰ枰罅康臄?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...

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(kāi)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(jiàn)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)、...

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(tīng)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)...

大模型賦能下的智能客服雖然已經(jīng)在很多行業(yè)得以應(yīng)用，但這四個(gè)基本的應(yīng)用功能不會(huì)變，主要有以下四個(gè)方面： 1、讓企業(yè)客服與客戶在各個(gè)觸點(diǎn)進(jìn)行連接智能客服要實(shí)現(xiàn)的，就是幫助企業(yè)在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的眾多渠道部署客服入口，讓消費(fèi)者能夠隨時(shí)隨地發(fā)起溝通，并能夠?qū)Ω髑罆?huì)話進(jìn)行整合，便于客服人員的統(tǒng)一管理，即使在海量訪問(wèn)的高并發(fā)期間，也能將消息高質(zhì)量觸達(dá)。 2、智能知識(shí)庫(kù)賦能AI機(jī)器人或人工客服應(yīng)答知識(shí)庫(kù)是智能客服系統(tǒng)的會(huì)話支撐，對(duì)于一般的應(yīng)答型溝通，AI機(jī)器人的自動(dòng)應(yīng)答率已經(jīng)達(dá)到80%~90%，極大解放傳統(tǒng)呼叫中心的客服壓力。而對(duì)于人工客服來(lái)說(shuō)，通過(guò)知識(shí)庫(kù)來(lái)掌握訪客信息、提升溝通技術(shù)...

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?..

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(kāi)發(fā)了一系列大模型。其中，ERNIE（EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration）是由百度開(kāi)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(kāi)發(fā)了DeBERTa（Decoding-enhan...

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。 大模型能夠在多輪對(duì)話的基礎(chǔ)上進(jìn)行更復(fù)雜的...

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?..

人工智能大模型的發(fā)展，會(huì)給我們的生活帶來(lái)哪些改變呢？ 其一，引發(fā)計(jì)算機(jī)算力的革新。大模型參數(shù)量的增加導(dǎo)致訓(xùn)練過(guò)程的計(jì)算需求呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，高性能計(jì)算機(jī)和分布式計(jì)算平臺(tái)的普及，將成為支持更大規(guī)模的模型訓(xùn)練和迭代的重要方式。 其二，將引發(fā)人工智能多模態(tài)、多場(chǎng)景的革新。大模型利用多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行跨模態(tài)學(xué)習(xí)，從而提升其在多個(gè)感知任務(wù)上的性能和表現(xiàn)。 其三，通過(guò)結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)和智能算法，大模型能夠賦能多個(gè)行業(yè)，為行業(yè)提質(zhì)增效提供助力，推動(dòng)數(shù)據(jù)與實(shí)體的融合，改變行業(yè)發(fā)展格局。在法律領(lǐng)域，大模型可以作為智能合同生成器，根據(jù)用戶的需求和規(guī)范，自動(dòng)生成合法和合理的合同文本；在娛樂(lè)領(lǐng)域...

對(duì)商家而言，大模型切合實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景莫過(guò)于電商行業(yè)。首先是客服領(lǐng)域。隨著電商行業(yè)發(fā)展，消費(fèi)者對(duì)服務(wù)質(zhì)量的要求日益提高，客服的作用也越來(lái)越突出。商家為了節(jié)約經(jīng)營(yíng)成本，會(huì)采用人機(jī)結(jié)合的模式，先用智能客服回答一部分簡(jiǎn)單的問(wèn)題，機(jī)器人解決不了的再靠人工客服解決。想法是好的，但目前各大平臺(tái)的智能客服往往只能根據(jù)關(guān)鍵詞給出預(yù)設(shè)好的答案，無(wú)法真正理解消費(fèi)者的問(wèn)題，人工客服的壓力依然很大。其次是營(yíng)銷獲客領(lǐng)域。直播帶貨的普及讓“人找貨”變成了“貨找人”。平臺(tái)利用大模型的人工智能算法實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)集的深度學(xué)習(xí)，分析消費(fèi)者的行為，預(yù)測(cè)哪些產(chǎn)品可能會(huì)吸引消費(fèi)者點(diǎn)擊購(gòu)買，從而為他們推薦商品。這種精細(xì)營(yíng)銷，一方面平...