智谱AI COO 张帆：大模子将重构用户体验-明略科技

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智谱AI COO 张帆：大模子将重构用户体验

2023-12-05

2023年11月15日，，，，，由秒针营销科学院提倡，，，，，明略科技集团及旗下秒针系统承办，，，，，以“‘大’有可为”为主题的2023第七届营销科学大会，，，，，于上海安莎国际聚会中心圆满落幕。。。。。。。。本次大会中，，，，，营销科学实践者的精彩分享让我们洞察到了未来营销的无限可能，，，，，也让我们对中国“大”市场、“大”需求、“大”模子、“大”生态、“大”责任的明确进一步加深。。。。。。。。

智谱AI COO 张帆先生受邀出席本届大会，，，，，揭晓以《大模子的商业新范式》为主题的演讲，，，，，梳理了人工智能手艺厘革之路，，，，，从重构用户体验的五大应用场景入手，，，，，为观众带来一场关于AI界线探索的旅程。。。。。。。。

智谱AI COO 张帆

以下为演讲内容整理，，，，，由明略科技企业级一站式大模子Copilot“小明助理”辅助编辑整理。。。。。。。。

去年12月ChatGPT问世后，，，，，两个月内全球用户过亿，，，，，给整个市场带来了重大的攻击，，，，，陌头巷尾的谈论离不开AI。。。。。。。。但AI并非新鲜事物，，，，，自上世纪50年月起就最先应用，，，，，虽然一经泛起过“深蓝”和“AlphaGo”等AI战胜人类棋手的例子，，，，，但总体而言，，，，，AI的生长速率并不算快。。。。。。。。然而，，，，，这次ChatGPT的泛起却以惊人的速率风行全球，，，，，用户增添都集中在一个月内完成，，，，，这比历史上任何风行全球的产品都要迅速得多，，，，，各至公司纷纷投入其中，，，，，许多久未露面的行业大佬也纷纷加入这个赛道。。。。。。。。

可以说，，，，，AI正在履历一次厘革，，，，，从已往的自力、高本钱、高门槛的手艺，，，，，到现在已经变得无处不在、普惠、高效的生产力和工具。。。。。。。。在移动互联网时代最先之前，，，，，也就是我们所说的AI 0.5时代，，，，，其时每做一个算法都需要单独设计一套流程，，，，，数据是自力的，，，，，模子和使命也各自自力，，，，，两个差别使命之间险些没有可复用的关系，，，，，这是一项很是高本钱、高门槛的手艺，，，，，其时只有少量的互联网大厂能够应用上。。。。。。。。到了约莫13、14年，，，，，神经网络的泛起了统一算法层，，，，，生产AI的本钱和门槛降低，，，，，带来的效果是AI的普及，，，，，只需要一些善于使用数据和算法的工程师就可以快速应用。。。。。。。。因此AI最先快速生长起来，，，，，也泛起了许多新兴公司快速生长。。。。。。。。这是AI第一次从互联网大厂走向工业和行业。。。。。。。。

到了今天，，，，，大模子的泛起将数据、算法、模子、使命都统一了。。。。。。。。一个模子可以做许多使命，，，，，若是举例说明，，，，，它很快就能学会，，，，，不需要准备大宗的数据资助它盘算。。。。。。。。一方面，，，，，今天模子已经可以做到许多原来做不到的事情，，，，，能力获得了扩展。。。。。。。。另一方面，，，，，它的生产和应用的本钱比原来下降了两个数目级，，，，，许多场景只需要原来几十分之一的本钱就能完成。。。。。。。。AI已经酿成了一种无处不在的主要能力，，，，，它正在改变我们所有应用现有的流程和场景。。。。。。。。

为什么我们今天以为千亿模子仍很主要？？？？？下图展示的是机械天生一篇文章，，，，，让人来判断是否为机械所写。。。。。。。。纵轴为被识别出来的概率，，，，，最差为50%，，，，，即瞎猜。。。。。。。。横轴为模子参数规模，，，，，1亿、10亿、百亿、千亿。。。。。。。。当仅有1亿模子时，，，，，人们通常能识别出机械模子。。。。。。。。然而，，，，，随着参数规模的增添至千亿，，，，，人们险些难以区分。。。。。。。。此时，，，，，我们可能会以为机械能力已靠近人类，，，，，这就是所谓的涌现能力。。。。。。。。

智谱AI是海内最早做大模子商业化的公司之一，，，，，已与凌驾2000家相关公司举行深度共创，，，，，已经积累一些履历，，，，，总结发明，，，，，大模子能够从“文本天生”、“信息抽取”、“信息检索”、“语音系统”五大应用场景中重构用户体验，，，，，提高用户知足度和忠诚度。。。。。。。。

文本天生

以前基于NLP做文本天生主要是基于规则的，，，，，能做的事情很少。。。。。。。。但大模子泛起后，，，，，通过文本天生和广告文案获得了验证。。。。。。。。现在，，，，，在文本天生应用场景中，，，，，可以做广告文案天生，，，，，也可以应用到办公场景中，，，，，如快速写文案、文章的扩写、缩写、改写、PPT的天生等。。。。。。。。另外，，，，，差别的渠道有差别的气概，，，，，大模子也能很好地处置惩罚，，，，，如小红书气概、抖音气概、知乎气概等。。。。。。。。

信息抽取

大模子这一方面的能力很强。。。。。。。。好比，，，，，“好吧，，，，，都听你的”，，，，，大模子能够细腻地剖析出来这句话的情绪。。。。。。。。现在我们正在构建一些落地场景，，，，，如销售环节销售职员和客户聊了一个小时后，，，，，可以快速抽取结构化的用户画像、用户需求数据，，，，，转到CRM系统中，，，，，还能转变为销售培训，，，，，用于给销售职员的回覆打分、做刷新建议。。。。。。。。

信息检索

今天互联网数据之重大，，，，，笔直领域数据足够疏散、异构，，，，，差别形态、差别内容混杂了许多噪音，，，，，原有的检索方法已经不可顺应云云重大的信息源。。。。。。。。而在大模子的赋能下，，，，，新版必应可以帮用户阅读所有用果，，，，，针对用户提出的问题天生效果，，，，，还可以用对话的方法一直追问。。。。。。。。

视频应用上同样云云。。。。。。。。在视频搜索方面，，，，，我们之前只能搜索到问题和封面，，，，，但想要提取内里的信息需要破费时间看完整个视频。。。。。。。。但有了大模子，，，，，可以通过多模态举行场景检索，，，，，用一系列能力将其转化为一种全新的检索方法，，，，，它会告诉你哪些片断是在形貌什么样的场景。。。。。。。。别的，，，，，尚有许多其他应用，，，，，例如在条约、简历、房产等商品或效劳方面，，，，，以及招聘等方面，，，，，大模子都可以资助你基于需求给你针对性回覆，，，，，并且还可以进一步追问。。。。。。。。这将在各个方面带来全新的体验。。。。。。。。

对话系统

以智能客服举例，，，，，古板的智能客服基本上是以QA的方法保存的，，，，，这种方法有很大的局限性。。。。。。。。若是召回太高，，，，，智能客服可能会胡乱回覆。。。。。。。。若是召回太低，，，，，许多问题就无法获得解答。。。。。。。。为相识决这个问题，，，，，只能扩大宗化QA的数目，，，，，从一万个增添到十万个，，，，，但这会使知识治理变得很是难题，，，，，任何信息的转变都可能影响到几百个效果，，，，，且本钱很高。。。。。。。。现在，，，，，大模子降低了对话系统的本钱，，，，，将一个文档丢给它就能自动检索并回覆问题。。。。。。。。这种手艺还可以进一步应用到汽车、手机、聚会纪要等对话类场景中。。。。。。。。

着实，，，，，大模子在种种场景中的应用远不止上述的五个场景，，，，，随着我们一直深入探索，，，，，发明大模子一直突破其界线。。。。。。。。建议各人在使用大模子时应该有更系统化的做法，，，，，大模子并非越大越好，，，，，或者是把自己已有的知识输入进去就可以了。。。。。。。。现实上，，，，，大模子真正能够落地行业和场景的方法只有三个，，，，，即预训练、微协调Prompt工程。。。。。。。。需要企业从自身需求出发，，，，，使用好自己的数据，，，，，并选择合适的方法要领。。。。。。。。

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