? ? ? ?隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的企業(yè)開始將其應(yīng)用于工作場(chǎng)景中，以提高效率和降低成本。其中，人工智能問(wèn)答系統(tǒng)是許多企業(yè)選擇的重點(diǎn)，因?yàn)樗軌驗(yàn)閱T工提供問(wèn)題解答、數(shù)據(jù)查詢、業(yè)務(wù)辦理、知識(shí)搜索問(wèn)答等服務(wù)，并最終成為員工最親密的工作助手。而實(shí)現(xiàn)這一目的的關(guān)鍵在于建立一個(gè)高效的大型語(yǔ)言模型。

? ? ?目前，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上出現(xiàn)了許多不同的大型語(yǔ)言模型，如百度的ERNIE、阿里的BERT、華為的HIBERT等。那么，這些大型語(yǔ)言模型有什么優(yōu)缺點(diǎn)？在應(yīng)用場(chǎng)景中，哪些模型表現(xiàn)更出色？本文將對(duì)國(guó)內(nèi)大模型進(jìn)行對(duì)比分析，并介紹典型企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景下的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)。

? ? ?首先，讓我們來(lái)看看國(guó)內(nèi)大模型的主要應(yīng)用場(chǎng)景。除了常見的聊天機(jī)器人和智能客服外，企業(yè)內(nèi)部問(wèn)答系統(tǒng)也是關(guān)注的重點(diǎn)。這些問(wèn)答系統(tǒng)通常會(huì)收集來(lái)自海量工單數(shù)據(jù)、機(jī)器人對(duì)話數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化文檔等信息，以便將其納入訓(xùn)練，以確保模型能夠深度理解和適應(yīng)企業(yè)語(yǔ)言和業(yè)務(wù)場(chǎng)景?；谶@些特征，我們選取了AskBot大模型進(jìn)行對(duì)比研究，并將其與百度的ERNIE、阿里的BERT、華為的HIBERT進(jìn)行了比較。

? ? ?在基礎(chǔ)模型方面，ERNIE、BERT和HIBERT都使用了Transformer框架，這是自注意力機(jī)制的基礎(chǔ)上構(gòu)建的高效編碼器-解碼器框架，被廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域。而AskBot大模型則是通過(guò)結(jié)合不同的大型語(yǔ)言模型來(lái)優(yōu)化各種任務(wù)的。這也是AskBot大模型的一大優(yōu)勢(shì)，因?yàn)樵撃Ｐ涂梢愿鶕?jù)任務(wù)的不同來(lái)選擇不同的模型進(jìn)行任務(wù)處理，實(shí)現(xiàn)更高效的運(yùn)行和更準(zhǔn)確的結(jié)果。

? ? ? 除了模型架構(gòu)外，模型訓(xùn)練和評(píng)估也是影響模型性能的另一個(gè)關(guān)鍵因素。盡管ERNIE、BERT和HIBERT都采用了海量的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但它們?cè)谀Ｐ陀?xùn)練和評(píng)估方面存在不同。例如，ERNIE在預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中使用了更多的領(lǐng)域特定語(yǔ)料庫(kù)來(lái)進(jìn)一步提高模型效果，而BERT則側(cè)重于使用更多的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，以增加模型的泛化能力。相比之下，AskBot大模型使用了來(lái)自各種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，例如海量工單數(shù)據(jù)、機(jī)器人對(duì)話數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化文檔等，模型的適應(yīng)能力更為強(qiáng)大。

? ? ? 在企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景中，模型的效果和速度也是非常重要的。我們對(duì)四種模型在問(wèn)答場(chǎng)景下進(jìn)行性能測(cè)試，結(jié)果表明，AskBot大模型在模型精度和響應(yīng)速度方面表現(xiàn)最為出色。因?yàn)槟Ｐ腿谌肓烁鞣N數(shù)據(jù)源，所以模型可以很好地適應(yīng)自然語(yǔ)言表達(dá)的不同形式和常見的領(lǐng)域術(shù)語(yǔ)和縮略語(yǔ)。此外，由于AskBot大模型是基于GPU硬件平臺(tái)實(shí)現(xiàn)的，它可以實(shí)現(xiàn)更快的響應(yīng)速度，這對(duì)于企業(yè)內(nèi)部問(wèn)答系統(tǒng)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。

? ? ? 總之，國(guó)內(nèi)大模型在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。雖然ERNIE、BERT和HIBERT等模型在不同方面具有不同的優(yōu)勢(shì)，但AskBot大模型在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中表現(xiàn)最為出色。通過(guò)結(jié)合不同的大型語(yǔ)言模型來(lái)優(yōu)化各種任務(wù)，并使用不同的數(shù)據(jù)源進(jìn)行訓(xùn)練，AskBot大模型能夠深度理解和適應(yīng)企業(yè)語(yǔ)言和業(yè)務(wù)場(chǎng)景，提供高效準(zhǔn)確的問(wèn)題解答、數(shù)據(jù)查詢、業(yè)務(wù)辦理、知識(shí)搜索問(wèn)答等服務(wù)，成為員工最親密的工作助手。

AskBot大模型應(yīng)用簡(jiǎn)介：AskBot大模型結(jié)合了不同的大型語(yǔ)言模型來(lái)優(yōu)化各種任務(wù)，同時(shí)將來(lái)自海量工單數(shù)據(jù)，機(jī)器人對(duì)話數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化文檔等安全脫敏數(shù)據(jù)納入訓(xùn)練，以確保AskBot能深度理解和適應(yīng)企業(yè)語(yǔ)言和業(yè)務(wù)場(chǎng)景，為員工提供問(wèn)題解答，數(shù)據(jù)查詢，業(yè)務(wù)辦理，知識(shí)搜索問(wèn)答等服務(wù)，成為員工最親密的工作助手，前往了解>>https://www.askbot.cn/llm