冰兰科技：用大小模型融合能力重塑智能客服赛道

随着人工智能技术的飞速发展,智能客服赛道正迎来一场前所未有的革命。在这场变革中,冰兰科技凭借其卓越的多模态大模型技术和强大的语意理解NLP等技术,在这场变革中展露头角,打造了一个又一个最佳行业实践。

一、冰兰科技的落地场景

冰兰科技的多模态大模型,语意理解 NLP,语音识别 ASR等技术在汽车行业有着广泛的应用场景,涉及到人机对话交互、相似文本推荐、知识图谱构建、文档审查及批改、舆情分析、语义搜索等方面。

（一）人机对话交互

基于冰兰科技的人机交互平台,结合图像、语音以及文字的情绪识别完成多模态人机交互。通过多模态的结合 ,达到听懂,读懂以及看懂的人机交互。

通过人脸表情特征的变化,以及声纹特征和语义理解多角度出发,可支持多种图像和语音情绪判别,通过文字语意解析,支持多种文字情绪判别。结合数字人方案可实现虚拟形象随着对话者的情绪反应而有不同的脸部表情变化,并且通过了解对话的心情而作出不同的对话回应。打造具有情感理解、有温度的人机交互。

（二）知识图谱支持平台

在汽车行业,无论是企业内部还是用户端、平台端充斥着海量的非结构化数据,如何提取价值数据且对业务决策进行辅助?如何将分散的多种数据,进行互动和共享,得到有效利用? 对与汽车行业的管理着来说都是有待解决的重要问题。

冰兰科技的知识图谱支持平台,可对海量结构化或非结构化数据进行汇集存储,管理和检索。 并通过强大的自然语言理解和知识挖掘能力,自动进行文本解析和知识抽取、自动构建知识图谱, 实现认知搜索、智能问答、智能培训、知识推理、文本审核、文本比对、文本查重等多种知识应用。形成从知识的来源到应用完整覆盖端到端场景解决方案,为企业实现知识积累、共享、创新,并用知识赋能企业高效发展提供助力。

二、冰兰科技的核心技术优势

1. 预训练

预训练技术是大模型成功的关键。冰兰科技公司采用最先进的深度学习框架和算法,构建了庞大的基础模型,通过海量数据的训练,让模型具备强大的基础能力。预训练的好处在于,它可以让模型在未经过特定任务训练的情况下,就具备一定的泛化能力,从而在后续的具体任务中能够快速适应并取得优异的表现。

冰兰的预训练技术包括但不限于以下几个方面:

模型架构优化:采用高效的模型架构,如Transformer等,确保模型在性能和准确性之间取得平衡。

多任务学习:通过同时训练多个相关任务,让模型学习更丰富的知识和能力,提高泛化性能。

2.行业知识数据积累和处理

在大数据时代,数据是驱动模型进步的关键。冰兰科技公司重视行业知识数据的积累与处理,通过不断收集、整理、清洗和标注数据,为模型提供高质量的训练样本。冰兰拥有专业的数据团队和先进的数据处理工具,能够确保数据的质量和多样性。

在行业知识数据积累方面,冰兰科技借助一些高效且安全的措施:

定制化数据采集:根据不同行业和任务的需求,定制数据采集策略,确保数据的针对性和准确性。

数据清洗与标注:采用先进的自动化工具和人工相结合的方式,对数据进行清洗和标注,提高数据质量。

数据安全与隐私保护:严格遵守相关法律法规,确保用户数据的安全和隐私。

在行业知识数据处理方面,冰兰也有着自己独特优势:

高效的数据处理流程:通过自动化工具和高效的数据处理算法,提高数据处理效率和准确性。

灵活的数据变换:根据不同任务和模型的需求,对数据进行灵活的变换和增强,提高模型的泛化能力。

深度数据挖掘:利用先进的数据分析技术,挖掘数据中的潜在规律和趋势,为业务决策提供支持。

3.大小模型融合

大小模型融合是近年来大模型技术的一个重要发展方向。冰兰科技尤为注重大小模型的融合应用,通过将大模型的泛化能力和小模型的特定任务能力相结合,实现更好的性能和效果。

在大小模型融合方面,冰兰科技的技术优势体现在:

模型压缩与蒸馏:通过模型压缩和蒸馏技术,将大模型的知识和能力转移到小模型中,实现小模型的快速训练和推理。

多任务学习与知识迁移:利用多任务学习和知识迁移技术,让大模型在多个任务中同时学习并积累知识,然后将这些知识迁移到小模型中以提高其性能。

动态模型组合:根据不同任务的需求和场景特点,动态地选择和组合不同大小和类型的模型进行推理和决策,实现最优的性能和效果。

关于冰兰

北京冰兰科技有限公司是一家致力于企业服务领域领先人工智能技术研发的创业公司,研发团队来自小冰和微软全球,均有着丰富的经验和深刻行业认知。凭借在小冰及微软全球多年在人工智能产品及技术的积累,冰兰科技的核心技术已覆盖大语言模型(LLM)、自然语言处理(NLP)、计算机语音(ASR)、计算机视觉(CV)及人工智能内容生成(AIGC)。其中,在开放域对话、多模态交互、超级自然语音及内容生成领域居于全球领先。

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