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基于人工智能大模型的各種能力，AIGC時代的商業營銷可分為以下幾種方式： 一、數據驅動營銷利用大模型的數據收集與分析能力，了解客戶的需求、偏好和行為，明確目標客戶群體，根據客戶的個人特征和偏好，生成個性化營銷內容，如個性化產品推薦，定制化促銷活動和符合其習慣的溝通方式。同時，通過數據挖掘和預測分析，可發現潛在市場機會和趨勢，幫助企業制定更好的營銷策略。 二、智能工具營銷AIGC的落地會派生出多種類型的智能化工具，如智能客服機器人、智能推薦系統等等，可以利用這些智能化工具的大規?？蛻艚换ツ芰?，為客戶提供實時、個性化的幫助和支持，如問題解答、提供建議等。 大模型的自然語言處理...

大模型（Ｍaas）將與Iaas、Paas和Saas一起共同成為云平臺的構成要素，杭州音視貝科技公司的大模型的行業解決方案，通過將現有的應用系統經過AI訓練和嵌入后，由現在的“一網協同”、“一網通辦”、“一網統管”等協同平臺升級為“智能協同”、“智能通辦”、“智能統管”等智能平臺，真正實現從“部門*”到“整體”、由“被動服務”到“主動服務”、從“24小時在線服務”向“24小時在場服務”的升級轉變。 服務效率和服務質量的提高，人民**辦事必定會更加便捷，其滿意度也會越來越高?？梢岳么竽Ｐ涂焖贆z索相關信息、進行數據分析和可視化，從而支持決策制定和政策評估。同時還可以利用大模型...

大模型可以被運用到很多人工智能產品中，比如： 1、語音識別和語言模型：大模型可以被應用于語音識別和自然語言處理領域，這些模型可以對大規模的文本和語音數據進行學習，以提高它們的準確性和關聯性。比如百度的DeepSpeech和Google的BERT模型都是利用大模型實現的。 2、圖像和視頻識別：類似于語音和語言處理模型，大型深度學習模型也可以用于圖像和視頻識別，例如谷歌的Inception、ResNet、MobileNet和Facebook的ResNeXt、Detectron模型。 3、推薦系統：大型深度學習模型也可以用于個性化推薦系統。這些模型通過用戶以往的興趣喜好...

大模型在智慧ZW方面的應用有： 1、智能ZW熱線?？筛鶕c居民/企業的交流內容，快速判定并準確適配新的政策。根據**的不同需求，通過智能化解決方案，提供全天候的智能ZW服務。 2、數字員工。將數字人對話場景無縫嵌入到ZW服務業務流程中，為**提供“邊聊邊辦”的數字ZW服務。辦事**與數字人對話時，數字人可提供智能推送服務入口，完成業務咨詢、資訊推送、服務引導、事項辦理等ZW服務。3、智能營商環境分析。利用多模態大模技術，為用戶提供準確的全生命周期辦事推薦、數據分析、信息展示等服務，將“被動服務”模式轉變為“主動服務”模式。 隨著人工智能技術的不斷進步，AI大模型將不斷延伸服務邊...

目前大模型一個很好的應用方向就是知識庫，因為大模型的訓練數據是基于互聯網上的開放數據。對于企業來講，有很多內部的知識文檔，如果能接入大模型，可以產生非常大的價值。企業可以將內部的管理資料文檔接入大模型，比如需求文檔、文案設計文檔、測試用例、銷售方案案、運營方案等等。然后員工通過該平臺可以查詢資料、咨詢問題、與人工智能探討其對資料的看法等等。目前主要實現方案有兩種，分別是大模型微調和RAG。思路就是基于開源的大模型，再添加一部分企業內部整理的數據資料，進行重新訓練，相當于擴展了開源大模型默認的訓練數據。這種方案效果較好，但是實施成本稍高。RAG叫檢索增強生成，名字起的復雜，其實原理很簡單。實現過...

繼ChatGPT問世以來，AI大模型的賽道逐漸呈現出百花齊放的態勢，各大科技企業先后推出不同類型的大模型應用，輪番展示人工智能的強大。 12月6日，谷歌公司推出了全新的大語言模型Gemini，引發了科技圈的“地震”。與ChatGPT不同，Gemini是原生多模態大模型，也是可以直接在手機上運行的大模型，應用于谷歌Pixel8Pro智能手機和聊天機器人Bard。 根據谷歌給出的基準測試結果，Gemini大模型在大部分測試當中都打敗了OpenAI的ChatGPT4，顯示出強大的性能。Gemini的問世預示著多模態內容處理將成為人工智能下一步的重點發展方向，只有運用好多模態AI的能力...

大模型和小模型都有各自的長處，將兩者結合起來，可以發揮出更大的價值。例如，在實際應用中，可以將大模型作為主模型，將小模型作為輔助模型。主模型負責處理大規模數據集，得到更準確的預測結果，而輔助模型則可以在移動設備、物聯網上實現部署迅速與運行，這種相互結合的方式可以更好地滿足不同場景下的業務需求，提高AI產品的性能和效率。 未來，隨著數據集的不斷擴大和計算能力的不斷提升，大模型的性能也將進一步提高。同時，隨著物聯網、邊緣計算等技術的不斷發展，小模型的應用范圍也將進一步拓展。所以，大模型和小模型的結合將成為未來AI產品的重要發展趨勢，也是人工智能應用賦能行業發展的重要方向。 2022年底，...

隨著時代的變化，智能客服也在不斷發生改變，傳統的智能客服受到不少的嘲諷，也給了不少客戶不是那么好的體驗。如今，為了解決這些問題，許多系統上已經開始在客服系統加入大模型，實現客戶服務的智能提升。大模型，通常指的是具有龐大參數和強大計算能力的深度學習模型，比如前段時間大火的GPT等。這類模型能夠處理海量的數據，并從中學習到豐富的知識和模式。對于智能客服而言，大模型技術的優勢主要體現在以下幾個方面：一、強大的語言理解能力：大模型經過大量的文本數據訓練，能夠深入理解用戶的意圖和需求，從而提供更加準確、個性化的服務。二、豐富的知識儲備：大模型具備龐大的知識儲備，能夠回答各種復雜、專業的問題，滿足用戶多樣...

大模型賦能下的智能客服雖然已經在很多行業得以應用，但這四個基本的應用功能不會變，主要有以下四個方面： 1、讓企業客服與客戶在各個觸點進行連接智能客服要實現的，就是幫助企業在移動互聯網時代的眾多渠道部署客服入口，讓消費者能夠隨時隨地發起溝通，并能夠對各渠道會話進行整合，便于客服人員的統一管理，即使在海量訪問的高并發期間，也能將消息高質量觸達。 2、智能知識庫賦能AI機器人或人工客服應答知識庫是智能客服系統的會話支撐，對于一般的應答型溝通，AI機器人的自動應答率已經達到80%~90%，極大解放傳統呼叫中心的客服壓力。而對于人工客服來說，通過知識庫來掌握訪客信息、提升溝通技術...

大模型和小模型在應用上有很多不同之處，企業在選擇的時候還是要根據自身的實際情況，選擇適合自己的數據模型才是重要。現在小編就跟大家分析以下大小模型的不同之處，供大家在選擇的時候進行對比分析： 1、模型規模：大模型通常擁有更多的參數和更深的層級，可以處理更多的細節和復雜性。而小模型則相對規模較小，在計算和存儲上更為高效。 2、精度和性能：大模型通常在處理任務時能夠提供更高的精度和更好的性能。而小模型只有在處理簡單任務或在計算資源有限的環境中表現良好。 3、訓練成本和時間：大模型需要更多的訓練數據和計算資源來訓練，因此訓練時間和成本可能較高。小模型相對較快且成本較低，適...

隨著人工智能技術的不斷發展，大模型可以通過深度學習算法對海量數據進行訓練，具備了強大的語義理解和生成能力。知識庫則是存儲了大量的結構化數據和實體關系的數據，將大模型與知識庫相結合，可以進一步提升知識庫管理和應用的智能性。大模型可以通過學習知識庫中的數據，提升問題系統的準確性和覆蓋范圍。另外，大模型通過分析用戶的興趣和偏好，結合知識庫中的實體關系，可以為用戶提供個性化的推薦服務。 杭州音視貝科技公司基于通用大模型研發了知識庫系統的垂直大模型。知識庫系統支持本地化部署，本地知識庫上傳，上傳文件類型可以是文檔、圖片、音頻或視頻，實現大模型對私域知識庫的再利用。對于數據隱私性要求...

對于未來的自然語言處理和計算機視覺技術，大型模型將是發展的主流趨勢，其高精度、高效率和廣泛應用前景將會持續推動其在人工智能領域的深入發展。但是，其龐大的計算機硬件和算法復雜度也是制約大型模型開發和應用的瓶頸，需要我們持續研究與推進技術的進步，以期它在更多領域取得更加突出的應用效果。杭州音視貝科技公司致力于大模型在垂直行業落地應用的研究，現在已開發出大模型知識庫系統和大模型智能客服系統，助力企業降本增效，進一步數字化轉型。合理的大模型架構設計能夠確保AI系統的高效穩定運行。福州金融大模型價格信息 目前國內大型模型出現百家爭鳴的景象，各自的產品都各有千秋，還沒有誰能做到一家獨大。國內To...

知識圖譜是一種用于組織、表示和推理知識的圖形結構。它是一種將實體、屬性和它們之間的關系表示為節點和邊的方式，以展示實體之間的關聯和語義信息。知識圖譜旨在模擬人類的知識組織方式，以便計算機能夠理解和推理知識。知識圖譜技術對于智能客服系統的能力提升主要表現在以下幾個方面： 一、智能應答：知識圖譜可以與自然語言處理技術結合，構建智能提問回答系統，將不同類型的數據關聯到一起，形成一個“智能知識庫”。當客戶提問時，基于知識圖譜的智能系統可以通過語義匹配和推理，系統可以迅速篩選出匹配答案，比普通的智能客服應答更加準確，減少回答錯誤、無法識別問題等現象的發生。 二、知識推薦：知識圖譜...

大模型技術突破的影響力有哪些?首先，大模型技術的突破，使得AI系統能夠處理更大規模的數據集，擁有更強大的計算能力和學習能力，能夠應對更加復雜、多變的任務。其次，隨著大模型的技術突破，AI系統的應用場景日益豐富。在自然語言處理、計算機視覺、智能推薦等領域，大模型將展現出更強大的能力。例如，基于大模型的智能客服系統能夠更準確地理解用戶需求，提供個性化的服務；在醫療領域，大模型工具能夠幫助醫生更準確地診斷疾病，提高醫療效率。第三，大模型技術的突破也帶動了AI產業的繁榮，越來越多的企業開始投入到大模型的研發和應用中，形成了新的產業生態。同時，這也為傳統行業帶來了轉型升級的機會，推動了整個社會的智能化進...

大模型在具體落地過程中的困境主要涉及計算資源、存儲空間、數據處理、安全隱私等層面，針對這些難點，可以采取針對性的解決措施，促進大模型的行業應用落地。隨著各方面條件的完善，大模型的性能和效果也將不斷提升，為企業經營發展帶來巨大的價值。 比如，在數據收集和使用過程中，采取適當的隱私保護措施，如數據加密和匿名化等，確保用戶數據的安全和隱私；同時強大模型的安全防護措施，防止惡意攻擊和數據泄露等安全問題。 同時，加強與行業的合作，深入了解垂直領域的業務需求和特點，開發具有行業深度的大模型，使用基礎模型進行垂直訓練，降低部署成本。 小模型具有計算效率高、部署占用資源少、對少量數據樣本表現好...

大模型和小模型對比小模型的優勢表現在以下幾點首先，由于小模型的參數量較少，因此訓練和推理速度更快。 例如，在自然語言處理任務中，大模型可能需要數小時甚至數天來進行訓練，而小模型則能夠在較短時間內完成訓練。 其次，是占用資源較少，小模型在移動設備、嵌入式系統或低功耗環境中更易于部署和集成，占用資源少，能夠在資源受限的設備上運行。 第三，當面對少量標注數據時，大模型可能會因為過擬合而出現性能下降的情況，而小模型通常能夠更好地泛化，提供更準確的結果。 第四，小模型在原型開發階段非常有用，因為它們可以更快地迭代和嘗試不同的方法，通過使用小模型進行迅速驗證，可以更清楚地了解問...

在金融行業中，大模型的應用正在重塑業務運營模式。金融機構通過引入大模型進行高級數據分析，能夠更精確地評估風險，優化投資組合，甚至預測市場走勢。這不僅提升了金融服務的智能化水平，還為客戶提供了更加個性化和安全的產品與服務。在醫療行業，大模型正推動著診斷和服務的革新。通過深度學習和醫學圖像識別，大模型可以輔助醫生快速準確地識別病癥，提供個性化方案。此外，大模型還能幫助分析患者基因數據，為準確醫療提供數據支持，從而改善患者的健康結果。電商行業中，大模型的應用使得個性化購物體驗成為可能。利用大模型分析消費者的購物歷史和瀏覽行為，電商平臺能夠為用戶提供更加準確的商品推薦。這不僅提升了用戶的購物滿意度，也...

大型模型的訓練和使用，需要從大規模的數據中進行抽取和訓練，從而有效地提升模型的性能。然而，這些數據通常包含大量的用戶的隱私和敏感信息，如個人身份信息、銀行卡信息、消費記錄等，因此，這些數據的保護尤為重要。同時，隨著互聯網的不斷發展和演變，數據的安全存儲和傳輸也逐漸成為一個重要的問題。例如，HK入侵、數據泄露等問題層出不窮，從而對用戶數據造成了嚴重的威脅。 因此，在保證模型訓練和使用的前提下，需要采用各種安全措施，以保護用戶數據的安全和隱私。例如，可以通過加密、匿名化等技術手段，對用戶數據進行保護，避免數據泄露和濫用的風險。同時，還需要加強用戶教育和引導，提高用戶的安全意識，減少用戶數...

大模型智能應答可以賦能的行業目前主要有電商、金融、教育、醫學、法律等等領域，隨著功能的拓展與新工具的研發，所有行業都可以運用大模型智能應答提供客戶需求解決方案的智能助理，基于學習行業文獻和知識庫的咨詢服務，分析用戶購物偏好給出商品建議的購物助手，以及健康咨詢、旅行指南、學習輔助、文娛資訊等等。 杭州音視貝科技有限公司致力于大模型智能工具的研發與應用，打造符合不同行業場景需求的智能應答工具系統，幫助企業、機構提高工作效率與管理水平，獲得可持續的成長能力。 通過人機對話，大模型可以給機器人發命令，指導機器人改正錯誤、提高機器人的學習能力等。四川物流大模型怎么收費 搭建一套屬于自己的知識...

大模型技術架構是一個非常復雜的生態系統，涉及到計算機設備，模型部署，模型訓練等多個方面，下面我們就來具體說一說： 1、計算設備：大型模型需要強大的計算資源，通常使用圖形處理器GPU（如NVIDIA型號RTX3090、A6000或Tesla系列，32G以上的內存，固態硬盤，多核處理器和能從云端快速下載數據集的網絡等。 2、模型訓練平臺：為加速模型訓練和優化，需要使用高度優化的訓練平臺和框架。常見的大型深度學習模型訓練平臺有TensorFlowExtended（TFX）、PyTorchLightning、Horovod等。 3、數據處理：大型深度學習模型需要大量的數據...

大模型的基礎數據通常是從互聯網和其他各種數據源中收集和整理的。以下是常見的大模型基礎數據來源： 1、網絡文本和語料庫：大模型的基礎數據通常包括大量的網絡文本，如網頁內容、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言信息和知識，用于訓練模型的語言模式和語義理解。 2、書籍和文學作品：大模型的基礎數據還可以包括大量的書籍和文學作品，如小說、散文、詩歌等。這些文本涵蓋了各種主題、風格和語言形式，為模型提供了的知識和文化背景。 3、維基百科和知識圖譜：大模型通常也會利用維基百科等在線百科全書和知識圖譜來增加其知識儲備。這些結構化的知識資源包含了豐富的實體、...

現在很多媒體、文章都把“大模型”和“生成式AI”混在一起，這是不對的。在談到“生成式AI"以及其對社會經濟的影響時，把“大模型”也算進去。在談到”大模型“時，又把”生成式AI“算進去。如果沒有仔細區分，很容易看得云里霧里，不知所云?！按竽Ｐ汀敝傅氖穷愃艷PT這樣的技術，一開始主要是基于文本的，后面再加上圖片、音頻、視頻等?！贝竽Ｐ汀暗膬瀯菰谟谕ㄓ眯?。“生成式AI”指的是文案生成、文生圖、文生視頻的技術，這些技術的優勢在于創造性。但是這些技術是單任務的，不具備通用性。文案生成等文生文只是“大模型”萬千任務中的一個。從技術的發展上看，他們都是深度學習技術的延伸，但是突破點又不一樣?！按竽Ｐ汀苯鉀Q了...

隨著大模型在各個行業的應用，智能客服也得以迅速發展，為企業、機構節省了大量人力、物力、財力，提高了客服效率和客戶滿意度。那么，該如何選擇合適的智能客服解決方案呢？ 1、自動語音應答技術(AVA)是否成熟自動語音應答技術可以實現自動接聽電話、自動語音提示、自動語音導航等功能。用戶可以通過語音識別和語音合成技術與AI客服進行溝通交流，并獲取準確的服務。因此，在選擇智能客服解決方案時，需要考慮AVA技術的成熟度以及語音識別準確度。 2、語義理解和自然語言處理技術智能客服在接收到用戶的語音指令后，需要對用戶的意圖進行準確判斷。智能客服系統通過深度學習、語料庫等技術，將人類語言轉...

大模型知識庫系統可以實現知識、信息的準確檢索與回答。原理是將大規模的文本數據進行預訓練，通過深度學習算法將語義和上下文信息編碼到模型的參數中。當用戶提出問題時，模型會根據問題的語義和上下文信息，從知識庫中找到相關的信息進行回答。 大模型知識庫的檢索功能應用廣闊，例如在搜索引擎中，可以為用戶提供更加準確的搜索結果；在智能應答系統中，可以為用戶提供及時、準確的答案；而在智能客服和機器人領域，也可以為客戶提供更加智能化和個性化的服務。 隨著大模型深度習能力的發展學和不斷優化，大模型知識庫的知識檢索功能將會得到進一步的提升和應用。杭州音視貝科技有限公司研發的大模型知識庫系統擁有強大的知...

搭建一套屬于自己的知識庫系統都有哪些步驟呢？ 1、明確具體需求和目標?？紤]如何組織知識內容，系統的使用受眾是誰，需要哪些功能模塊，用戶權限如何設置等； 2、選擇平臺和工具。平臺可以考慮使用開源的平臺，工具選擇一個功能齊全，操作簡便且符合前面一條需求和目標的系統 ；3、設置知識庫結構和分類。根據公司組織部門和知識內容，設置分類、標簽和關鍵詞，以便于員工能夠快速檢索和訪問； 4、收集和整理內容。整理需要上傳至知識庫的知識，確保所傳內容準確、完整，并按照設定的知識庫結構進行分類和組織； 李彥宏在2023中關村論壇上提出了大模型即將改變世界。上海語言大模型大模型的出現，刷新...

在人工智能領域，人形機器人與大模型是當下的行業熱點，它們以不同的方式改變著我們的生活和工作，推動經濟發展，同時也在重塑服務業的運營模式。人形機器人以其高度仿真的外觀和強大的功能，正在滲透到各個服務行業之中。在餐飲、旅游、醫療等領域，人形機器人能夠提供更加高效和人性化的服務。例如，在日本的一些餐廳中，人形機器人已經能夠完成點餐、送餐等服務。在某些醫院，人形機器人可以輔助醫生進行護理，甚至在手術中提供操作支持。與此同時，大模型也開始在服務業中大展身手?；谧匀徽Z言處理和機器學習技術的大模型智能客服，能夠準確理解并快速響應客戶需求，提供高效、便捷的語音交互服務。許多電商平臺已經引入了大模型智能客服，...

傳統知識庫往往因為在技術和能力上不夠強大，具體應用過程中具有種種劣勢和弊端： 一、實體識別能力不佳知識庫聚合了大量的行業知識數據信息，與智能應用的結合需要強大的實體識別與關系抽取能力才能發揮優勢，在這方面，傳統知識庫比較僵化。 二、智能應答能力欠缺知識庫可以被用來構建應答系統，通過將問題映射到知識庫中的實體和關系，系統給出準確的回答，傳統知識庫的智能應答存在準確性不足等問題。 三、不具備智能推薦能力知識庫中的數據可以用于構建個性化的推薦系統，需要通過分析用戶的興趣和偏好，結合實體關系給出知識推薦，傳統知識庫這方面能力較弱。 四、可拓展性比較差企業運用知識庫系...

大模型具有更豐富的知識儲備主要是由于以下幾個原因： 1、大規模的訓練數據集：大模型通常使用大規模的訓練數據集進行預訓練。這些數據集通常來源于互聯網，包含了海量的文本、網頁、新聞、書籍等多種信息源。通過對這些數據進行大規模的訓練，模型能夠從中學習到豐富的知識和語言模式。 2、多領域訓練：大模型通常在多個領域進行了訓練。這意味著它們可以涵蓋更多的領域知識，從常見的知識性問題到特定領域的專業知識，從科學、歷史、文學到技術、醫學、法律等各個領域。這種多領域訓練使得大模型在回答各種類型問題時具備更多知識背景。 3、知識融合：大模型還可以通過整合外部知識庫和信息源，進一步增強...

相比ChatGPT這種通用大模型，國內的大模型產品，更多注重應用和場景，即垂直大模型、行業大模型、產業大模型。下面我們就來說說大模型在電商領域的應用： 1、搜索與推薦：在電商領域重要的搜索與推薦功能上，大數據通過分析用戶的購買歷史、瀏覽行為、興趣偏好等，幫助用戶更快地找到他們感興趣的商品。 2、個性化營銷：利用大模型分析用戶的購買行為和偏好，通過向用戶推送個性化的優惠券、促銷活動等，可以提高用戶參與度和轉化率。 3、客戶服務與智能客服：大模型可以應用于電商企業的客戶服務系統中，幫助識別和處理客戶問題和投訴。自動回答常見問題，解決簡單的客戶需求，并及時將復雜問題轉接...

谷歌大模型Gemini和OpenAI的ChatGPT4對比，其主要特點和優勢表現在以下幾個方面： 1、多模態內容處理能力Gemini不只可以處理文本內容，還可以無縫絲滑地處理代碼、音頻、圖像、視頻等多種模態的信息，這種多模態特性使其在處理需要更深層次概念理解和復雜推理的任務時表現良好，這使得Gemini可以有更為豐富的應用領域，比如語音識別、自然語言處理、計算機視覺和機器人技術等。Gemini可以幫助用戶解決各種不同的問題，并在多個應用場景中表現出色。 2、大規模數據分析能力Gemini采用CloudTPUv5p進行訓練，這使得Gemini在大規模數據統計分析方面表現更好，比如...