Meta7月19日在其官網宣布大語言模型Llama2正式發布，這是Meta大語言模型新的版本，也是Meta較早開源商用的大語言模型，同時，微軟Azure也宣布了將與Llama2深度合作。根據Meta的官方數據，Llama2相較于上一代其訓練數據提升了40%，包含了70億、130億和700億參數3個版本。Llama2預訓練模型接受了2萬億個tokens的訓練，上下文長度是Llama1的兩倍，其微調模型已經接受了超過100萬個人類注釋的訓練。其性能據說比肩，也被稱為開源比較好的大模型。科學家NathanLambert周二在博客文章中寫道：“基本模型似乎非常強大（超越GPT-3），并且經過微調的聊天模型似乎與ChatGPT處于同一水平。”“這對開源來說是一個巨大的飛躍，對閉源提供商來說是一個巨大的打擊，因為使用這種模式將為大多數公司提供更多的可定制性和更低的成本。智能客服作為人工智能技術的應用之一，已經取得了很大的成就，具有巨大的發展潛力。福建AI大模型應用場景有哪些

    企業組織在數字化進程中產生了大量的文檔，在收集、共享、搜索時會碰到很多問題，比如：

1、文件形式涉及多種格式，有文檔、圖片、音頻、視頻等，很難進行查找；

2、文件名稱、編號、版本、權限等缺乏統一的管理標準；

3、文件沒有統一歸檔，數據無法共享，導致重復性勞動；

杭州音視貝科技公司將大模型應用到企業知識庫管理系統中，幫助企業解決文件在收集和搜索中碰上的各種問題，其具體解決方案如下：

1、知識積累。建立統一的知識庫，自動采集不同來源的文檔；

2、知識標注。建立文件標準規范，對不同類型的文件進行區別管理；

3、知識調取。支持文檔、圖片、音頻、視頻等多種格式，簡單輸入指令即可完成；

4、知識擴充。除了支持本地知識庫搜索外，還支持網絡知識庫搜索。 上海垂直大模型如何落地通過功能開發，AI大模型還能為患者提供醫院選擇、醫師預約、在線掛號、報告查詢等工具。

    大模型在深度學習領域取得了突破性發展，并且得到了廣泛的應用。

1、生成模型和藝術創作：大模型在生成模型和藝術創作方面也取得了重要的突破。例如，通過Transformer結構的GPT模型，人們可以使用條件文本生成具有逼真感的文章、故事等創作。此外，大模型還被用于圖像、音樂和視頻的生成、編輯和合成等方面。

2、應用于語音識別和語音合成：大模型在語音識別和語音合成領域也有廣泛的應用。通過使用大模型，語音識別系統可以實現更高的準確度和魯棒性，同時語音合成系統可以生成更自然、流暢的語音。

3、交互式助手和對話系統：在人機對話和交互式助手方面，大模型也發揮著重要的作用。大模型可以實現更自然、連續的對話，并提供更準確和有用的響應，使得對話過程更具人性化和智能化。

傳統的知識庫搜索系統是基于關鍵詞匹配進行的，缺少對用戶問題理解和答案二次處理的能力。

杭州音視貝科技公司探索使用大語言模型，通過其對自然語言理解和生成的能力，揣摩用戶意圖，并對原始知識點進行匯總、整合，生成更準確的回答。其具體操作思路是：

首先，使用傳統搜索技術構建基礎知識庫查詢，提高回答的可控性；

其次，接入大模型，讓其發揮其強大的自然語言處理能力，對用戶請求進行糾錯，提取關鍵點等預處理，實現更精細的“理解”，對輸出結果在保證正確性的基礎上進行分析、推理，給出正確答案。私域知識庫解決不了問題，可以轉為人工處理，或接入互聯網，尋求答案，系統會對此類問題進行標注，機器強化學習。 《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，我國10億參數規模以上的大模型已發布79個“百模大戰”一觸即發。

    現在各行各業都在接入大模型，讓自家的產品更智能，但事實情況真的是這樣嗎？

  事實是通用性大模型的數據庫大多基于互聯網的公開數據，當有人提問時，大模型只能從既定的數據庫中查找答案，特別是當一個問題我們需要非常專業的回答時，得到的答案只能是泛泛而談。這就是通用大模型，對于對數據準確性要求較高的用戶，這樣的回答遠遠不能滿足要求。根據摩根士丹利發布的一項調查顯示，只有4%的人表示對于ChatGPT使用有依賴。

   有沒有辦法改善大模型回答不準確的情況？當然有。這就是在通用大模型的基礎上的垂直大模型，可以基于大模型和企業的個性化數據庫，進行私人定制，建立專屬的知識庫系統，提高大模型輸出的準確率。實現私有化部署后，數據庫做的越大，它掌握的知識越多、越準確，就越有可能帶來式的大模型應用。 在AI大模型智慧醫療相關領域，杭州音視貝科技給公司不斷提升技術能力，打造實用性的解決方案。深圳深度學習大模型使用技術是什么

音視貝在智能呼叫中心的基礎上制定了大模型解決方案，為醫保局提供來電數據存儲分析、智能解答等新型工具。福建AI大模型應用場景有哪些

    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，也十分有必要。

3、沉淀訪客數據信息與運營策略優化智能客服的數據系統可以記錄和保存通話接待數據與訪客信息，打通服務前、服務中、服務后全流程的數據管理，這對于建立標簽畫像、優化運營策略、實現個性化營銷十分必要，對于企業客服工作的科學考核也必不可少。 福建AI大模型應用場景有哪些