广州中小企业大模型应用场景有哪些

目前中小企业在文档管控方面面临的困惑主要有以下几点：

、1、人员更换频繁，大量存储在本地硬盘的文档流失严重；

2、部门间各自开展工作，缺乏有效的知识分享，成功经验难以复制；

3、大量文档长期无序堆积，且散落在各个部门，查找困难。

杭州音视贝科技公司研发的大模型知识库系统产品，为中小企业多效管控提供业务支持，具体解决方案如下：

1、建立文档知识库，进行统一、有序管理；

2、支持本地文档一键上传至知识库，避免文档流失；

3、支持基于关键词对文档标题或内容进行搜索，且标注数据来源；

4、支持在线提问，可先在知识库中进行答案匹配，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。 企业期望实现的效果是降低人力运营成本以及提高相应效率和客户满意度。广州中小企业大模型应用场景有哪些

    客服是企业与客户之间提供联络的重要纽带，在越来越重视用户体验和评价的当下，客服质量的高低直接影响了企业未来发展的命运。

  在客服行业发展的初期，一般为客户在产品出现问题后拨打商家电话，类似售后服务之类的。然后出现了IVR菜单导航，用户根据语音提示按键操作。以上两种模式一是服务比较滞后，二是操作复杂，用户体验都差。

  现在随着语音识别技术的不断发展，用户只要根据语音提示说出需要办理的业务，后台通过智能工单系统自动分配到对应的客服。但此时的技术还不成熟，主要是基于关键词检索，所以经常会出现系统被问傻的情况，用户体验依旧很差。

  2022年开始，以ChatGPT为主的大模型将客户联络带入了全新的发展阶段。大模型可以在多轮对话的基础上，联系上下文，给用户更准确的回答。在用户多次询问无果的时候，可以直接转接人工进行处理，前期的对话内容也会进行转接，用户无需再次重复自己的问题。这种客服对话流程的无缝衔接，极大地提升了用户体验和服务效率。 福州人工智能大模型发展前景是什么这些数据为大模型提供了丰富的语言、知识和领域背景，用于训练模型并提供更多面的响应。

大模型在机器学习领域取得了很大的发展，并且得到了广泛的应用。

1、自然语言处理领域：自然语言处理是大模型应用多的领域之一。许多大型语言模型，如GPT-3、GPT-2和BERT等，已经取得了突破。这些模型能够生成更具语义和连贯性的文本，实现更准确和自然的对话、摘要和翻译等任务。

2、计算机视觉领域：大模型在计算机视觉领域也取得了进展。以图像识别为例，模型如ResNet、Inception和EfficientNet等深层网络结构，以及预训练模型如ImageNet权重等，都**提高了图像分类和目标检测的准确性和效率。

    国内比较出名大模型主要有：

1、ERNIE(EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration):ERNIE是由百度开发的一个基于Transformer结构的预训练语言模型。ERNIE在自然语言处理任务中取得了较好的性能，包括情感分析、文本分类、命名实体识别等。

2、HANLP(HanLanguageProcessing):HANLP是由中国人民大学开发的一个中文自然语言处理工具包，其中包含了一些中文大模型。例如，HANLP中的大模型包括中文分词模型、词法分析模型、命名实体识别模型等。

3、DeBERTa(Decoding-enhancedBERTwithdisentangledattention):DeBERTa是由华为开发的一个基于Transformer结构的预训练语言模型。DeBERTa可以同时学习局部关联和全局关联，提高了模型的表示能力和上下文理解能力。

4、THUNLP(TsinghuaUniversityNaturalLanguageProcessingGroup):清华大学自然语言处理组（THUNLP）开发了一些中文大模型。其中的大模型包括中文分词模型、命名实体识别模型、依存句法分析模型等。

5、XiaoIce(小冰):XiaoIce是微软亚洲研究院开发的一个聊天机器人，拥有大型的对话系统模型。XiaoIce具备闲聊、情感交流等能力，并在中文语境下表现出很高的流畅性和语言理解能力。 比尔·盖茨称，GPT人工智能模型是他所见过的相当有创新的技术进步；英伟达CEO黄仁勋将其称之为AI的“iPhone时刻”。

  据不完全统计，截至目前，中国10亿级参数规模以上大模型已发布79个，相关应用行业正从办公、生活、娱乐等方向，向医疗、工业、教育等领域快速拓展。在科技企业“内卷”的同时，怎样实现大模型在产业界的落地已成为受外界关注的议题之一。

  杭州音视贝科技公司深入医疗行业，通过与当地医保局合作，积累了大量知识库数据，为大模型提供了更加*精细的数据支持，同时融入医疗知识图谱，提升模型对上下文和背景知识的理解利用，提升医疗垂直任务的准确性。另外，由于医疗行业会涉及到用户的个人隐私问题，解决方案支持私有化部署。 国内如百度、商汤、360、云知声、科大讯飞等也发布了各自的成果，推动了人工智能技术在各行各业的应用。福建垂直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。广州中小企业大模型应用场景有哪些

    大模型在企业内部做应用前一般不做预训练，而是直接调用通用大模型的一些能力，因此在整个通用大模型的能力进一步增强的时候，会有越来越多的企业用行业数据集训练基础大模型，然后形成行业大模型。

  这就是涉及到本地化部署的大模型到底应该如何选型的问题？这里我们着重讲常见的三个模型Vicuna、BloomZ和GLM。选型涉及三个维度：实际性能跑分，性价比，合规性。

   从性能角度来讲，目前评价比较高的还是Vicuna的13B模型，这也是Vicuna强劲的一个点。所以Vicuna经常是实际落地的时候很多那个测试机上布的那个大模型。但它也有一个很明确的缺点，即无法商用。所以实际在去真实落地的过程中，我们看到很多企业会去选BloomZ和GLM6B。

  但是BloomZ也存在着不小的意识形态的问题，它对金融行业测试的效果会相对较好，泛行业则会比较弱。整体来讲，目前我们看到的其实采纳度比较高的还是GLM6B这款产品，它不管是在性能还是价格本身，成本层面，包括合规性都有比较强的优势。 广州中小企业大模型应用场景有哪些