Meta7月19日在其官網(wǎng)宣布大語(yǔ)言模型Llama2正式發(fā)布，這是Meta大語(yǔ)言模型新的版本，也是Meta較早開源商用的大語(yǔ)言模型，同時(shí)，微軟Azure也宣布了將與Llama2深度合作。根據(jù)Meta的官方數(shù)據(jù)，Llama2相較于上一代其訓(xùn)練數(shù)據(jù)提升了40%，包含了70億、130億和700億參數(shù)3個(gè)版本。Llama2預(yù)訓(xùn)練模型接受了2萬(wàn)億個(gè)tokens的訓(xùn)練，上下文長(zhǎng)度是Llama1的兩倍，其微調(diào)模型已經(jīng)接受了超過(guò)100萬(wàn)個(gè)人類注釋的訓(xùn)練。其性能據(jù)說(shuō)比肩，也被稱為開源比較好的大模型。科學(xué)家NathanLambert周二在博客文章中寫道：“基本模型似乎非常強(qiáng)大（超越GPT-3），并且經(jīng)過(guò)微調(diào)的聊天模型似乎與ChatGPT處于同一水平?！薄斑@對(duì)開源來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的飛躍，對(duì)閉源提供商來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的打擊，因?yàn)槭褂眠@種模式將為大多數(shù)公司提供更多的可定制性和更低的成本。隨著人工智能在情感識(shí)別與深度學(xué)習(xí)等技術(shù)領(lǐng)域的開拓，智能客服的功能方向?qū)⒃絹?lái)越寬廣、多樣。天津大模型盤點(diǎn)

    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，一方面平臺(tái)高效利用流量，另一方面，也降低了消費(fèi)者的選擇成本。江蘇客服大模型預(yù)算大模型技術(shù)為智慧城市的建設(shè)提供了數(shù)據(jù)支持，助力城市管理更加科學(xué)化和智能化。

AI語(yǔ)言大模型在自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域展現(xiàn)了驚人的能力。它們?cè)谝韵聨讉€(gè)方面表現(xiàn)出色：1.文本生成：AI大模型能夠生成連貫、有邏輯的文本，包括文章、故事、詩(shī)歌、對(duì)話等，可以根據(jù)給定的提示或者上下文生成相應(yīng)的內(nèi)容。2.機(jī)器翻譯：AI大模型在機(jī)器翻譯方面取得了明顯進(jìn)展，能夠?qū)⒁环N語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言，并且在翻譯的流暢性和準(zhǔn)確性上都有很好的表現(xiàn)。3.文本理解：AI大模型能夠理解文本中的含義和情感，進(jìn)行情感分析、主題分類、問(wèn)題回答等任務(wù)。4.語(yǔ)義搜索：AI大模型可以用于改進(jìn)搜索引擎，通過(guò)理解查詢的語(yǔ)義來(lái)提供更準(zhǔn)確的搜索結(jié)果。5.自然語(yǔ)言推理：AI大模型能夠進(jìn)行邏輯推理和判斷，例如判斷兩個(gè)句子之間的邏輯關(guān)系。6.對(duì)話系統(tǒng)：AI大模型可以用于構(gòu)建聊天機(jī)器人和虛擬助手，提供自然流暢的對(duì)話體驗(yàn)。7.文本摘要：AI大模型能夠生成文章或長(zhǎng)文本的摘要，提取關(guān)鍵信息。8.文本風(fēng)格轉(zhuǎn)換：AI大模型可以用于將文本從一種風(fēng)格轉(zhuǎn)換成另一種風(fēng)格，例如將正式文本轉(zhuǎn)換為非正式文本，或者模擬特定作家的寫作風(fēng)格。9.命名實(shí)體識(shí)別：AI大模型能夠識(shí)別文本中的特定實(shí)體，如人名、地名、組織名等。10.信息抽?。篈I大模型能夠從非結(jié)構(gòu)化文本中抽取結(jié)構(gòu)化信息，如事件、關(guān)系等。

    大模型具有更豐富的知識(shí)儲(chǔ)備主要是由于以下幾個(gè)原因：

1、大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集：大模型通常使用大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。這些數(shù)據(jù)集通常來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)，包含了海量的文本、網(wǎng)頁(yè)、新聞、書籍等多種信息源。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模的訓(xùn)練，模型能夠從中學(xué)習(xí)到豐富的知識(shí)和語(yǔ)言模式。

2、多領(lǐng)域訓(xùn)練：大模型通常在多個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行了訓(xùn)練。這意味著它們可以涵蓋更多的領(lǐng)域知識(shí)，從常見的知識(shí)性問(wèn)題到特定領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)，從科學(xué)、歷史、文學(xué)到技術(shù)、醫(yī)學(xué)、法律等各個(gè)領(lǐng)域。這種多領(lǐng)域訓(xùn)練使得大模型在回答各種類型問(wèn)題時(shí)具備更多知識(shí)背景。

3、知識(shí)融合：大模型還可以通過(guò)整合外部知識(shí)庫(kù)和信息源，進(jìn)一步增強(qiáng)其知識(shí)儲(chǔ)備。通過(guò)對(duì)知識(shí)圖譜、百科全書、維基百科等大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化知識(shí)的引入，大模型可以更好地融合外部知識(shí)和在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)到的知識(shí)，從而形成更豐富的知識(shí)儲(chǔ)備。

4、遷移學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練：在預(yù)訓(xùn)練階段，模型通過(guò)在大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí)，從中學(xué)習(xí)到了豐富的語(yǔ)言知識(shí)，包括常識(shí)、語(yǔ)言規(guī)律和語(yǔ)義理解。在遷移學(xué)習(xí)階段，模型通過(guò)在特定任務(wù)上的微調(diào)，將預(yù)訓(xùn)練的知識(shí)應(yīng)用于具體的應(yīng)用領(lǐng)域，進(jìn)一步豐富其知識(shí)儲(chǔ)備。 AI大模型的應(yīng)用為公共服務(wù)的提升和社會(huì)治理的創(chuàng)新提供了有力支持，幫助部門更好地了解民眾需求。

音視貝公司的大模型智能客服在電商行業(yè)的應(yīng)用具體有哪些。

1、閑聊模式大模型智能客服除了回答有關(guān)商品的問(wèn)題外，還可以跟用戶進(jìn)行簡(jiǎn)單的閑聊，為用戶提供了更加人性化的客戶服務(wù)體驗(yàn)。

2、人機(jī)協(xié)同大模型智能客服可以自動(dòng)回答多個(gè)常見問(wèn)題，對(duì)于復(fù)雜問(wèn)題，可以快速轉(zhuǎn)接至恰當(dāng)人工，并提供前期對(duì)話內(nèi)容，提高問(wèn)題處理效率。

3、數(shù)據(jù)分析大模型智能客服可以自動(dòng)搜集和分析用戶反饋和評(píng)價(jià)，形成數(shù)據(jù)報(bào)表，協(xié)助電商平臺(tái)了解用戶需求和問(wèn)題，以便為用戶提供更好的產(chǎn)品和服務(wù)。

4、智能營(yíng)銷大模型智能客服可以根據(jù)用戶以往的瀏覽和購(gòu)買習(xí)慣，推送相關(guān)促銷和優(yōu)惠信息給用戶，包括折扣、優(yōu)惠券等，協(xié)助電商賣家完成多次轉(zhuǎn)化。 大模型功能優(yōu)勢(shì)在于其強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理能力和高度的靈活性。杭州客服大模型價(jià)格

隨著醫(yī)療信息化和生物技術(shù)數(shù)十年的高速發(fā)展，醫(yī)療數(shù)據(jù)的類型和規(guī)模正以前所未有的速度快速增長(zhǎng)。天津大模型盤點(diǎn)

    大模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)通常是從互聯(lián)網(wǎng)和其他各種數(shù)據(jù)源中收集和整理的。以下是常見的大模型基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源：

1、網(wǎng)絡(luò)文本和語(yǔ)料庫(kù)：大模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)通常包括大量的網(wǎng)絡(luò)文本，如網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容、社交媒體帖子、論壇帖子、新聞文章等。這些文本提供了豐富的語(yǔ)言信息和知識(shí)，用于訓(xùn)練模型的語(yǔ)言模式和語(yǔ)義理解。

2、書籍和文學(xué)作品：大模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)還可以包括大量的書籍和文學(xué)作品，如小說(shuō)、散文、詩(shī)歌等。這些文本涵蓋了各種主題、風(fēng)格和語(yǔ)言形式，為模型提供了的知識(shí)和文化背景。

3、維基百科和知識(shí)圖譜：大模型通常也會(huì)利用維基百科等在線百科全書和知識(shí)圖譜來(lái)增加其知識(shí)儲(chǔ)備。這些結(jié)構(gòu)化的知識(shí)資源包含了豐富的實(shí)體、關(guān)系和概念，可以為模型提供更準(zhǔn)確和可靠的知識(shí)。

4、其他專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)：根據(jù)模型的應(yīng)用領(lǐng)域，大模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可能還包括其他專業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。例如，在醫(yī)療領(lǐng)域，可以使用醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、病例報(bào)告和醫(yī)療記錄等數(shù)據(jù)；在金融領(lǐng)域，可以使用金融新聞、財(cái)務(wù)報(bào)表和市場(chǎng)數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)。 天津大模型盤點(diǎn)