視覺(jué)大模型視覺(jué)大模型則主要應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域,負(fù)責(zé)處理和分析圖像或視頻數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)大量視覺(jué)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,視覺(jué)大模型能夠完成圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像生成等任務(wù)。隨著Transformer架構(gòu)的引入,模型如Vision Transformer(ViT)取得了***的成果。早期的視覺(jué)模型多基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),如ResNet等,但隨著技術(shù)的進(jìn)步,基于自注意力機(jī)制的視覺(jué)(大)模型逐漸成為主流。視覺(jué)大模型被廣泛應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、安防監(jiān)控、人臉識(shí)別、醫(yī)療影像分析等領(lǐng)域。主要是面向企業(yè)內(nèi)部進(jìn)行知識(shí)管理,缺乏客戶化管理的有效支撐。嘉定區(qū)辦公用大模型智能客服圖片
錯(cuò)別字識(shí)別對(duì)客戶咨詢中的錯(cuò)誤字進(jìn)行自動(dòng)糾正不支持智能分詞在錯(cuò)別字、縮略語(yǔ)、模糊推理等引導(dǎo)下,進(jìn)行智能分詞;但分詞遇到失敗時(shí),在進(jìn)行上述迭代處理,直至分詞成功傳統(tǒng)分詞技術(shù),難以處理海量客戶發(fā)出的海量咨詢業(yè)務(wù)擴(kuò)展性隨著業(yè)務(wù)知識(shí)的不斷增長(zhǎng),系統(tǒng)的性能不會(huì)降低,因此具有良好的可擴(kuò)展性可擴(kuò)展性差易于管理采用企業(yè)知識(shí)管理系統(tǒng),對(duì)文法、詞典進(jìn)行維護(hù)管理不支持多渠道接入能同時(shí)接入短信、飛信、BBS、Web、WAP渠道不支持配套的運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)配以話務(wù)員補(bǔ)發(fā)系統(tǒng)、話務(wù)質(zhì)檢系統(tǒng)、話務(wù)員小休管理模塊、短信網(wǎng)關(guān)接口、惡意攻擊檢測(cè)系統(tǒng)等。不支持嘉定區(qū)附近大模型智能客服服務(wù)熱線一邊是消費(fèi)者著急希望能解決問(wèn)題,一邊卻是AI客服機(jī)械地羅列一些無(wú)關(guān)痛癢的通用條款。
用途使得用戶體驗(yàn)從5-10分鐘減為1-2條短信、Web交互、Wap交互,**改善用戶體驗(yàn)感覺(jué)。幫助企業(yè)統(tǒng)計(jì)和了解客戶需要,實(shí)現(xiàn)精細(xì)化業(yè)務(wù)管理。技術(shù)層面上支持多層次企業(yè)知識(shí)建模;支持細(xì)粒度企業(yè)知識(shí)管理;支持多視角企業(yè)知識(shí)分析;支持對(duì)客戶咨詢自然語(yǔ)言的多層次語(yǔ)義分析;支持跨業(yè)務(wù)的語(yǔ)義檢索;支持企業(yè)信息和知識(shí)融合。業(yè)務(wù)層面支持企業(yè)面向客戶的知識(shí)管理;支持人工話務(wù)和文字話務(wù)的有效結(jié)合,成倍的提高人工話務(wù)效率,大幅度降低企業(yè)客服成本;精細(xì)化業(yè)務(wù)管理:支持精細(xì)化統(tǒng)計(jì)分析,支持近60個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的數(shù)據(jù)分析,支持熱點(diǎn)業(yè)務(wù)精細(xì)分析;
基礎(chǔ)科學(xué)研究大模型正成為加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)的新范式。生物醫(yī)藥領(lǐng)域通過(guò)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型AlphaFold2突破傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)瓶頸;上海人工智能實(shí)驗(yàn)室構(gòu)建的"風(fēng)烏GHR"氣象大模型,突破了傳統(tǒng)數(shù)值預(yù)報(bào)方法對(duì)物理方程的高度依賴,將風(fēng)烏GHR的預(yù)報(bào)分辨率提升至0.09經(jīng)緯度(9km*9km),對(duì)應(yīng)的地表面積約為81平方公里,較此前的0.25經(jīng)緯度(25km*25km),范圍精確超過(guò)7倍,并將有效預(yù)報(bào)時(shí)長(zhǎng)由10.75天提升至11.25天 [13]。這類科學(xué)大模型通過(guò)融合領(lǐng)域知識(shí)與數(shù)據(jù)規(guī)律,正在催生"AI forScience"研究范式?jīng)]有現(xiàn)成的方法支持細(xì)粒度知識(shí)管理,對(duì)“文檔”式或“表單”式數(shù)據(jù)管理有效。
指令微調(diào)與人類對(duì)齊雖然預(yù)訓(xùn)練賦予了模型***的語(yǔ)言和知識(shí)理解能力,但由于主要任務(wù)是文本補(bǔ)全,模型在直接應(yīng)用于具體任務(wù)時(shí)可能存在局限。為此,需要通過(guò)指令微調(diào)(Supervised Fine-tuning, SFT)和人類對(duì)齊進(jìn)一步激發(fā)和優(yōu)化模型能力。指令微調(diào):利用任務(wù)輸入與輸出配對(duì)的數(shù)據(jù),讓模型學(xué)習(xí)如何按照指令完成具體任務(wù)。此過(guò)程通常只需數(shù)萬(wàn)到數(shù)百萬(wàn)條數(shù)據(jù),且對(duì)計(jì)算資源的需求較預(yù)訓(xùn)練階段低得多,多臺(tái)服務(wù)器在幾天內(nèi)即可完成百億參數(shù)模型的微調(diào)。知識(shí)面向客戶的知識(shí)管理,使得客戶可以直接有效訪問(wèn)到客戶化知識(shí)庫(kù)。同時(shí)也面向企業(yè)內(nèi)部進(jìn)行知識(shí)管理。崇明區(qū)評(píng)價(jià)大模型智能客服供應(yīng)
2024年大模型技術(shù)突破后,上下文理解能力提升72%,支持圖像、語(yǔ)音混合交互模式 [4]。嘉定區(qū)辦公用大模型智能客服圖片
隱私使用爭(zhēng)議:○ 隱私侵犯:個(gè)人信息收集與使用可能違背知情同意原則(段偉文,2024);○ 匿名推理風(fēng)險(xiǎn):即使數(shù)據(jù)匿名化,模型仍可能通過(guò)關(guān)聯(lián)分析還原個(gè)體身份(蘇瑞淇,2024);○ 法律爭(zhēng)議:數(shù)據(jù)使用邊界模糊,易引發(fā)監(jiān)管合規(guī)糾紛(羅世杰,2024)。4. 行業(yè)資源分配挑戰(zhàn)成本投入差異加劇“兩極分化”:大型金融機(jī)構(gòu)憑借技術(shù)、數(shù)據(jù)與人才優(yōu)勢(shì)占據(jù)主導(dǎo)地位,而中小機(jī)構(gòu)因資金與規(guī)模限制陷入“強(qiáng)者愈強(qiáng),弱者愈弱”的困境。大型機(jī)構(gòu)通過(guò)擴(kuò)大模型規(guī)模鞏固競(jìng)爭(zhēng)力,導(dǎo)致行業(yè)資源加速集中(蘇瑞淇,2024);中小機(jī)構(gòu)則需權(quán)衡投入產(chǎn)出比,若無(wú)法規(guī)?;瘧?yīng)用,AI投入可能難以為繼(羅世杰,2024)。 [18]嘉定區(qū)辦公用大模型智能客服圖片
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