可進行復雜推理經過大規模文本數據預訓練，大模型不僅能夠回答涉及復雜知識關系的推理問題，還可以解決需要復雜數學推理過程的數學題目。在這些任務中，傳統方法往往需要通過修改模型架構或使用特定訓練數據來提升能力，而大語言模型則憑借預訓練過程中積累的豐富知識和龐大參數量，展現出更為強大的綜合推理能力。大語言模型05:31都在聊AI,那你知道AI是怎么訓練出來的嗎?大語言模型主要應用于自然語言處理領域，旨在理解、生成和處理人類語言文本。這些模型通過在大規模文本數據上進行訓練，能夠執行包括文本生成、機器翻譯、情感分析等任務。大語言模型通常基于Transformer架構，通過自注意力機制有效捕捉文本中的長距離依賴關系，并能在多種語言任務中表現出色。這類模型廣泛應用于搜索引擎、智能客服、內容創作和教育輔助等領域。大模型技術使客戶意圖識別準確率突破92%，但仍有部分復雜場景需人工介入 [4]。普陀區提供大模型智能客服銷售

多角度可配置的統計分析智能監控系統截圖我們設計的統計分析系統是一種統一的系統，可以監控不同的地區、渠道、品牌、業務、時間、話務員、客戶類型等9個基本維度，同時也可以將上述基本維度進行復合，形成復合型監控維度，極大地擴展了現有監控技術。人工輔助在系統不能自動回復用戶的問題時，將轉人工處理。為此，我們研制并提供話務員操作系統，供話務員操作使用。該系統具有精確的語義檢索能力，并且話務員可以在線編輯知識庫，供其他話務員使用，或者經過審核后，供智能客服系統自動使用。普陀區提供大模型智能客服銷售主要是面向企業內部進行知識管理，缺乏客戶化管理的有效支撐。

人類對齊：為確保模型輸出符合人類期望和價值觀，通常采用基于人類反饋的強化學習（RLHF）方法。這一方法首先通過標注人員對模型輸出進行偏好排序訓練獎勵模型，然后利用強化學習優化模型輸出。雖然RLHF的計算需求高于指令微調，但總體上仍遠低于預訓練階段。信息檢索傳統搜索引擎正面臨來自人工智能信息助手（如 ChatGPT）這種新型信息獲取方式的挑戰：基于大語言模型的信息系統可以通過自然語言對話實現復雜問題的交互式解答。例如，微軟推出的增強型搜索引擎New Bing將大語言模型與傳統搜索技術融合，既保留了搜索引擎對實時數據的抓取能力，又擴展了語義理解與答案整合功能。然而，大語言模型仍存在信息精確性不足、知識更新滯后等問題，這使得混合架構成為主要發展方向：一方面通過檢索增強生成（RAG）技術為模型注入實時數據，另一方面利用大模型的語義理解能力優化搜索結果排序，推動智能搜索系統的進化。

知識面向客戶的知識管理，使得客戶可以直接有效訪問到客戶化知識庫。同時也面向企業內部進行知識管理。主要是面向企業內部進行知識管理，缺乏客戶化管理的有效支撐。支持“點式”或“條式”的知識管理，是一種細粒度的管理；使得大型企業更有效，更能從知識的運行中實時地掌握企業的運行狀態，從而更有效地進行科學決策。沒有現成的方法支持細粒度知識管理，*對“文檔”式或“表單”式數據管理有效。支持多層次管理，從“地域—時間—客戶群—渠道—業務—主體—摘要—文法—詞類”等多個層次管理企業知識。不支持多層次知識管理。智能語音導航系統壓縮IVR菜單層級，自助服務成功率提升45%。

指令微調與人類對齊雖然預訓練賦予了模型***的語言和知識理解能力，但由于主要任務是文本補全，模型在直接應用于具體任務時可能存在局限。為此，需要通過指令微調（Supervised Fine-tuning, SFT）和人類對齊進一步激發和優化模型能力。指令微調：利用任務輸入與輸出配對的數據，讓模型學習如何按照指令完成具體任務。此過程通常只需數萬到數百萬條數據，且對計算資源的需求較預訓練階段低得多，多臺服務器在幾天內即可完成百億參數模型的微調。語音質檢系統自動識別服務缺陷，質檢覆蓋率從15%提升至100%。寶山區辦公用大模型智能客服圖片

虛擬客服助手（VCA）實時推薦應答話術，人工服務效率提升60%。普陀區提供大模型智能客服銷售

客戶服務系統是圍繞服務展開的，它的**理念是客戶滿意度和客戶忠誠度，是通過取得顧客滿意和忠誠來促進相互有利的交換，**終實現營銷績效的改進。同時通過質量服務塑造和強化公司良好的公共形象，創造有利的輿論環境，爭取有利的**政策，**終實現公司的長期發展。一、自動語音應答(IVR)撥入客戶服務系統的客戶，首先由自動語音應答導航：“您好，歡迎使用……”，客戶聽到的是專業播音員的錄音，語音清晰、親切。這些大量重復性的信息可引導到自動語音播報系統，這樣就可使客服人員從大量的重復性勞動中解放出來，從而可以減少人工座席數量，也可避免情緒不佳等因素對客戶的影響，為客戶提供更專業、周到的服務，提升企業形象。與熱線電話相比，客戶服務中心運營 成本更低，服務質量更高 。普陀區提供大模型智能客服銷售

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