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大语言模型(Large Language Models)是一种基于深度学习的自然语言处理(NLP)模型,用于处理和生成人类语言文本。
主要应用领域
预训练语言模型:利用大规模语料库进行预训练,使模型具备通用语言能力。
自回归模型:通过预测下一个词的概率分布,逐步完善模型。
Transformer结构:采用多头自注意力机制,提高模型对上下文信息的捕捉能力。
1)分词技术:采用基于规则的分词算法,将文本切分为单词、短语等语言单位。
2)词向量表示:将单词、短语等语言单位转化为向量形式,捕捉语义信息。
3)句法分析:利用语法分析器进行句子结构分析,提取主谓宾等结构信息。
1)理解客户需求:大语言模型可以通过理解客户的问题和需求,提供准确、及时的答案和建议,提高客户满意度。
2)自动化回复:大语言模型可以针对常见问题编写自动化回复脚本,减轻人工客服的工作负担,提高服务效率。
3)情感分析:大语言模型可以通过情感分析技术,理解客户的情感和情绪,以便更好地满足客户需求。
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