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，才能真正打破物理世界和數字世界的屏障，用基礎的感知世界能力直接生成操作，實現科技與人自然的交互。 電商行業通過引入大模型技術，優化了商品推薦系統，提升了用戶購物體驗和轉化率。大模型算力

AI語言大模型在自然語言處理（NLP）領域展現了驚人的能力。它們在以下幾個方面表現出色：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、詩歌、對話等，可以根據給定的提示或者上下文生成相應的內容。2.機器翻譯：AI大模型在機器翻譯方面取得了明顯進展，能夠將一種語言翻譯成另一種語言，并且在翻譯的流暢性和準確性上都有很好的表現。3.文本理解：AI大模型能夠理解文本中的含義和情感，進行情感分析、主題分類、問題回答等任務。4.語義搜索：AI大模型可以用于改進搜索引擎，通過理解查詢的語義來提供更準確的搜索結果。5.自然語言推理：AI大模型能夠進行邏輯推理和判斷，例如判斷兩個句子之間的邏輯關系。6.對話系統：AI大模型可以用于構建聊天機器人和虛擬助手，提供自然流暢的對話體驗。7.文本摘要：AI大模型能夠生成文章或長文本的摘要，提取關鍵信息。8.文本風格轉換：AI大模型可以用于將文本從一種風格轉換成另一種風格，例如將正式文本轉換為非正式文本，或者模擬特定作家的寫作風格。9.命名實體識別：AI大模型能夠識別文本中的特定實體，如人名、地名、組織名等。10.信息抽取：AI大模型能夠從非結構化文本中抽取結構化信息，如事件、關系等。山東垂直大模型使用技術是什么大模型技術是連接數據與商業價值的重要橋梁。

AI大模型具備強大的學習推理能力，能夠從海量數據中提取復雜的模式和關聯，自動進行高級認知和決策。大模型的出現，使得客戶服務工具能夠更準確地理解用戶語義，做到恰當回應，與用戶進行更加智能的交互。那么，大模型與智能客服相結合，會帶來怎樣的應用效果呢？一、對用戶需求的分析更準確：大模型+智能客服能夠更加準確地預測用戶需求，充分理解客戶語言（包括方言），從而減少機器人應答錯誤的發生率。無論是在線購物平臺的個性化推薦，還是客服智能應答，大模型能夠打造更加個性化和高效的服務體驗。二、進一步提升客戶服務滿意度：大模型+智能客服可以進行情感分析，捕捉用戶在交流過程中的情緒變化。客戶的情緒狀態往往直接影響到他們對服務質量的評價，通過實時監測用戶的情感傾向，企業可以及時調整服務策略與方式，提升客戶服務滿意度。

    具體來看，大模型智能客服對于部門**服務的作用體現在以下幾個方面：

首先，在**來電接待方面，大模型智能客服可以7×24不間斷服務，運用設定好的知識庫系統，借助深度學習算法，更準確地理解**意圖，更好地解決問題，進一步提高客服工作效率與**滿意度，降低人力成本。

其次，在機構客服辦公方面，大模型智能客服可以開發多種新技術工具，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，不僅能提升部門協調效率，也能拓展更多樣的**服務模式。

第三，在數據決策方面，大模型智能客服可以收集來自各個領域的，**和社會普遍需求的各項信息，并對數據進行統計分析，輸出結果，對于機構部門的公眾服務策略制定有很好的參考價值，提高公共服務水平。 隨著硬件和算法的不斷突破，大模型將在更多領域展現出更強大的能力和廣闊的應用前景。

    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。可以利用大模型快速檢索相關信息、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進行情感分析，分析市民和企業工作的態度和情感，這有助于更好地了解社會輿情，及時調整政策和措施。 李彥宏在2023中關村論壇上提出了大模型即將改變世界。大模型算力

基于大模型智能客服系統成為當下以及未來機構部門選擇的對象，得到了廣泛應用，也起到了應有的作用。大模型算力

    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。 大模型算力