大模型智能應答是指利用深度學習等人工智能技術，以大規模數據為基礎構建的應答系統，實現機器對自然語言問題的準確理解與迅速回答。

大模型智能應答可以基于不同行業的業務場景開發出多樣的智能工具，幫助企業、機構提升工作效率，降低運營成本。例如能夠準確給出客戶需求解決方案的智能助理，幫助用戶迅速翻譯不同語言文本的實時翻譯，基于學習專行業文獻和知識庫的咨詢幫助，分析用戶購物偏好給出商品建議的購物助手，以及健康咨詢、旅行指南、學習指導、文娛資訊等等。 關注大模型發展趨勢，緊跟科技前沿，把握未來機遇。廣州電商大模型產品介紹

    大模型在企業內部做應用前一般不做預訓練，而是直接調用通用大模型的一些能力，因此在整個通用大模型的能力進一步增強的時候，會有越來越多的企業用行業數據集訓練基礎大模型，然后形成行業大模型。

  這就是涉及到本地化部署的大模型到底應該如何選型的問題？這里我們著重講常見的三個模型Vicuna、BloomZ和GLM。選型涉及三個維度：實際性能跑分，性價比，合規性。

   從性能角度來講，目前評價比較高的還是Vicuna的13B模型，這也是Vicuna強勁的一個點。所以Vicuna經常是實際落地的時候很多那個測試機上布的那個大模型。但它也有一個很明確的缺點，即無法商用。所以實際在去真實落地的過程中，我們看到很多企業會去選BloomZ和GLM6B。

  但是BloomZ也存在著不小的意識形態的問題，它對金融行業測試的效果會相對較好，泛行業則會比較弱。整體來講，目前我們看到的其實采納度比較高的還是GLM6B這款產品，它不管是在性能還是價格本身，成本層面，包括合規性都有比較強的優勢。 北京大模型智能客服AI大模型依靠數據分析和模式識別能力，為金融機構提供強大的決策工具支持。

ChatGPT的問世讓大模型走入了公眾視野，成為人工智能領域的技術熱點，隨著產品的普及，大模型與小模型的區別和各自的優勢特點也逐漸清晰，將兩者相結合，往往可以發揮出更大的價值。

在概念上，大模型是指參數量巨大的深度學習模型，通常在數百萬到數十億之間，具有強大的計算能力和數據擬合能力，可以在大規模數據集上進行訓練，獲得更準確的預測結果。

小模型是指參數量相對較少的機器學習模型，通常在幾千到幾萬之間，具有簡化的結構和較少的隱藏層單元或卷積核數量，存儲和計算資源方面的需求較低，能夠迅速訓練和推理。

大模型在金融行業市場預測和客戶服務方面的具體應用有：

1、市場預測大模型工具通過對大宗商品市場的數據分析，可以預測價格的變動趨勢，幫助投資者把握機會。而在其他金融市場，大模型可以很好地預測漲跌趨勢，幫助用戶獲取更好的收益。

2、客戶服務在客戶服務方面，大模型工具可以7×24不間斷服務，不受情緒干擾，避免情緒化導致的投訴和違規風險。同時還可以準確預測需求，無論是客戶接待、拜訪，還是產品營銷、推廣，都能取得較好的工作成果，對于金融客服業務的支撐是多方面的。 通過人機對話，大模型可以給機器人發命令，指導機器人改正錯誤、提高機器人的學習能力等。

    大模型的訓練通常需要大量的計算資源（如GPU、TPU等）和時間。同時，還需要充足的數據集和合適的訓練策略來獲得更好的性能。因此，進行大模型訓練需要具備一定的技術和資源條件。

1、數據準備：收集和準備用于訓練的數據集。可以已有的公開數據集，也可以是您自己收集的數據。數據集應該包含適當的標注或注釋，以便模型能夠學習特定的任務。

2、數據預處理：包括文本清洗、分詞、建立詞表、編碼等處理步驟，以便將數據轉換為模型可以處理的格式。

3、構建模型結構：選擇合適的模型結構是訓練一個大模型的關鍵。根據任務的要求和具體情況來選擇適合的模型結構。

4、模型初始化：在訓練開始之前，需要對模型進行初始化。這通常是通過對模型進行隨機初始化或者使用預訓練的模型權重來實現。

5、模型訓練：使用預處理的訓練數據集，將其輸入到模型中進行訓練。在訓練過程中，模型通過迭代優化損失函數來不斷更新模型參數。

6、超參數調整：在模型訓練過程中，需要調整一些超參數（如學習率、批大小、正則化系數等）來優化訓練過程和模型性能。

7、模型評估和驗證：在訓練過程中，需要使用驗證集對模型進行評估和驗證。根據評估結果，可以調整模型結構和超參數。 熱線電話與人工客服是連接機構部門與廣大**的橋梁，許多涉及民生的政策與服務都是通過熱線系統傳達的。山東辦公大模型商家

利用大模型技術，企業可以更有效地管理和利用其數據資源。廣州電商大模型產品介紹

GPT在辦公環境下，可以幫助我們繪制思維導圖和生成流程圖。GPT大模型可通過文本的方式自動繪制思維導圖，清晰展示各個知識點的關系，具有精度高、錯誤和遺漏少等優點，能夠幫助辦公人員理清思路，更好地理解知識，激發創造性思維。

GPT大模型也可以基于文本幫我們生成流程圖，用于展示復雜流程的步驟、控制流程、決策路徑和數據流，運用GPT大模型繪制流程圖不僅速度快，還能滿足不同風格、模板的需求，在解讀流程圖邏、輯、知識點的同時兼具創意性。 廣州電商大模型產品介紹