上海行业大模型推荐

时间:2023年08月28日 来源:

    相比ChatGPT这种通用大模型,国内的大模型产品,更多注重应用和场景,即垂直大模型、行业大模型、产业大模型。下面我们就来说说大模型在电商领域的应用:

1、搜索与推荐:在电商领域重要的搜索与推荐功能上,大数据通过分析用户的购买历史、浏览行为、兴趣偏好等,帮助用户更快地找到他们感兴趣的商品。

2、个性化营销:利用大模型分析用户的购买行为和偏好,通过向用户推送个性化的优惠券、促销活动等,可以提高用户参与度和转化率。

3、客户服务与智能客服:大模型可以应用于电商企业的客户服务系统中,帮助识别和处理客户问题和投诉。自动回答常见问题,解决简单的客户需求,并及时将复杂问题转接至人工客服处理。

4、库存管理与预测:通过建立大模型,可以分析历史数字、季节性因素、市场变化等因素对库存和销售造成的影响,从而提供更准确的库存管理策略,避免库存积压或缺货的问题。 大模型包括通用大模型、行业大模型两层。其中,通用大模型相当于“通识教育”,拥有强大的泛化能力。上海行业大模型推荐

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与传统的智能客服相比,大模型进一步降低了开发和运维成本。以前,各种场景都需要算法工程师标注数据以训练特定任务的模型,因此开发成本较高。现在,大模型本身的通用性好,不再需要很多算法工程师标数据,可以直接拿过来用,有时稍微标几条数据就够了。企业部署外呼机器人、客服系统的成本会降低。原有30个话术师的工作量,现在2人即可完成,而且语义理解准确度从85%提升至94%。

杭州音视贝科技公司的智能外呼、智能客服、智能质检等产品通过自研的对话引擎,拥抱大模型,充分挖掘企业各类对话场景数据价值,帮助企业实现更加智能的沟通、成本更低的运营维护。 上海人工智能大模型怎么训练研究人员和工程师正致力于解决这些问题,进一步推动大模型的发展和应用。

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杭州音视贝科技公司研发的大模型知识库系统产品,主要有以下几个方面的功能:

1、知识标签:从业务和管理的角度对知识进行标注,文档在采集过程中会自动生成该文档的基本属性,例如:分类、编号、名称、日期等,支持自定义;

2、知识检索:支持通过关键字对文档标题或内容进行检索;

3、知识推送:将更新的知识库内容主动推送给相关人员;

4、知识回答:支持在线提问可先在知识库中进行匹配,匹配失败或不满意时可通过提示,转接至互联网中进行二次匹配;

5、知识权限:支持根据不同的岗位设置不同的知识提取权限,管理员可进行相关知识库的维护和更新。

    大模型可以被运用到很多人工智能产品中,比如:

1、语音识别和语言模型:大模型可以被应用于语音识别和自然语言处理领域,这些模型可以对大规模的文本和语音数据进行学习,以提高它们的准确性和关联性。比如百度的DeepSpeech和Google的BERT模型都是利用大模型实现的。

2、图像和视频识别:类似于语音和语言处理模型,大型深度学习模型也可以用于图像和视频识别,例如谷歌的Inception、ResNet、MobileNet和Facebook的ResNeXt、Detectron模型。

3、推荐系统:大型深度学习模型也可以用于个性化推荐系统。这些模型通过用户以往的兴趣喜好,向用户推荐相关的产品或服务,被用于电子商务以及社交媒体平台上。

4、自动驾驶汽车:自动驾驶汽车的开发离不开深度学习模型的精确性和强大的预测能力。大模型可以应用于多种不同的任务,例如目标检测,语义分割,行人检测等。 企业如果基于行业大模型,再加上自身数据进行精调,可以建构专属模型,打造出高可用性的智能服务。

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传统的知识库搜索系统是基于关键词匹配进行的,缺少对用户问题理解和答案二次处理的能力。

杭州音视贝科技公司探索使用大语言模型,通过其对自然语言理解和生成的能力,揣摩用户意图,并对原始知识点进行汇总、整合,生成更准确的回答。其具体操作思路是:

首先,使用传统搜索技术构建基础知识库查询,提高回答的可控性;

其次,接入大模型,让其发挥其强大的自然语言处理能力,对用户请求进行纠错,提取关键点等预处理,实现更精细的“理解”,对输出结果在保证正确性的基础上进行分析、推理,给出正确答案。私域知识库解决不了问题,可以转为人工处理,或接入互联网,寻求答案,系统会对此类问题进行标注,机器强化学习。 7 月 26 日,OpenAI 推出安卓版 ChatGPT,目前在美国、印度、孟加拉国和巴西四国使用。广州行业大模型国内项目有哪些

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。上海行业大模型推荐

    大模型在医疗行业的应用主要有以下几个方向:

1、临床决策支持:大模型可以分析和解释临床数据,辅助医生进行诊断和决策。它们可以根据病人的症状、病史和检查结果,提供可能的诊断和方案,帮助医生提供更准确的医疗建议。

2、医学图像分析:大模型可以处理医学图像,如X光片、MRI和CT扫描等,辅助医生进行诊断。它们可以识别疾病迹象、异常结构,并帮助医生提供更准确的诊断结果。

3、自然语言处理:大模型可以处理医学文献、临床记录和病患描述的大量文字数据。它们可以理解和提取重要信息,进行文本摘要、匹配病例和查找相关研究,帮助医生更快地获取所需信息。

4、药物研发:大模型可以分析大规模的药物数据、疾病模型和生物信息学数据,帮助科学家发现新的方法和药物靶点。它们可以进行分子模拟、药物筛选和设计,加速药物研发的过程。

5、医疗数据分析:大模型可以处理和分析大规模的医疗数据,如患者记录、生命体征和遗传数据等。它们可以发现隐藏的模式和关联性,提供个性化的医疗建议和预测,帮助改善患者的健康管理和效果。 上海行业大模型推荐

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