大型模型的訓(xùn)練和使用，需要從大規(guī)模的數(shù)據(jù)中進(jìn)行抽取和訓(xùn)練，從而有效地提升模型的性能。然而，這些數(shù)據(jù)通常包含大量的用戶的隱私和敏感信息，如個(gè)人身份信息、銀行卡信息、消費(fèi)記錄等，因此，這些數(shù)據(jù)的保護(hù)尤為重要。同時(shí)，隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展和演變，數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)和傳輸也逐漸成為一個(gè)重要的問(wèn)題。例如，HK入侵、數(shù)據(jù)泄露等問(wèn)題層出不窮，從而對(duì)用戶數(shù)據(jù)造成了嚴(yán)重的威脅。

因此，在保證模型訓(xùn)練和使用的前提下，需要采用各種安全措施，以保護(hù)用戶數(shù)據(jù)的安全和隱私。例如，可以通過(guò)加密、匿名化等技術(shù)手段，對(duì)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行保護(hù)，避免數(shù)據(jù)泄露和濫用的風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，還需要加強(qiáng)用戶教育和引導(dǎo)，提高用戶的安全意識(shí)，減少用戶數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。 探索各種大模型應(yīng)用案例，發(fā)現(xiàn)人工智能如何影響我們的日常生活和工作流程。廣東AI大模型定制

    客服是企業(yè)與客戶之間提供聯(lián)絡(luò)的重要紐帶，在越來(lái)越重視用戶體驗(yàn)和評(píng)價(jià)的當(dāng)下，客服質(zhì)量的高低直接影響了企業(yè)未來(lái)發(fā)展的命運(yùn)。

  在客服行業(yè)發(fā)展的初期，一般為客戶在產(chǎn)品出現(xiàn)問(wèn)題后撥打商家電話，類似售后服務(wù)之類的。然后出現(xiàn)了IVR菜單導(dǎo)航，用戶根據(jù)語(yǔ)音提示按鍵操作。以上兩種模式一是服務(wù)比較滯后，二是操作復(fù)雜，用戶體驗(yàn)都差。

  現(xiàn)在隨著語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的不斷發(fā)展，用戶只要根據(jù)語(yǔ)音提示說(shuō)出需要辦理的業(yè)務(wù)，后臺(tái)通過(guò)智能工單系統(tǒng)自動(dòng)分配到對(duì)應(yīng)的客服。但此時(shí)的技術(shù)還不成熟，主要是基于關(guān)鍵詞檢索，所以經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)系統(tǒng)被問(wèn)傻的情況，用戶體驗(yàn)依舊很差。

  2022年開始，以ChatGPT為主的大模型將客戶聯(lián)絡(luò)帶入了全新的發(fā)展階段。大模型可以在多輪對(duì)話的基礎(chǔ)上，聯(lián)系上下文，給用戶更準(zhǔn)確的回答。在用戶多次詢問(wèn)無(wú)果的時(shí)候，可以直接轉(zhuǎn)接人工進(jìn)行處理，前期的對(duì)話內(nèi)容也會(huì)進(jìn)行轉(zhuǎn)接，用戶無(wú)需再次重復(fù)自己的問(wèn)題。這種客服對(duì)話流程的無(wú)縫銜接，極大地提升了用戶體驗(yàn)和服務(wù)效率。 廣東AI大模型定制隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新，我們可以期待大模型在各個(gè)領(lǐng)域繼續(xù)取得更多突破和應(yīng)用。

    國(guó)內(nèi)有幾個(gè)在大型模型研究和應(yīng)用方面表現(xiàn)出色的機(jī)構(gòu)和公司主要有以下幾家，他們?cè)谕苿?dòng)人工智能和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的發(fā)展，為國(guó)內(nèi)的大模型研究和應(yīng)用做出了重要貢獻(xiàn)。

1、百度：百度在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域進(jìn)行了深入研究，并開發(fā)了一系列大模型。其中，ERNIE（EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration）是由百度開發(fā)的基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，取得了很好的性能，尤其在中文任務(wù)上表現(xiàn)出色。

2、華為：華為在自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域也有突破性的研究成果。例如，華為開發(fā)了DeBERTa（Decoding-enhancedBERTwithdisentangledattention）模型，它是一種基于Transformer結(jié)構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，通過(guò)學(xué)習(xí)局部關(guān)聯(lián)和全局關(guān)聯(lián)來(lái)提高模型的表達(dá)能力。

3、清華大學(xué)自然語(yǔ)言處理組(THUNLP)：清華大學(xué)自然語(yǔ)言處理組在中文語(yǔ)言處理方面取得了很多突破。該研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一些中文大模型，包括中文分詞模型、命名實(shí)體識(shí)別模型、依存句法分析模型等，為中文自然語(yǔ)言處理任務(wù)提供了重要的技術(shù)支持。

4、微軟亞洲研究院：微軟亞洲研究院開發(fā)了一款聊天機(jī)器人名為“小冰”，它擁有強(qiáng)大的對(duì)話系統(tǒng)模型。"小冰"具備閑聊、情感交流等能力。

席卷全球的數(shù)字化浪潮推動(dòng)“數(shù)字ZW”加速落地，不斷提升了ZF行政效能和為民服務(wù)的效率。“互聯(lián)網(wǎng)+ZW服務(wù)”的成果也在遍地開花，從“線下跑“向”網(wǎng)上辦“、”分頭辦“向”協(xié)同辦“轉(zhuǎn)變，推進(jìn)”一網(wǎng)通辦“，切實(shí)提高了人民**的幸福感和安全感。

加上今年，ChatGpt等產(chǎn)品的落地，引發(fā)了市場(chǎng)對(duì)AI大模型等技術(shù)的關(guān)注，在數(shù)字中國(guó)建設(shè)整體規(guī)劃布局的當(dāng)下，AI大模型技術(shù)能否融入數(shù)字技術(shù)，賦能經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展布局目標(biāo)則顯得十分關(guān)鍵。

杭州音視貝公司的大模型將現(xiàn)有的應(yīng)用系統(tǒng)經(jīng)過(guò)AI訓(xùn)練和嵌入后，由現(xiàn)在的“一網(wǎng)協(xié)同”“一網(wǎng)通辦”“一網(wǎng)統(tǒng)管”等協(xié)同平臺(tái)升級(jí)為“智能協(xié)同”“智能通辦”“智能統(tǒng)管”等智能平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)從“被動(dòng)服務(wù)”到“主動(dòng)服務(wù)”的升級(jí)轉(zhuǎn)變。 大模型的功能優(yōu)勢(shì)使得智能交互更加自然流暢，提升用戶體驗(yàn)。

大模型在金融行業(yè)客戶服務(wù)方面也有非常不錯(cuò)的表現(xiàn)。

首先，大模型知識(shí)庫(kù)與應(yīng)答系統(tǒng)囊括金融行業(yè)產(chǎn)品、服務(wù)、政策、辦事流程及一般話術(shù)，AI機(jī)器人通過(guò)理解客戶問(wèn)題，生成符合業(yè)務(wù)場(chǎng)景的回答，滿足客戶需求，提高客服工作成效。

其次，在個(gè)人服務(wù)領(lǐng)域，大模型可以根據(jù)銀行流水收支變化為客戶提供還款建議、理財(cái)指導(dǎo)等方案，還能幫助推薦適合的金融產(chǎn)品和服務(wù)，是很好的理財(cái)顧問(wèn)。

第三，大模型通過(guò)對(duì)客戶標(biāo)簽和交易屬性等多類數(shù)據(jù)的分析，可以對(duì)目標(biāo)客戶群開展不同層次，不同方式的服務(wù)觸達(dá)，提供”千人千面“的特色服務(wù)，是極具效率的金融營(yíng)銷和辦公助手。 通過(guò)深入的大模型數(shù)據(jù)分析，挖掘潛在問(wèn)題，助力企業(yè)持續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化。廣東AI大模型定制

專屬模型參數(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。廣東AI大模型定制

由于大模型的結(jié)構(gòu)復(fù)雜，運(yùn)算過(guò)程繁瑣，因此會(huì)面臨更高的計(jì)算復(fù)雜度較高，推理過(guò)程中需要處理的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量較大，在推理過(guò)程中，這些因素都會(huì)導(dǎo)致推理速度相對(duì)較慢，從而消耗更多的計(jì)算資源和時(shí)間，對(duì)于一些實(shí)時(shí)性要求較高的任務(wù)，大模型可能由于推理速度較慢而出現(xiàn)響應(yīng)延遲的情況。這對(duì)任務(wù)的結(jié)果產(chǎn)生不利影響，因此，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，需要根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需求，綜合考慮推理速度，計(jì)算資源和時(shí)間等因素，以優(yōu)化推理速度和結(jié)果質(zhì)量。廣東AI大模型定制