現(xiàn)在各行各業(yè)都在接入大模型，讓自家的產(chǎn)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(shù)據(jù)庫大多基于互聯(lián)網(wǎng)的公開數(shù)據(jù)，當有人提問時，大模型只能從既定的數(shù)據(jù)庫中查找答案，特別是當一個問題我們需要非常專業(yè)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(shù)據(jù)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(jù)摩根士丹利發(fā)布的一項調(diào)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(chǔ)上的垂直大模型，可以基于大模型和企業(yè)的個性化數(shù)據(jù)庫，進行私人定制，建立專屬的知識庫系統(tǒng)，提高大模型輸出的準確率。實現(xiàn)私有化部署后，數(shù)據(jù)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。 大模型技術(shù)正改變著世界，大模型應用服務幫助企業(yè)應對各種復業(yè)務場景，優(yōu)化用戶體驗。寧波物流大模型系統(tǒng)

大模型知識庫系統(tǒng)可以實現(xiàn)知識、信息的準確檢索與回答。原理是將大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)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(shù)中。當用戶提出問題時，模型會根據(jù)問題的語義和上下文信息，從知識庫中找到相關(guān)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(jié)果；在智能應答系統(tǒng)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(lǐng)域，也可以為客戶提供更加智能化和個性化的服務。杭州音視貝科技有限公司研發(fā)的大模型知識庫系統(tǒng)擁有強大的知識信息檢索能力，能夠為企業(yè)、機構(gòu)提供更有智慧的工具支持。天津辦公大模型商家大模型技術(shù)助力社交媒體分析，洞察用戶行為與需求。

在過去，我們獲取知識信息的方式往往是通過搜索引擎、圖書館或者專業(yè)數(shù)據(jù)庫等渠道，需要花費大量的時間和精力去查找、篩選和整理。而現(xiàn)在，利用大模型強大的深度學習能力與意圖理解能力，我們可以輕松獲取知識。大模型知識庫通過構(gòu)建龐大的知識體系，將各種信息以結(jié)構(gòu)化的形式存儲起來，使得我們可以通過簡單的查詢語句，快速找到所需的信息。這種信息獲取方式不僅提高了我們的工作效率，還提升了信息獲取的準確性。除了提高信息獲取效率和準確性之外，大模型知識庫還能夠幫助我們更好地理解和解決問題。例如，在醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)生可以通過查詢大模型知識庫，快速獲取到某種疾病的詳細信息、治療方案以及相關(guān)的研究文獻，從而為患者提供更加準確和有效的治療方案，節(jié)省時間。

    國內(nèi)比較出名大模型主要有：

1、ERNIE(EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration):ERNIE是由百度開發(fā)的一個基于Transformer結(jié)構(gòu)的預訓練語言模型。ERNIE在自然語言處理任務中取得了較好的性能，包括情感分析、文本分類、命名實體識別等。

2、HANLP(HanLanguageProcessing):HANLP是由中國人民大學開發(fā)的一個中文自然語言處理工具包，其中包含了一些中文大模型。例如，HANLP中的大模型包括中文分詞模型、詞法分析模型、命名實體識別模型等。

3、DeBERTa(Decoding-enhancedBERTwithdisentangledattention):DeBERTa是由華為開發(fā)的一個基于Transformer結(jié)構(gòu)的預訓練語言模型。DeBERTa可以同時學習局部關(guān)聯(lián)和全局關(guān)聯(lián)，提高了模型的表示能力和上下文理解能力。

4、THUNLP(TsinghuaUniversityNaturalLanguageProcessingGroup):清華大學自然語言處理組（THUNLP）開發(fā)了一些中文大模型。其中的大模型包括中文分詞模型、命名實體識別模型、依存句法分析模型等。

5、XiaoIce(小冰):XiaoIce是微軟亞洲研究院開發(fā)的一個聊天機器人，擁有大型的對話系統(tǒng)模型。XiaoIce具備閑聊、情感交流等能力，并在中文語境下表現(xiàn)出很高的流暢性和語言理解能力。 利用大模型技術(shù)，企業(yè)能夠更精確地分析海量數(shù)據(jù)，提升決策效率。

    在大數(shù)據(jù)的加持下，智能客服在醫(yī)療行業(yè)的應用剛開始嶄露頭角。由于醫(yī)療行業(yè)的特殊性，智能客服不能完全取代醫(yī)生和專業(yè)醫(yī)療團隊的角色，在重要的醫(yī)療決策和緊急狀況下，仍然需要醫(yī)生的專業(yè)判斷和診療。但智能客服可以作為輔助工具和信息共享平臺，為患者提供便利和支持。杭州音視貝科技公司智能客服在醫(yī)療領(lǐng)域的解決方案主要有以下幾個：

1、健康咨詢：智能客服可以回答關(guān)于健康問題、疾病癥狀、藥物信息等方面的咨詢，提供基本的醫(yī)學知識和建議。它可以幫助患者獲取即時的健康咨詢，解答常見問題，減輕醫(yī)生的負擔，并為患者提供便利。

2、智能隨訪：智能客服可以對一些有慢性病史的患者提供用藥咨詢、術(shù)后康復指導、就醫(yī)滿意度調(diào)查等，提升服務能力和管理效率，讓隨訪服務更智能更有溫度。

3、數(shù)據(jù)對接：與院內(nèi)CDR系統(tǒng)對接，集成HIS、LIS、PACS等系統(tǒng)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了患者全息檔案的展示，減少醫(yī)護人員錄入的工作量，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合，構(gòu)建了大數(shù)據(jù)中心，為臨床決策、臨床科研分析提供強有力的數(shù)據(jù)支撐。 大模型技術(shù)助力企業(yè)實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型，提升競爭力。天津辦公大模型商家

大模型行業(yè)應用助力企業(yè)實現(xiàn)智能化升級，提升運營效率。寧波物流大模型系統(tǒng)

    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(guī)模的訓練數(shù)據(jù)集：大模型通常使用大規(guī)模的訓練數(shù)據(jù)集進行預訓練。這些數(shù)據(jù)集通常來源于互聯(lián)網(wǎng)，包含了海量的文本、網(wǎng)頁、新聞、書籍等多種信息源。通過對這些數(shù)據(jù)進行大規(guī)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(lǐng)域訓練：大模型通常在多個領(lǐng)域進行了訓練。這意味著它們可以涵蓋更多的領(lǐng)域知識，從常見的知識性問題到特定領(lǐng)域的專業(yè)知識，從科學、歷史、文學到技術(shù)、醫(yī)學、法律等各個領(lǐng)域。這種多領(lǐng)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，進一步增強其知識儲備。通過對知識圖譜、百科全書、維基百科等大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化知識的引入，大模型可以更好地融合外部知識和在訓練數(shù)據(jù)中學到的知識，從而形成更豐富的知識儲備。

4、遷移學習和預訓練：在預訓練階段，模型通過在大規(guī)模的數(shù)據(jù)集上進行自監(jiān)督學習，從中學習到了豐富的語言知識，包括常識、語言規(guī)律和語義理解。在遷移學習階段，模型通過在特定任務上的微調(diào)，將預訓練的知識應用于具體的應用領(lǐng)域，進一步豐富其知識儲備。 寧波物流大模型系統(tǒng)

杭州音視貝科技有限公司多年來一直致力于人工智能產(chǎn)品的研發(fā)和運營，結(jié)合ASR、NLP、TTS和人臉識別等機器學習等技術(shù)，打造了智能客服系統(tǒng)、智能外呼系統(tǒng)、智能質(zhì)檢系統(tǒng)、智能語音機器人、虛擬數(shù)字人、呼叫中心等產(chǎn)品，擁有出色的商業(yè)化和項目交付能力，服務于曹操專車、中移在線、贛南醫(yī)學院、舟山海事局等多家單位。音視貝堅持以客戶為中心的發(fā)展理念，以解決行業(yè)痛點、提升業(yè)務運營效率為服務宗旨，深入挖掘客服業(yè)務場景，提供SAAS和PAAS應用服務，并保持研發(fā)技術(shù)持續(xù)走在行業(yè)前沿，實現(xiàn)長足發(fā)展。