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語言大模型，基于大模型構(gòu)建客服系統(tǒng)

原創(chuàng)

2023/12/19 15:47:53

來源：天潤融通

作者：Tian

圖標 2814

本文摘要

AI領(lǐng)域有一個趨勢，即“語言大模型”。這個模型不是簡單的英文和中文的結(jié)合，而是將多種語言模型進行融合，以此來對文本進行更好地理解。與其他自然語言處理方法不同，NLP模型并不需要去學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的具體分布，只需要去學(xué)習(xí)一個通用的模型，就可以自動生成符合人類自然語言理解的文本。

AI領(lǐng)域有一個趨勢，即“語言大模型”。這個模型不是簡單的英文和中文的結(jié)合，而是將多種語言模型進行融合，以此來對文本進行更好地理解。

與其他自然語言處理方法不同，NLP模型并不需要去學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的具體分布，只需要去學(xué)習(xí)一個通用的模型，就可以自動生成符合人類自然語言理解的文本。

語言大模型

從語音到文字

在客服系統(tǒng)中最常見到的是文字客服，這也是在前端構(gòu)建客服系統(tǒng)時的一個核心場景。而傳統(tǒng)的語音客服主要是通過文本信息來獲取客戶需求，然后進行相應(yīng)的處理。

對于文字客服來說，對語音信息進行文字轉(zhuǎn)換，同時保證語音與文本之間的一致性是一個非常重要的問題。

對話與問答

在對話與問答的場景中，由于是機器和人類之間的交流，所以與自然語言處理中的NLP模型有一定差異。但這兩個場景，都有一個共同的特點：可以很好地理解用戶的意圖，然后基于這些意圖做出相應(yīng)的回答。

語義理解

在對文本進行理解后，就需要對這些文本進行進一步的分析。在客服系統(tǒng)中，主要需要做的就是對用戶輸入的問題進行理解和回答。

在這個過程中，可以采用預(yù)訓(xùn)練的方法。預(yù)訓(xùn)練可以讓模型自動從已有的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到通用知識，從而提高模型的泛化能力。

當(dāng)用戶輸入一個問題后，將這個問題分成很多個小問題，然后在每個小問題下面構(gòu)建相應(yīng)的知識圖譜。最后將這些知識圖譜整合到一起，形成一個完整的知識庫。在知識庫中，可以進行智能問答。比如對于產(chǎn)品功能提問“我想要xx功能”，就可以給出相應(yīng)的答案。

生成式理解

在NLP領(lǐng)域，可以生成式理解就是指讓機器通過大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)自然語言中的某些知識。

生成式理解有很多種方式，最常見的就是使用一些預(yù)訓(xùn)練模型來幫助用戶去完成一些任務(wù)，比如客服機器人、語音識別等。

通過以上兩種方式，機器可以自動生成一篇文章、回答一道題目、甚至是做一道數(shù)學(xué)題，它可以把一個文本或者一個問題，自動地進行處理和生成。

總結(jié)

自然語言處理技術(shù)經(jīng)過多年發(fā)展，已經(jīng)從NLP1.0時代邁向了NLP2.0時代，在這一時期，隨著深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，自然語言處理技術(shù)也得到了巨大的發(fā)展。

“大模型”的出現(xiàn)，為我們帶來了全新的思路。

它為自然語言處理研究提供了更多的可能性，從模型層面和數(shù)據(jù)層面都會帶來很多驚喜。

我們需要關(guān)注“大模型”在自然語言處理領(lǐng)域的應(yīng)用和研究。目前已經(jīng)看到了一些成果，比如一些簡單文本生成模型已經(jīng)能夠生成“大文本”，這些“大文本”還需要進行更多的處理才能符合人類理解的標準。

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