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上海客服大模型怎么收費

來源: 發(fā)布時間:2024-06-28

    大模型訓(xùn)練過程復(fù)雜且成本高主要是由以下幾個因素導(dǎo)致的:

1、參數(shù)量大的模型通常擁有龐大的數(shù)據(jù)量,例如億級別的參數(shù)。這樣的龐大參數(shù)量需要更多的內(nèi)存和計算資源來存儲和處理,增加了訓(xùn)練過程的復(fù)雜性和成本。

2、需要大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù):為了訓(xùn)練大模型,需要收集和準(zhǔn)備大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集包含了豐富的語言信息和知識,需要耗費大量時間和人力成本來收集、清理和標(biāo)注。同時,為了獲得高質(zhì)量的訓(xùn)練結(jié)果,數(shù)據(jù)集的規(guī)模通常需要保持在很大的程度上,使得訓(xùn)練過程變得更為復(fù)雜和昂貴。

3、需要大量的計算資源:訓(xùn)練大模型需要大量的計算資源,包括高性能的CPU、GPU或者TPU集群。這是因為大模型需要進(jìn)行大規(guī)模的矩陣運算、梯度計算等復(fù)雜的計算操作,需要更多的并行計算能力和存儲資源。購買和配置這樣的計算資源需要巨額的投入,因此訓(xùn)練成本較高。

4、訓(xùn)練時間較長:由于大模型參數(shù)量巨大和計算復(fù)雜度高,訓(xùn)練過程通常需要較長的時間。訓(xùn)練時間的長短取決于數(shù)據(jù)集的大小、計算資源的配置和算法的優(yōu)化等因素。長時間的訓(xùn)練過程不僅增加了計算資源的利用成本,也會導(dǎo)致周期性的停機和網(wǎng)絡(luò)傳輸問題,進(jìn)一步加大了訓(xùn)練時間和成本。 深入研究大模型優(yōu)化方法,提升模型性能與泛化能力。上海客服大模型怎么收費

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百度創(chuàng)始人李彥宏早就公開表示:"創(chuàng)業(yè)公司重新做一個ChatGPT其實沒有多大意義。我覺得基于這種大語言模型開發(fā)應(yīng)用機會很大,沒有必要再重新發(fā)明一遍輪子,有了輪子之后,做汽車、飛機,價值可能比輪子大多了。"

近期國內(nèi)發(fā)布的大模型,大多都面向垂直產(chǎn)業(yè)落地,如京東發(fā)布的言犀大模型,攜程發(fā)布的旅業(yè)垂直大模型"攜程問道",閱文集團(tuán)發(fā)布的閱文妙筆大模型,網(wǎng)易有道發(fā)布的教育領(lǐng)域垂直大模型"子曰"等。

企業(yè)如果基于行業(yè)大模型,再加上自身數(shù)據(jù)進(jìn)行精調(diào),可以建構(gòu)專屬模型,打造出高可用性的智能服務(wù),而且模型參數(shù)比通用大模型少,訓(xùn)練和推理的成本更低,模型優(yōu)化也更容易。 天津客服大模型工具金融行業(yè)大模型可以解決當(dāng)下金融業(yè)存在的各種發(fā)展瓶頸,提升業(yè)務(wù)效率和客服質(zhì)量。

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    具體來看,大模型智能客服對于部門群眾服務(wù)的作用體現(xiàn)在以下幾個方面:

首先,在群眾來電接待方面,大模型智能客服可以7×24不間斷服務(wù),運用設(shè)定好的知識庫系統(tǒng),借助深度學(xué)習(xí)算法,更準(zhǔn)確地理解群眾意圖,更好地解決問題,進(jìn)一步提高客服工作效率與群眾滿意度,降低人力成本。

其次,在機構(gòu)客服辦公方面,大模型智能客服可以開發(fā)多種新技術(shù)工具,如智能會議、智能寫作、智能運維、智能工單、智能反詐、智能辦公助手等等,不僅能提升部門協(xié)調(diào)效率,也能拓展更多樣的群眾服務(wù)模式。

第三,在數(shù)據(jù)決策方面,大模型智能客服可以收集來自各個領(lǐng)域的,群眾和社會普遍需求的各項信息,并對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析,輸出結(jié)果,對于機構(gòu)部門的公眾服務(wù)策略制定有很好的參考價值,提高公共服務(wù)水平。

在理解了用戶提問并獲取了相關(guān)信息后,大模型知識庫能夠生成自然流暢的回答,這得益于其在大量文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練中得到的文本生成能力。這項能力可以提升智能應(yīng)答系統(tǒng)的客戶問題解決速度和效率,以及客服智能化水平。而從應(yīng)用成效上來說,大模型知識庫可以為智能應(yīng)答系統(tǒng)帶來多個方面的能力提升,為用戶帶來更加好的交互體驗,使企業(yè)的客戶服務(wù)更上一層樓。首先,通過引入大模型知識庫,智能應(yīng)答系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地理解用戶提問,降低了誤答和漏答的概率,提高了系統(tǒng)的可用性。其次,大模型知識庫的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源于語料庫,使智能應(yīng)答系統(tǒng)在面對復(fù)雜或模糊的提問時也能保持較高的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。第三,借助大模型知識庫應(yīng)用,智能應(yīng)答系統(tǒng)在提升應(yīng)答能力與問題解決效率的同時,也能夠拓展新的功能模塊和工具,更好地支撐客服與營銷業(yè)務(wù)。總之,大模型知識庫憑借深度學(xué)習(xí)技術(shù)能力優(yōu)勢,為智能應(yīng)答系統(tǒng)提供了強大的語義理解、知識推理和答案生成能力。隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步和數(shù)據(jù)資源的日益豐富,大模型必將為企業(yè)智能客服業(yè)務(wù)發(fā)展帶來更大的價值。大模型人工智能正在重塑我們的世界,從醫(yī)療到金融,無處不在。

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    目前市面上有許多出名的AI大模型,其中一些是:

1、GPT-3(GenerativePre-trainedTransformer3):GPT-3是由OpenAI開發(fā)的一款自然語言處理(NLP)模型,擁有1750億個參數(shù)。它可以生成高質(zhì)量的文本、回答問題、進(jìn)行對話等。GPT-3可以用于自動摘要、語義搜索、語言翻譯等任務(wù)。

2、BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers):BERT是由Google開發(fā)的一款基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型。BERT擁有1億個參數(shù)。它在自然語言處理任務(wù)中取得了巨大的成功,包括文本分類、命名實體識別、句子關(guān)系判斷等。

3、ResNet(ResidualNetwork):ResNet是由Microsoft開發(fā)的一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),被用于計算機視覺任務(wù)中。ResNet深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)解決了梯度消失的問題,使得訓(xùn)練更深的網(wǎng)絡(luò)變得可行。ResNet在圖像分類、目標(biāo)檢測和圖像分割等任務(wù)上取得了***的性能。

4、VGGNet(VisualGeometryGroupNetwork):VGGNet是由牛津大學(xué)的VisualGeometryGroup開發(fā)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。VGGNet結(jié)構(gòu)簡單清晰,以其較小的卷積核和深層的堆疊吸引了很多關(guān)注。VGGNet在圖像識別和圖像分類等任務(wù)上表現(xiàn)出色

。5、Transformer:Transformer是一種基于自注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。 大模型的參數(shù)規(guī)模龐大,賦予了它更強的表達(dá)能力和學(xué)習(xí)能力,能夠處理更加復(fù)雜的問題。天津客服大模型工具

大模型內(nèi)容生成讓自動化創(chuàng)作成為可能,極大提升了內(nèi)容生產(chǎn)效率。上海客服大模型怎么收費

每個企業(yè)都應(yīng)該搭建自己的知識庫,用于存儲企業(yè)內(nèi)部的規(guī)章制度、業(yè)務(wù)流程、項目文檔、培訓(xùn)材料和實戰(zhàn)案例,幫助員工高效利用知識資源,幫助企業(yè)用知識創(chuàng)造價值。

知識庫系統(tǒng)是一種軟件或工具,用于構(gòu)建、管理和利用知識庫。知識庫系統(tǒng)通常包括一個結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫,里面存儲了各種類型的知識,員工可以通過搜索功能、權(quán)限管理、協(xié)作功能等,非常方便的對知識庫進(jìn)行管理和利用。

杭州音視貝科技公司打造了企業(yè)大模型知識庫的多種技術(shù)方案,基于行業(yè)數(shù)據(jù)集,實現(xiàn)知識庫的GPT智能應(yīng)答,實現(xiàn)快速文檔管理、精確文檔解析,即問即答,幫您高效、輕松處理文檔。杭州音視貝科技公司還進(jìn)一步對智能辦公系統(tǒng)進(jìn)行開發(fā),全力支撐大模型在企業(yè)知識庫領(lǐng)域的應(yīng)用實踐。 上海客服大模型怎么收費

杭州音視貝科技有限公司是一家專注于智能外呼、智能客服、呼叫中心、隱私號、大語言模型等產(chǎn)品研發(fā)、應(yīng)用的高科技企業(yè),擁有自研語音網(wǎng)關(guān)、TTS語音合成、ASR語音識別、NLP自然語義理解等多項智能交互領(lǐng)域技術(shù),處于行業(yè)前列。公司自成立以來,先后服務(wù)于曹操專車、南京市衛(wèi)生局、臺州市醫(yī)療保障局、舟山海事局等多家單位,將人工智能與企業(yè)服務(wù)場景深度融合,提供營銷、獲客、客服、運營、管理一站式智能化解決方案,幫助各類企業(yè)實現(xiàn)業(yè)務(wù)運營的智能化轉(zhuǎn)型,降本增效。音視貝以運用人工智能技術(shù)提升客戶溝通體驗為使命,勵精圖治,爭取成長為智能交互領(lǐng)域的頭部企業(yè)。

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