大模型時(shí)代(1):探索業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的Agent應(yīng)用
近年來(lái),人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,尤其是大模型(Large Language Models,LLMs)在各個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出的巨大潛力,使其成為當(dāng)前最熱門的話題之一。
本文旨在幫助產(chǎn)品經(jīng)理更好地理解大模型的基本原理及其在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的應(yīng)用,特別是在構(gòu)建智能助手(Agent)方面的運(yùn)用。
一、大模型入門:概念與架構(gòu)
1. 什么是大模型?
大模型是指那些訓(xùn)練規(guī)模龐大、參數(shù)數(shù)量巨大、具有高度復(fù)雜結(jié)構(gòu)的深度學(xué)習(xí)模型。這些模型通常通過(guò)大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成,能夠捕捉到非常復(fù)雜的特征關(guān)系,并具備較強(qiáng)的泛化能力。它們可以用于各種任務(wù),如機(jī)器翻譯、問(wèn)答系統(tǒng)、摘要生成等。
2. 架構(gòu)概述
常見(jiàn)的大模型架構(gòu)有:
Transformer
- 采用自注意力機(jī)制(Self-Attention Mechanism),能夠有效地處理長(zhǎng)依賴關(guān)系。
- 示例:Google的BERT通過(guò)掩碼語(yǔ)言建模和下一句預(yù)測(cè)兩項(xiàng)任務(wù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,然后針對(duì)具體任務(wù)進(jìn)行微調(diào)。
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
- 基于Transformer架構(gòu),通過(guò)雙向編碼器進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,提升了自然語(yǔ)言理解的能力。
- 示例:阿里巴巴的ERNIE也是此類模型的一個(gè)實(shí)例。
GPT(Generative Pre-trained Transformer)
- 注重生成任務(wù),通過(guò)單向自回歸模型實(shí)現(xiàn)了卓越的語(yǔ)言生成效果。
- 示例:OpenAI的GPT-3參數(shù)量超過(guò)1750億,能夠生成幾乎無(wú)法區(qū)分真假的文本。
二、大模型的基本原理
1. 預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)
大模型的核心在于預(yù)訓(xùn)練(Pre-training)與微調(diào)(Fine-tuning)。
預(yù)訓(xùn)練階段,模型會(huì)在大規(guī)模無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練,學(xué)習(xí)到通用的語(yǔ)言表示;而在微調(diào)階段,則會(huì)在特定任務(wù)的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練,使得模型能夠適應(yīng)具體的應(yīng)用場(chǎng)景。
2. 自注意力機(jī)制
自注意力機(jī)制是大模型的關(guān)鍵組成部分之一。它允許模型在處理序列數(shù)據(jù)時(shí),可以關(guān)注到不同位置的信息,并賦予不同的權(quán)重。這種機(jī)制使得模型能夠更好地捕捉到句子中的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系,從而提升模型的理解能力。
三、Agent:構(gòu)建下一代智能助手
隨著大模型技術(shù)的不斷進(jìn)步,越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始嘗試將其應(yīng)用于構(gòu)建下一代智能助手——Agent。Agent是一種能夠自主執(zhí)行任務(wù)的軟件實(shí)體,它可以代替人類完成一系列復(fù)雜的工作。
智能助手概述
智能助手是指那些能夠通過(guò)人工智能技術(shù)模擬人類對(duì)話,并根據(jù)用戶請(qǐng)求提供相應(yīng)服務(wù)的軟件程序。它們可以應(yīng)用于客戶服務(wù)、內(nèi)容創(chuàng)作、個(gè)性化推薦等多個(gè)領(lǐng)域,幫助企業(yè)和個(gè)人提高效率、降低成本。
六個(gè)典型的應(yīng)用場(chǎng)景
1.客服機(jī)器人
在客戶服務(wù)領(lǐng)域,大模型可以通過(guò)模擬人類對(duì)話的方式,為用戶提供24小時(shí)不間斷的服務(wù)。借助大模型的強(qiáng)大表達(dá)能力,客服機(jī)器人不僅能夠準(zhǔn)確理解用戶意圖,還能根據(jù)上下文進(jìn)行自然流暢的回答,極大地提升了用戶體驗(yàn)。
2.內(nèi)容創(chuàng)作
大模型在內(nèi)容創(chuàng)作方面也展現(xiàn)出了非凡的能力。無(wú)論是文章寫作、詩(shī)歌創(chuàng)作,還是劇本編寫,大模型都能夠根據(jù)輸入的提示詞,生成高質(zhì)量的原創(chuàng)內(nèi)容。此外,通過(guò)對(duì)特定領(lǐng)域知識(shí)的學(xué)習(xí),大模型還能在專業(yè)文檔撰寫等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。
3.智能推薦系統(tǒng)
利用大模型的強(qiáng)大計(jì)算能力,智能推薦系統(tǒng)能夠?qū)A坑脩粜袨閿?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,進(jìn)而為用戶推薦個(gè)性化的商品或內(nèi)容。相比于傳統(tǒng)的推薦算法,基于大模型的推薦系統(tǒng)不僅準(zhǔn)確性更高,還能更好地理解和滿足用戶的個(gè)性化需求。
4.銷售助手
在銷售場(chǎng)景下,Agent可以幫助銷售人員自動(dòng)跟進(jìn)客戶線索,發(fā)送定制化的郵件或短信,并記錄每一次的互動(dòng)情況。這樣不僅可以大大提高工作效率,還能確保每一位潛在客戶都得到妥善的關(guān)注
5.運(yùn)營(yíng)優(yōu)化
對(duì)于運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)而言,Agent可以協(xié)助完成日常的數(shù)據(jù)監(jiān)控工作,如監(jiān)測(cè)網(wǎng)站流量、分析用戶行為等。當(dāng)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題時(shí),Agent還能及時(shí)發(fā)出警報(bào),并提供相應(yīng)的解決方案,幫助運(yùn)營(yíng)人員快速響應(yīng)市場(chǎng)變化。
6.數(shù)據(jù)分析
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,如何從海量信息中提取有價(jià)值的知識(shí)變得尤為重要。Agent可以利用大模型的強(qiáng)大計(jì)算能力,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘,發(fā)現(xiàn)隱藏在背后的規(guī)律性信息。這對(duì)于企業(yè)制定戰(zhàn)略決策具有重要意義。
應(yīng)用案例
1. 客服機(jī)器人——京東JD.com
背景:京東作為中國(guó)電商巨頭之一,在促銷旺季面臨著巨大的客戶服務(wù)壓力。傳統(tǒng)的客服模式已經(jīng)不能滿足日益增長(zhǎng)的服務(wù)需求,尤其是在像雙11這樣的大型促銷活動(dòng)中。
解決方案:京東引入了基于大模型的智能客服機(jī)器人“京小智”。該機(jī)器人運(yùn)用先進(jìn)的自然語(yǔ)言處理(NLP)技術(shù),可以理解和回應(yīng)復(fù)雜的用戶咨詢。
成果:
- 用戶滿意度從3.8分提升至4.5分(滿分5分)。
- 降低了大約30%的人力成本。
- 處理咨詢的速度提高了兩倍以上。
2. 內(nèi)容創(chuàng)作——騰訊新聞
背景:騰訊新聞希望通過(guò)AI技術(shù)提高內(nèi)容生產(chǎn)的效率,吸引年輕受眾。
解決方案:騰訊新聞聯(lián)合騰訊云推出了自動(dòng)化新聞寫作系統(tǒng)“Dreamwriter”,該系統(tǒng)基于Transformer架構(gòu)的大模型,可快速生成新聞稿件。
成果:
- 發(fā)稿速度從接收數(shù)據(jù)到完成稿件發(fā)布只需幾秒鐘。
- Dreamwriter能夠模仿專業(yè)記者的寫作風(fēng)格,產(chǎn)出邏輯清晰的文章。
- 覆蓋范圍擴(kuò)大,應(yīng)用于體育賽事直播、財(cái)務(wù)報(bào)告解讀等領(lǐng)域。
3. 智能推薦系統(tǒng)——抖音短視頻平臺(tái)
背景:抖音作為短視頻領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者,需要每天向數(shù)億用戶提供個(gè)性化的視頻推薦。
解決方案:抖音利用基于大模型的推薦算法,結(jié)合用戶行為數(shù)據(jù)、興趣偏好及社交關(guān)系等因素,構(gòu)建了一個(gè)智能化的推薦引擎。
成果:
- 用戶粘性增強(qiáng),每位用戶的日均觀看視頻數(shù)量增加了20%,停留時(shí)間延長(zhǎng)了15分鐘以上。
- 平臺(tái)收入穩(wěn)步增長(zhǎng)。
- 推薦系統(tǒng)的優(yōu)化促進(jìn)了不同類型創(chuàng)作者的興起,形成良性循環(huán),豐富了平臺(tái)內(nèi)容庫(kù)。
4. Agent在銷售領(lǐng)域的應(yīng)用——阿里云智能外呼系統(tǒng)
背景:電話營(yíng)銷作為一種常用的手段,由于效率低下且容易引起客戶反感而逐漸失寵。
解決方案:阿里云推出了一款名為“天池”的智能外呼系統(tǒng),該系統(tǒng)采用自然語(yǔ)言處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)與客戶的自然對(duì)話交流。系統(tǒng)可以根據(jù)預(yù)設(shè)腳本主動(dòng)發(fā)起通話,并根據(jù)對(duì)方反應(yīng)靈活調(diào)整話術(shù)。
成果:
- 成交幾率相比傳統(tǒng)人工撥打模式提高了40%左右。
- 更加人性化的交流方式減少了客戶的抵觸情緒,投訴率大幅下降。
- 每次通話結(jié)束后,系統(tǒng)自動(dòng)記錄相關(guān)信息并進(jìn)行分類整理,為企業(yè)提供了寶貴的市場(chǎng)反饋資料。
其他應(yīng)用案例
- OPPO智能助手:“小布”作為OPPO手機(jī)內(nèi)置的智能助手,不僅能夠幫助用戶查找丟失的物品,還能進(jìn)行語(yǔ)音命令執(zhí)行,如設(shè)置提醒、查詢天氣、導(dǎo)航、購(gòu)買車票等,極大地方便了用戶的日常生活。
- WPS AI智能助手:在教育行業(yè)中,WPS AI智能助手幫助教師提高工作效率,如通過(guò)智能表單收集學(xué)生作業(yè)、使用詞霸翻譯等,簡(jiǎn)化了教師的工作流程,提升了教學(xué)質(zhì)量。
結(jié)語(yǔ)
隨著技術(shù)的進(jìn)步和社會(huì)的發(fā)展,大模型將在越來(lái)越多的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中發(fā)揮重要作用。作為產(chǎn)品經(jīng)理,我們不僅要關(guān)注前沿的技術(shù)動(dòng)態(tài),更要積極探索如何將這些技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際工作中,創(chuàng)造更大的商業(yè)價(jià)值。希望通過(guò)本文的詳細(xì)介紹,能夠幫助大家更好地理解和掌握大模型的相關(guān)知識(shí),并在未來(lái)的項(xiàng)目中靈活運(yùn)用。
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