上海深度学习大模型如何落地

    AI大模型正在世界各地如火如荼地发展着，ChatGPT的出现降低各行各业使用人工智能的门槛，每一个领域都有自己的知识体系，靠大模型难以满足垂直领域的需求，杭州音视贝科技公司致力于大模型在智能客服领域的应用，提升客户满意度，具体解决方案如下：

1、即时响应：对于客户的提问和问题，智能客服应该能够快速、准确地提供解答或者转接至适当的人员处理，避免让客户等待过久。

2、个性化服务：智能客服可以利用机器学习和自然语言处理技术，了解客户的偏好和需求，并根据这些信息提供定制化的解决方案。

3、持续学习：通过分析客户反馈和交互数据，了解客户的需求，并进行相应的调整和改进。

4、自助服务：提供自助服务功能，例如FAQ搜索、自助操作指南等，帮助客户快速解决常见问题，减少客户等待时间。

5、情感分析：除了基本的自动回复功能，智能客服还可以利用人工智能技术，例如语音识别和情感分析，实现更加自然和智能的对话，提高客户体验。

6、关注反馈：积极收集客户的反馈和建议，对于客户的不满意的问题，及时进行解决和改进，以提升客户满意度。 大模型的长处在于能够找到新的解法，帮助解决新问题，解决以后可以在狭窄领域产生大量数据，训练小模型。上海深度学习大模型如何落地

    在大数据的加持下，智能客服在医疗行业的应用刚开始崭露头角。由于医疗行业的特殊性，智能客服不能完全取代医生和专业医疗团队的角色，在重要的医疗决策和紧急状况下，仍然需要医生的专业判断和诊疗。但智能客服可以作为辅助工具和信息共享平台，为患者提供便利和支持。杭州音视贝科技公司智能客服在医疗领域的解决方案主要有以下几个：

1、健康咨询：智能客服可以回答关于健康问题、疾病症状、药物信息等方面的咨询，提供基本的医学知识和建议。它可以帮助患者获取即时的健康咨询，解答常见问题，减轻医生的负担，并为患者提供便利。

2、智能随访：智能客服可以对一些有慢性病史的患者提供用药咨询、术后康复指导、就医满意度调查等，提升服务能力和管理效率，让随访服务更智能更有温度。

3、数据对接：与院内CDR系统对接，集成HIS、LIS、PACS等系统数据，实现了患者全息档案的展示，减少医护人员录入的工作量，实现数据的整合，构建了大数据中心，为临床决策、临床科研分析提供强有力的数据支撑。 上海深度学习大模型如何落地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。

    目前国内大型模型出现百家争鸣的景象，各自的产品都各有千秋，还没有谁能做到一家独大。国内Top-5的大模型公司，分别是：百度的文心一言、阿里的通义千问、腾讯的混元、华为的盘古以及科大讯飞的星火。

1、百度的文心一言：它是在产业实际应用中真正产生价值的一个模型，它不仅从无监督的语料中学习知识，还通过百度多年积累的海量知识中学习。这些知识，是高质量的训练语料，有一些是人工精标的，有一些是自动生成的。文心大模型参数量非常大，达到了2600亿。

2、阿里的通义千问：它是一个超大规模的语言模型，具备多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持等功能。参数已从万亿升级至10万亿，成为全球比较大的AI预训练模型。

3、腾讯的混元：它是一个包含CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）、多模态内容理解、文案生成、文生视频等方向的超大规模AI智能模型。腾讯在大语言模型AI的布局，尤其是类ChatGPT聊天机器人，有着别人无法比拟的优势，还可以通过腾讯云向B端用户服务。

4、华为的盘古：作为国际市场上抗打的企业，在AI领域自然也被给予了厚望。盘古大模型向行业提供服务，以行业需求为基础设计的大模型体系，目前在在矿山领域实现商用。

    5月28日，在北京举行的中关村论坛平行论坛“人工智能大模型发展论坛”上，中国科学技术信息研究所所长赵志耘发布了《中国人工智能大模型地图研究报告》。报告显示，中国大模型呈现蓬勃发展态势，据不完全统计，到目前为止，中国10亿级参数规模以上大模型已发布了80余个。从研发主体分布看，大学、科研机构、企业等不同创新主体都在积极参与大模型研发。杭州音视贝科技公司专注于人工智能领域智能语音、智能客服等产品的研发。自成立已来已在各行各业服务于多家企事业单位，助力企业智能化升级，降本增效，提升用户满意度。现在经过公司研发团队夜以继日的奋战，终于完成大模型在智能客服领域的应用。相比之前的产品，现在的智能客服更加智能，能通过联系上下文，判断语境语义。 曾经一度火热的“互联网+”风潮推进了传统行业的信息化、数据化，现在来看，其实都是为人工智能埋下伏笔。

    随着人工智能技术的不断发展，大模型可以通过深度学习算法对海量数据进行训练，具备了强大的语义理解和生成能力。知识库则是存储了大量的结构化数据和实体关系的数据，将大模型与知识库相结合，可以进一步提升知识库管理和应用的智能性。大模型可以通过学习知识库中的数据，提升问题系统的准确性和覆盖范围。另外，大模型通过分析用户的兴趣和偏好，结合知识库中的实体关系，可以为用户提供个性化的推荐服务。

  杭州音视贝科技公司基于通用大模型研发了知识库系统的垂直大模型。知识库系统支持本地化部署，本地知识库上传，上传文件类型可以是文档、图片、音频或视频，实现大模型对私域知识库的再利用。对于数据隐私性要求不是很高，成本管控比较严格的时候可以采用SAAS部署方式，问题在本地知识库没有得到解决后，可以继续求助于互联网这个更大的知识库。 很多企业在探索大模型与小模型级联，小模型连接应用，大模型增强小模型能力，这是我们比较看好的未来方向。上海深度学习大模型如何落地

伴随着技术的进步，智能客服也必将越来越“聪明”，越来越个性化，满足更多样的人类需求。上海深度学习大模型如何落地

    大模型技术架构是一个非常复杂的生态系统，涉及到计算机设备，模型部署，模型训练等多个方面，下面我们就来具体说一说：

1、计算设备：大型模型需要强大的计算资源，通常使用图形处理器GPU（如NVIDIA型号RTX3090、A6000或Tesla系列，32G以上的内存，固态硬盘，多核处理器和能从云端快速下载数据集的网络等。

2、模型训练平台：为加速模型训练和优化，需要使用高度优化的训练平台和框架。常见的大型深度学习模型训练平台有TensorFlowExtended（TFX）、PyTorchLightning、Horovod等。

3、数据处理：大型深度学习模型需要大量的数据进行训练和优化，因此需要使用高效的数据处理工具和平台。常见的大数据处理平台有ApacheHadoop、ApacheSpark、TensorFlowDataValidation、ApacheKafka、Dask等。

4、模型部署和推理：部署大型深度学习模型需要高效的硬件加速器和低延迟的推理引擎，以提供实时的响应和高效的计算能力。

5、模型监控和优化：大型模型的复杂性和规模也带来了许多挑战，如如模型收敛速度、模型可靠性、模型的鲁棒性等。因此，需要使用有效的监控和优化技术来提高模型的稳定性和性能。 上海深度学习大模型如何落地