原創
2023/03/16 18:04:04
來源：米兰体育官网入口
作者：Tian
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本文摘要
ChatGPT所帶來的AI變革風暴，依然在持續發酵。短短幾個(ge) 月的時間裏，ChatGPT的“進化速度”超出我們(men) 的想象。就在昨天，Open AI重磅發布了GPT-4 模型，升級了多模態能力——從(cong) 上一版本的隻支持文本輸入快速迭代為(wei) 可接受圖像輸入並理解圖像內(nei) 容。也就是說，人們(men) 隻需要上傳(chuan) 一張簡單的圖片，ChatGPT就能快速對其進行識別和生成文字內(nei) 容，甚至是網站的HTML代碼。
ChatGPT所帶來的AI變革風暴，依然在持續發酵。短短幾個(ge) 月的時間裏，ChatGPT的“進化速度”超出我們(men) 的想象。
就在昨天，Open AI重磅發布了GPT-4 模型，升級了多模態能力——從(cong) 上一版本的隻支持文本輸入快速迭代為(wei) 可接受圖像輸入並理解圖像內(nei) 容。也就是說，人們(men) 隻需要上傳(chuan) 一張簡單的圖片，ChatGPT就能快速對其進行識別和生成文字內(nei) 容，甚至是網站的HTML代碼。
與(yu) 此同時，我們(men) 也看到人類對於(yu) 人工智能背後大語言模型的探索，比以往任何時候都更加深入。今天咱們(men) 就以大語言模型為(wei) 切入點，跟大家展開聊聊。
01、什麽(me) 是大語言模型?
大語言模型(LLM全稱Large Language Model，簡稱大模型)，在自然語言處理領域內(nei) ，是目前最熱門的一個(ge) 概念。
所謂大模型，其實是通過訓練，從(cong) 大量標記和未標記的數據中捕獲知識，並將知識存儲(chu) 到大量的參數中，以實現對各種任務進行高效處理的技術架構。如今，大模型已經在多個(ge) 領域都有廣泛應用，成為(wei) 賦能企業(ye) 效率提升的關(guan) 鍵驅動力。
但是，至於(yu) 模型多大才算大，目前還沒有一個(ge) 明確的衡量標準。參數越多，模型越大。一般來說，模型參數可能要達到百億(yi) 級別才會(hui) 顯示出明顯不同於(yu) 小模型的能力。當下爆火的ChatGPT就是大模型應用的典型代表，其參數已經達到了上千億(yi) 級別。
而人們(men) 對大模型的探索，遠不會(hui) 停留在類ChatGPT的範疇內(nei) 。
3月6日，來自穀歌與(yu) 柏林工業(ye) 大學的人工智能研究人員小組推出了一個(ge) 多模態具象化視覺語言模型(VLM)-PaLM-E，該模型的參數規模達到了5620億(yi) 個(ge) ，集成了用於(yu) 控製機器人的視覺與(yu) 語言。研究人員稱，這是有史以來規模最大的VLM，無需重新訓練即可執行各種任務。
這也意味著，大模型未來商業(ye) 化落地和應用的範圍將進一步拓寬。
02、大語言模型於(yu) 客戶聯絡領域的價(jia) 值
盡管大語言模型的研究已經相當火熱，但是如何在通用領域訓練出一個(ge) 性能較好且可用的模型，仍然是一件很有挑戰的事情。
聚焦到客戶聯絡領域來看，在客戶聯絡過程中，每天都會(hui) 產(chan) 生大量的數據和語料，而這些正是大模型參數的基礎訓練素材，使得這個(ge) 領域的大模型訓練和落地本身具備了足夠的原生優(you) 勢。
那麽(me) ，在保障數據安全的前提下，我們(men) 可以通過向模型內(nei) 投放大量的行業(ye) /企業(ye) 垂直語料並進行持續訓練，來實現智能客服效率的快速提升和問答的智能化升級。
作為(wei) 智能客戶聯絡領域中的上市企業(ye) ，米兰体育官网入口十餘(yu) 年來持續在AI技術與(yu) 應用方麵投入研發力量，研發了涵蓋智能客服、文本機器人、語音機器人、智能質檢、智能助手、智能知識庫等豐(feng) 富的AI產(chan) 品矩陣。
接下來，我們(men) 就跟大家聊一聊大語言模型在客戶聯絡領域的應用價(jia) 值。
提升自動回複能力
我們(men) 在開篇提到，大模型的工作邏輯始於(yu) 對大量數據的持續訓練。充分、持續的訓練，能夠使大模型具備更加精準的語義(yi) 理解能力和更強大的自然語言生成能力。
基於(yu) 已經訓練成熟的大模型，智能客服係統的開發就有了更加堅實的底層支撐。它可以根據用戶輸入的問題提供快速和準確的響應，快速解決(jue) 問題，節省了客服團隊大量的時間和資源，提高客戶體(ti) 驗和滿意度。
強化意圖識別能力
米兰体育官网入口首席科學家田鳳占表示，智能客服能否處理複雜問題，在行業(ye) 內(nei) 有一個(ge) 通用的指標，就是意圖識別的準確率。
觀察客戶聯絡領域所處的現狀，大部分是把簡單、重複、流程性的問題，交給機器人處理;複雜的、需要情感關(guan) 懷的問題，則交由人工客服處理。而傳(chuan) 統的智能客服在意圖理解方麵的能力，仍然相對薄弱。
ChatGPT的泛化為(wei) 我們(men) 提供了處理複雜問題的新思路。
基於(yu) 對文本、語音、圖像等多模態數據的分析，大模型對於(yu) 意圖識別的準確性進一步提升。借助大模型，智能客服能夠有效結合用戶的曆史對話、當前溝通內(nei) 容等上下文語境，更精準地識別出用戶的需求和意圖。同時，借助大模型所具備的深度學習(xi) 能力，進行更加智能化的問答推薦，進而有效賦能企業(ye) 的業(ye) 務谘詢、留資引導、服務應答等環節。
優(you) 化人機交互體(ti) 驗
傳(chuan) 統機器人在處理複雜場景的時候，往往應變能力不夠靈活。一旦用戶問的問題在知識庫裏沒有，或者超出了預設的流程，機器人就無法很好地應對了。但是，基於(yu) 大模型超強的知識庫，上述情況就緩解了很多。
以ChatGPT為(wei) 例來看，大模型的深度應用也開創了客戶使用體(ti) 驗的新範本。其豐(feng) 富的參數和強大的內(nei) 容生成能力，能夠支持智能客服實現更加個(ge) 性化的問答回複，而非過往千篇一律的機械式問答。
豐(feng) 富實際應用場景
基於(yu) 大模型所提供的底層能力，智能客服的滲透力和應用場景也將在未來得到進一步延伸。
ChatGPT的應用目前已經有相對確定的場景可以落地了，如扮演人工客服與(yu) 客戶溝通專(zhuan) 業(ye) 知識、提供專(zhuan) 業(ye) 的問答知識建議、對溝通記錄進行質檢標記、主動分析座席工作行為(wei) 、發起產(chan) 品推介、閑聊寒暄以及更“人性化”的引導留資等。
米兰体育官网入口首席科學家田鳳占在近期的訪談中也提到，當前ChatGPT的大模型能夠幫我們(men) 實現跨語言的客服服務，在企業(ye) 出海的國際化場景上將有很大潛力。此外，在情緒關(guan) 懷方麵也有很大的應用前景。
03、如何釋放大語言模型潛力?
現階段來看，大模型的生成能力全行業(ye) 有目共睹。一些公司也已經開始深入研究類ChatGPT的模型，有望達到類似，甚至更好的效果。
米兰体育官网入口深耕客戶聯絡領域17年，一直在持續關(guan) 注與(yu) 研發AIGC相關(guan) 技術。米兰体育官网入口AI實驗室表示：“類ChatGPT的模型如何真正落地到商用?需要企業(ye) 付出多少成本?其安全性如何保障?如何精細化適配不同行業(ye) 的客戶聯絡需求?這些問題還有待驗證”。
正如OpenAI首席執行官Sam Altman所言：
現在不能將任何重要的事情全都依賴ChatGPT來完成，這隻是整個(ge) 研究進程中的一部分，在穩定性與(yu) 真實性方麵我們(men) 還有很多工作要做。
It’s a mistake to be relying on it for anything important right now. It’s a preview of progress; we have lots of work to do on robustness and truthfulness.
那麽(me) ，LLM未來究竟如何有效落地大市場?米兰体育官网入口首席科學家田鳳占認為(wei) 有兩(liang) 個(ge) 途徑。一種是直接采用大模型的能力，另一種是將大模型的能力直接與(yu) 企業(ye) 的自有模型做嫁接整合，以適配客戶聯絡應用層麵的需求。
不過，在此過程中，安全問題必須要納入到企業(ye) 的思考和規劃中，尤其是對客戶聯絡這種數據繁雜且敏感的行業(ye) 而言，這點尤為(wei) 關(guan) 鍵。
“在不侵犯客戶隱私的情況下，怎麽(me) 通過之前給客戶提供的服務，以及客戶之前的反饋訴求，對客戶的需求有更深刻的洞察，給客戶推送他真正需要的產(chan) 品和服務，並且用更軟的觸達模式，比如發短信用微信，而不是直接打電話，當客戶有更明確需求的時候，再拉起對話。”米兰体育官网入口首席科學家田鳳占表示，即便沒有ChatGPT，行業(ye) 也應該是這樣的。
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