千循零样本AI平台
“千循零样本AI平台”采用了多模型组合的策略,包括主要面向语义理解场景的10亿参数的盘古NLU模型和面向更复杂的文本生成类任务的“千循-M”和“千循-XL”模型。为了使模型更好地适配企业需求,平台提供多种“微调”方案,包括 P-tuning、Instruction tuning、LoRA等,可以更好地融入企业的专有知识库数据。
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多模型组合
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多微调方案
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融入企业私域数据
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零样本学习
大模型在企业场景落地的局限性
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事实性错误多
当问题超过大模型知识范围时,大模型会开始编造一些“事实”。
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私域数据难融入
企业内部数据无法被公域模型覆盖,因此无法满足垂直业务需求。
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成本高昂
例如在实时文本交互场景,满足百万DAU的峰值并发,需要2000到3000个GPU。
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性能不足
大模型文本生成的延迟,叠加TTS的延迟,无法满足实时语音交互场景需求。
千循零样本AI平台的优势
“盘古NLU”模型,面向语义理解场景;“千循-M”和“千循-XL”模型,面向更复杂的文本生成类任务。
提供两种垂直场景低资源指令微调方案:P-tuning和LoRA,让模型更好地理解企业需求。
千循零样本平台的零样本、小样本学习能力强,可极大程度减少数据的标注成本。
在训练和落地盘古大模型、悟道·文汇大模型的过程中,积累了丰富的工程化经验。
千循大模型训练中融入了大量的各行业语音对话数据,更擅长沟通对话场景。
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多模型组合
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低资源微调
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零样本学习
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工程化能力强
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擅长沟通场景

千循零样本平台的三大业务场景
“千循零样本平台”在企业需要对外交互的营销场景、服务场景,以及内部的知识培训和内容运营场景,提供多种创新应用,帮助不同场景的不同角色员工提升产能和工作效率。

在线索外呼、线上营销、线下销售等场景,提供线索分析、话术辅助、素材生产、客户分析等能力。

在智能客服、人工客服场景,提供智能推荐、智能质检、知识索引、自动工单、画像提取等能力。

在企业内部的知识培训和内容运营场景,提供知识总结、话术优化、文案迭代、案例整理等能力。

新一代AI大模型带来的流程变革


千循零样本平台的基础能力
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