用途使得用戶體驗(yàn)從5-10分鐘減為1-2條短信、Web交互、Wap交互，**改善用戶體驗(yàn)感覺。幫助企業(yè)統(tǒng)計(jì)和了解客戶需要，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化業(yè)務(wù)管理。技術(shù)層面上支持多層次企業(yè)知識(shí)建模；支持細(xì)粒度企業(yè)知識(shí)管理；支持多視角企業(yè)知識(shí)分析；支持對(duì)客戶咨詢自然語言的多層次語義分析；支持跨業(yè)務(wù)的語義檢索；支持企業(yè)信息和知識(shí)融合。業(yè)務(wù)層面支持企業(yè)面向客戶的知識(shí)管理；支持人工話務(wù)和文字話務(wù)的有效結(jié)合，成倍的提高人工話務(wù)效率，大幅度降低企業(yè)客服成本；精細(xì)化業(yè)務(wù)管理：支持精細(xì)化統(tǒng)計(jì)分析，支持近60個(gè)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的數(shù)據(jù)分析，支持熱點(diǎn)業(yè)務(wù)精細(xì)分析；采用企業(yè)知識(shí)管理系統(tǒng)，對(duì)文法、詞典進(jìn)行維護(hù)管理。崇明區(qū)評(píng)價(jià)大模型智能客服服務(wù)熱線

綜合特點(diǎn)如下 ：多路同時(shí)錄音：可同時(shí)錄音多路電話，而且各通道之間互不干擾，對(duì)通話質(zhì)量沒有影響。 多種錄音方式：可以全自動(dòng)錄音(采用聲控或壓控)，也可手動(dòng)錄音(鍵控)。 適合多種錄音環(huán)境：可直接對(duì)直線電話錄音；也可與交換機(jī)配合使用，對(duì)交換機(jī)的外線、內(nèi)線同時(shí)錄音。 自動(dòng)記錄主叫號(hào)碼、被叫號(hào)碼，識(shí)別來電者的身份。 電話篩選錄音：可以對(duì)所有通話錄音，也可選擇特定號(hào)碼錄音。自動(dòng)識(shí)別通話與上網(wǎng)，不對(duì)上網(wǎng)用戶錄音(如撥打163 上網(wǎng)，錄音系統(tǒng)不啟動(dòng)錄音) 線上(On-line)即時(shí)***錄音：可實(shí)時(shí)***每一條線路的通話內(nèi)容，并可隨時(shí)調(diào)節(jié)音量。黃浦區(qū)評(píng)價(jià)大模型智能客服銷售廠2022年中國智能客服市場(chǎng)規(guī)模達(dá)66.8億元，預(yù)計(jì)2027年將突破180億元。

大模型起源于語言模型。上世紀(jì)末，IBM的對(duì)齊模型 [1]開創(chuàng)了統(tǒng)計(jì)語言建模的先河。2001年，在3億個(gè)詞語上訓(xùn)練的基于平滑的n-gram模型達(dá)到了當(dāng)時(shí)的先進(jìn)水平 [2]。此后，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，研究人員開始構(gòu)建大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)語料庫，用于訓(xùn)練統(tǒng)計(jì)語言模型。到了2009年，統(tǒng)計(jì)語言模型已經(jīng)作為主要方法被應(yīng)用在大多數(shù)自然語言處理任務(wù)中 [3]。2012年左右，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始被應(yīng)用于語言建模。2016年，谷歌（Google）將其翻譯服務(wù)轉(zhuǎn)換為神經(jīng)機(jī)器翻譯，其模型為深度LSTM網(wǎng)絡(luò)。2017年，谷歌在NeurIPS會(huì)議上提出了Transformer模型架構(gòu) [4]，這是現(xiàn)代人工智能大模型的基石。

大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練在這一階段，模型通過海量的未標(biāo)注文本數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)語言結(jié)構(gòu)和語義關(guān)系，從而為后續(xù)的任務(wù)提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。為了保證模型的質(zhì)量，必須準(zhǔn)備大規(guī)模、高質(zhì)量且多源化的文本數(shù)據(jù)，并經(jīng)過嚴(yán)格清洗，去除可能有害的內(nèi)容，再進(jìn)行詞元化處理和批次切分。實(shí)際訓(xùn)練過程中，對(duì)計(jì)算資源的要求極高，往往需要數(shù)周甚至數(shù)月的協(xié)同計(jì)算支持。此外，預(yù)訓(xùn)練過程中還涉及數(shù)據(jù)配比、學(xué)習(xí)率調(diào)整和異常行為監(jiān)控等諸多細(xì)節(jié)，缺乏公開經(jīng)驗(yàn)，因此**研發(fā)人員的豐富經(jīng)驗(yàn)至關(guān)重要。5G技術(shù)賦能下，智能客服咨詢響應(yīng)延遲降至0.3秒。

支持多渠道接入，可支持電話、短信、MSN、QQ、飛信、BBS等渠道無縫接入支持面向CRM的數(shù)據(jù)深度挖掘分析。是幫助CFO寬心、放心、欣慰、得意的好產(chǎn)品，是CMO提出市場(chǎng)運(yùn)營策略的數(shù)據(jù)基石。性能指標(biāo)系統(tǒng)召回率達(dá)到：95%，準(zhǔn)確率達(dá)到：95%，產(chǎn)品穩(wěn)定性、兼容性、運(yùn)行效率、并發(fā)能力、危機(jī)處理能力等產(chǎn)品化要求已達(dá)到電信級(jí)實(shí)用水平，并已實(shí)際在廣東移動(dòng)通信公司全省上線運(yùn)營20個(gè)月，在Lenovo運(yùn)行6個(gè)月。人機(jī)交互愛客服智能機(jī)器人5大引擎擺脫人機(jī)交互困境，提升客服體驗(yàn)。語義分析引擎、分詞標(biāo)注引擎可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)問題應(yīng)付各種相似問法的效果；不支持多層次知識(shí)管理。閔行區(qū)評(píng)價(jià)大模型智能客服銷售電話

2024年大模型技術(shù)突破后，上下文理解能力提升72%，支持圖像、語音混合交互模式 [4]。崇明區(qū)評(píng)價(jià)大模型智能客服服務(wù)熱線

指令微調(diào)與人類對(duì)齊雖然預(yù)訓(xùn)練賦予了模型***的語言和知識(shí)理解能力，但由于主要任務(wù)是文本補(bǔ)全，模型在直接應(yīng)用于具體任務(wù)時(shí)可能存在局限。為此，需要通過指令微調(diào)（Supervised Fine-tuning, SFT）和人類對(duì)齊進(jìn)一步激發(fā)和優(yōu)化模型能力。指令微調(diào)：利用任務(wù)輸入與輸出配對(duì)的數(shù)據(jù)，讓模型學(xué)習(xí)如何按照指令完成具體任務(wù)。此過程通常只需數(shù)萬到數(shù)百萬條數(shù)據(jù)，且對(duì)計(jì)算資源的需求較預(yù)訓(xùn)練階段低得多，多臺(tái)服務(wù)器在幾天內(nèi)即可完成百億參數(shù)模型的微調(diào)。崇明區(qū)評(píng)價(jià)大模型智能客服服務(wù)熱線

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