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2023-07-04 16:58:23
LLM需要巨大的模型参数量,而垂直领域优质数据的获取相当困难,一些在垂类领域已经有积淀的团队更有优势。团队会采取接入大模型API并继续结合传统模型的方式,结合LLM给出的结果对传统模型进行效果改良。实现落地应用还要经过增加垂类训练数据、优质数据预处理、模型训练和微调、调整对话策略等过程。
LLM在闲聊业务上有明显优势,一些模型回答不上来的内容可以给出更加丰富的兜底回复。LLM在上下文方面有着超越传统NLP技术的优势,并且能够对回复内容给出前后连续性的回复,对话的自然度也会有明显提升。LLM对于垂类任务型对话的语音交互设计流程中,传统语音交互设计顺着传统NLP研究思路,但穷举对话意图的工作会被减少,这些可以由大量用户原始对话数据进行持续训练。模型仍需要设定好上下文理解的边界,确保用户不同任务指令不会被记忆混淆。
大模型在VUI领域的大规模落地应用仍然需要时间。但我相信这值得期待。
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