中文字幕无码av不卡一区,亚洲综合AV永久无码精品一区二区,黑人巨大白妞出浆,黄色高清无码免费看,久久久久免费精品国产,久久无码人妻丰满熟妇区毛片,欧美日韩国产综合草草,久久福利网站,亚洲一区二区三区中文字幕在线,av国内精品久久久久影院

傳統(tǒng)的搜索模式有諸多受限，隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展進(jìn)步，帶來(lái)了AI對(duì)話式搜索，這一搜索模式為用戶帶來(lái)了更好的搜索體驗(yàn)，其發(fā)展機(jī)遇是可見的，但是在未來(lái)AI對(duì)話將面臨什么挑戰(zhàn)呢？讓我們看看作者的觀點(diǎn)。

2022年11月30日：OpenAI發(fā)布ChatGPT，短短兩個(gè)月時(shí)間月活過(guò)億 ，預(yù)示著大模型時(shí)代的來(lái)臨！

2023年2月8日：微軟宣布上線 New Bing 和 Edge瀏覽器，整合 OpenAI 的 GPT 技術(shù)，可以與用戶進(jìn)行對(duì)話式搜索、交互聊天。

2023年4月6日：《華爾街日?qǐng)?bào)》報(bào)道稱，谷歌也計(jì)劃在其搜索引擎中，添加對(duì)話式AI功能。

業(yè)界大佬紛紛入局搶占先機(jī)，國(guó)內(nèi)大廠也紛紛入場(chǎng)開啟“軍備競(jìng)賽”。

今天小編就帶大家粗淺了解下什么是大模型，大模型未來(lái)對(duì)企業(yè)、人們的日常生活到底會(huì)有哪些顛覆和影響。各行業(yè)又能將LLM大語(yǔ)言模型應(yīng)用到哪些業(yè)務(wù)中去。

一、什么是LLM大語(yǔ)言大模型？

LLM=Large Language Model 大語(yǔ)言模型，是一種基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理模型。它能夠?qū)W習(xí)到自然語(yǔ)言的語(yǔ)法和語(yǔ)義，從而可以生成人類可讀的文本。

所謂“語(yǔ)言模型”，就是只用來(lái)處理語(yǔ)言文字（或者符號(hào)體系）的AI 模型，發(fā)現(xiàn)其中的規(guī)律，可以根據(jù)提示(prompt)，自動(dòng)生成符合這些規(guī)律的內(nèi)容。

簡(jiǎn)言之：能夠理解輸入的文字、語(yǔ)言，并給出相應(yīng)回答。

典型代表有ChatGPT（OpenAI）、通義千問（阿里）、文心一言（百度)、ChatGLM（清華）、Chatlaw（北大）。

二、大模型訓(xùn)練門檻有多高?

• 需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練
• 非常大的參數(shù)數(shù)量的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（數(shù)十億）
• 需要投入大量的機(jī)器資源進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整
• 技術(shù)團(tuán)隊(duì)的工程實(shí)現(xiàn)能力要求非常高

總結(jié)下來(lái)就是財(cái)力及投入意愿、工程能力、技術(shù)熱情，都有極高的要求，目前市面上能支撐上述要求的機(jī)構(gòu)少之又少。

并且這些模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)自世界知識(shí)，無(wú)論是多強(qiáng)大的LLM，能壓縮的知識(shí)量仍然是有限的。當(dāng)遇到企業(yè)專屬知識(shí)時(shí)，這些模型也很難給出準(zhǔn)確答案。

舉一個(gè)例子，下圖中的問題是關(guān)于阿里巴巴內(nèi)部的技術(shù)產(chǎn)品，屬于企業(yè)專屬知識(shí)，就算是強(qiáng)大的ChatGPT模型給出的答案也是完全錯(cuò)誤不相關(guān)的。

針對(duì)這個(gè)問題，OpenAI提出了chatgpt-retrieval-plugin、WebGPT，開源社區(qū)提出了DocsGPT、ChatPDF、基于langchain的檢索增強(qiáng)chatbot等等一系列解決方案，足以證明業(yè)界對(duì)如何在個(gè)人/企業(yè)專屬數(shù)據(jù)上結(jié)合LLM需求強(qiáng)烈。

三、傳統(tǒng)搜索VS對(duì)話式搜索

下面舉幾個(gè)例子給大家直觀感受下對(duì)話式搜索的的優(yōu)勢(shì)：

1. 傳統(tǒng)的客服問答

下面畫面常常發(fā)生在我們線上購(gòu)物和機(jī)器人客服的對(duì)話，答案分散，不能快速抓到用戶的搜索意圖，用戶體驗(yàn)較差。

同理，這也是很多人打銀行客服電話還是喜歡轉(zhuǎn)人工處理的原因。

2. 傳統(tǒng)搜索引擎搜索

傳統(tǒng)搜索引擎的沒有目共睹。即時(shí)通信已經(jīng)取代搜索引擎成為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代新的核心流量入口。即使是全球市場(chǎng)占有率最高的谷歌搜索，其用戶量也面臨著被社交網(wǎng)站、短視頻APP瓜分的危機(jī)。

傳統(tǒng)搜索引擎的痛點(diǎn)首先是信息過(guò)剩，不能直接召回到用戶搜索意圖，需要在信息網(wǎng)里自行查找篩選，耗時(shí)耗力也不一定找到問題的解。其次信息壁壘。

從PC互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代走入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，信息散落到了各個(gè)App當(dāng)中，用戶隨之流向其內(nèi)部的搜索。

3. AI對(duì)話式搜索

更快、更準(zhǔn)、更豐富，給予用戶有建設(shè)性、拓展性的答案。將用戶獲取信息和服務(wù)的方式從輸入冰冷的關(guān)鍵詞轉(zhuǎn)向人機(jī)“多輪對(duì)話”。

四、對(duì)話式搜索在業(yè)務(wù)中的應(yīng)用

• 電商：用戶答疑、直播選品、售前咨詢、售后服務(wù)等
• 內(nèi)容：IT、文娛、專業(yè)領(lǐng)域等個(gè)性化場(chǎng)景
• 企業(yè)知識(shí)庫(kù)：企業(yè)內(nèi)部資料、產(chǎn)品文檔、技術(shù)資料等
• 教育：知識(shí)總結(jié)、搜題生成答案

AI對(duì)話式搜索在這些場(chǎng)景的應(yīng)用可以有效提升用戶信息獲取效率、產(chǎn)品體驗(yàn)、業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化、用戶粘性、用戶活躍。有效降低人工成本，運(yùn)營(yíng)成本。

目前這些典型場(chǎng)景卻無(wú)法直接使用ChatGPT等大模型，實(shí)際用于到自身業(yè)務(wù)中去。

首先是數(shù)據(jù)問題，大模型來(lái)自公網(wǎng)數(shù)據(jù)，無(wú)法滿足企業(yè)業(yè)務(wù)搜索需要。其次存在安全風(fēng)險(xiǎn)，生成內(nèi)容不可控，風(fēng)險(xiǎn)較高。

企業(yè)需要基于自身數(shù)據(jù)構(gòu)建垂直領(lǐng)域問答式搜索。

五、是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)

目前雖然大模型熱度高，很多企業(yè)也關(guān)注到了對(duì)話式搜索給業(yè)務(wù)帶來(lái)的機(jī)遇，但實(shí)際能應(yīng)用起來(lái)的還很少。

一是落地難度大，技術(shù)能力要求高；二是缺乏場(chǎng)景，除頭部客戶以外，業(yè)務(wù)需求還未達(dá)到這個(gè)層次，處于觀望了解階段。

那如果是創(chuàng)業(yè)公司在選擇大模型接入時(shí)，是選開源還是閉源呢？

各有優(yōu)勢(shì)。開源你只需要買TOKEN就好了，再加上 Prompt engineering和向量數(shù)據(jù)庫(kù)等。閉源的優(yōu)勢(shì)在于，保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，并且可以不斷用數(shù)據(jù)填充完善自己的模型。

給大家介紹下市面接入較多的兩種方案

1）企業(yè)自建方案：基于開源大模型，企業(yè)自行微調(diào)自建。

• 需要使用A100卡或單機(jī)多卡支持
• 專業(yè)的算法研發(fā)人員，數(shù)據(jù)處理→開發(fā)調(diào)試→訓(xùn)練模型→模型部署
• 對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量有要求，否則影響訓(xùn)練效果
• 涉及圖文、音視頻數(shù)據(jù)，需要轉(zhuǎn)為向量化數(shù)據(jù)

2）產(chǎn)品化方案：阿里云OpenSearch LLM問答版端到端方案，可以構(gòu)建企業(yè)專屬模型。

• 基于阿里模型+企業(yè)自有數(shù)據(jù)進(jìn)行模型微調(diào)拓展，自動(dòng)生成Query對(duì)應(yīng)的問答搜索結(jié)果，接入門檻較低
• 問答結(jié)果基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)搜索生成，保證問答結(jié)果穩(wěn)定性與數(shù)據(jù)安全性
• 支持圖文多模態(tài)信息搜索，支持問答結(jié)果的人工干預(yù)

六、AI對(duì)話式搜索行業(yè)應(yīng)用展望

1）助力企業(yè)創(chuàng)新能力

LLM可根據(jù)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，為企業(yè)提供有針對(duì)性的戰(zhàn)略建議，提供新的創(chuàng)新途徑；開展垂直領(lǐng)域或行業(yè)子模型的研究，做應(yīng)用場(chǎng)景和用戶數(shù)據(jù)反哺、調(diào)優(yōu)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)定制化搜索。

2）優(yōu)化客戶支持和服務(wù)

智能客服可根據(jù)客戶輸入的問題，提供即時(shí)、準(zhǔn)確的解答，減輕傳統(tǒng)客服壓力；對(duì)于復(fù)雜問題，LLM可為技術(shù)支持團(tuán)隊(duì)提供問題解決方案，提高問題解決效率。

3）復(fù)雜信息提煉，提升信息獲取效率

利用LLM數(shù)據(jù)整合與分析能力，將復(fù)雜信息進(jìn)行要點(diǎn)提煉，觀點(diǎn)的歸納整理，節(jié)省用戶信息獲取效率，從而有更多的時(shí)間進(jìn)行深度和系統(tǒng)的思考。

4）低代碼應(yīng)用

通過(guò)API融入到產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)模塊里，更低的開發(fā)成本、更少的時(shí)間投入，來(lái)滿足日益增長(zhǎng)的客戶個(gè)性化需求。