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語言大模型，基於大模型構建客服係統

原創

2023/12/19 15:47:53

來源：米兰体育官网入口

作者：Tian

圖標 2568

本文摘要

AI領域有一個(ge) 趨勢，即“語言大模型”。這個(ge) 模型不是簡單的英文和中文的結合，而是將多種語言模型進行融合，以此來對文本進行更好地理解。與(yu) 其他自然語言處理方法不同，NLP模型並不需要去學習(xi) 數據的具體(ti) 分布，隻需要去學習(xi) 一個(ge) 通用的模型，就可以自動生成符合人類自然語言理解的文本。

AI領域有一個(ge) 趨勢，即“語言大模型”。這個(ge) 模型不是簡單的英文和中文的結合，而是將多種語言模型進行融合，以此來對文本進行更好地理解。

與(yu) 其他自然語言處理方法不同，NLP模型並不需要去學習(xi) 數據的具體(ti) 分布，隻需要去學習(xi) 一個(ge) 通用的模型，就可以自動生成符合人類自然語言理解的文本。

語言大模型

從(cong) 語音到文字

在客服係統中最常見到的是文字客服，這也是在前端構建客服係統時的一個(ge) 核心場景。而傳(chuan) 統的語音客服主要是通過文本信息來獲取客戶需求，然後進行相應的處理。

對於(yu) 文字客服來說，對語音信息進行文字轉換，同時保證語音與(yu) 文本之間的一致性是一個(ge) 非常重要的問題。

對話與(yu) 問答

在對話與(yu) 問答的場景中，由於(yu) 是機器和人類之間的交流，所以與(yu) 自然語言處理中的NLP模型有一定差異。但這兩(liang) 個(ge) 場景，都有一個(ge) 共同的特點：可以很好地理解用戶的意圖，然後基於(yu) 這些意圖做出相應的回答。

語義(yi) 理解

在對文本進行理解後，就需要對這些文本進行進一步的分析。在客服係統中，主要需要做的就是對用戶輸入的問題進行理解和回答。

在這個(ge) 過程中，可以采用預訓練的方法。預訓練可以讓模型自動從(cong) 已有的數據中學習(xi) 到通用知識，從(cong) 而提高模型的泛化能力。

當用戶輸入一個(ge) 問題後，將這個(ge) 問題分成很多個(ge) 小問題，然後在每個(ge) 小問題下麵構建相應的知識圖譜。最後將這些知識圖譜整合到一起，形成一個(ge) 完整的知識庫。在知識庫中，可以進行智能問答。比如對於(yu) 產(chan) 品功能提問“我想要xx功能”，就可以給出相應的答案。

生成式理解

在NLP領域，可以生成式理解就是指讓機器通過大量訓練數據來學習(xi) 自然語言中的某些知識。

生成式理解有很多種方式，最常見的就是使用一些預訓練模型來幫助用戶去完成一些任務，比如客服機器人、語音識別等。

通過以上兩(liang) 種方式，機器可以自動生成一篇文章、回答一道題目、甚至是做一道數學題，它可以把一個(ge) 文本或者一個(ge) 問題，自動地進行處理和生成。

總結

自然語言處理技術經過多年發展，已經從(cong) NLP1.0時代邁向了NLP2.0時代，在這一時期，隨著深度學習(xi) 和神經網絡的不斷發展，自然語言處理技術也得到了巨大的發展。

“大模型”的出現，為(wei) 我們(men) 帶來了全新的思路。

它為(wei) 自然語言處理研究提供了更多的可能性，從(cong) 模型層麵和數據層麵都會(hui) 帶來很多驚喜。

我們(men) 需要關(guan) 注“大模型”在自然語言處理領域的應用和研究。目前已經看到了一些成果，比如一些簡單文本生成模型已經能夠生成“大文本”，這些“大文本”還需要進行更多的處理才能符合人類理解的標準。

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