训 练 微 调 将模型在大规模无标注数据上进 行自监督训练得到预训练模型 将模型在下游各种自然语言处理任 务上的小规模有标注数据进行微调 得到适配模型 AI大模型就是预训练语言模型 通过在大规模宽泛的数据上进行训练后能适应一系列下游任务的模型 预训练语⾔模型“预训练 + 微调”技术范式 ⼤规模⽆标注 ⽂本数据 模型预训练 不同特定任务 有标注训练数据 模型微调 测试数据 最终模型 Driven，模型基于大规模语料训练而成； Ø Multi-tasks Adaptive，支持多种任务，包括自然 语言生成NLG和自然语言理解NLU类的任务； Ø Few-shot (Zero-shot)，在少甚至无标注样本的 条件下支持推理（自监督学习）。 产业研究 战略规划 技术咨询 3 大模型发展历程 众多预训练模型相继涌现，OpenAI 以 GPT2、GPT-3、ChatGPT 等系列模型为代表，持续引领大模型时代的浪潮 与主机厂合作落地 使用了百度文心ERNIE 3.0大模型，在智能客服知识库扩充、车载语音系统短答案生成、 汽车领域知识库构建三个任务上进行了微调与验证。 该大模型在2300万条吉利汽车专业领域无标注数据上进行模型预训练，并联合双方的人 工智能专家和汽车行业专家一起研发。 百度使用半监督、自训练方案对大模型进行训练 应用于提升百度自动驾驶感知算法 Ø 先用有标签数据对模型进行初始启动训练，后将模型在无标签数据上进行推理得到伪

对话管理）结合起来决 定，怎么简单怎么来 意图识别 - 分类模型 分类模型和 seq2seq 判别模型的训练都属于有监督学习， 因此，所有的训练数据都是标注数据。 因此，在进入训练阶段前必须要经过一个步骤：人工标注。 如果大家真的在工作中应用机器学习，标注就是无法逾越的 脏活累活。 实体抽取 -Seq2Seq 判别模型 人工标记 语料 (Utterance) 意图 (Intent) [00183]{ 网络爬取 开源语料库 用户日志语料 人工编写 语料预处理 人工标记 模板配置 业务咨询 阅读用户日志 模型训练 分词 Word2Vec 卷积神经网络 Keras 文本分类 命名实体识别 词性标注 TensorFlow 语义理解 NLU 保存模型 知识图谱 Knowledge Graph 本体构建 网络爬取 客户文档 本体库 实体词典 语义解析 本体查询 查询陈述

句粒度：成分分析、语义编码、语义相似度计算 会话 / 篇章粒度：语义编码、状态识别、自动摘要 底层算法 API • 模型训练 • 模型预测 • 分词、 word2vec • 词法、句法 • 词性标注、命名实体识别 资源管理 / 任务调度接口 应用组件 API • 模板式组件构建 • 拖拽式功能组合 • 多维度效果分析 深度学习算法库 CNN 、 RNN Attention 、 Multitask 、 AP 、 LAD 等 LR 、 SVM 、 GBDT 等 GLM 、 Lasso 、 GBCT 等 自然语言处理算法库 分词、 word2vec 等 词法分析、句法分析等 词性标注、命名实体识别等 视觉智能 应用组件 语音智能 应用组件 CPU 集群 GPU 集群 AI 智能全场景 场景构建指引 查询 咨询 推荐 人工客服工作内容枯燥重复、工作强度大、待遇低、接触负面情 绪 多，客满提升难度大； l 人员流动高，培训成本高，培训质量参差不齐； 追一解决方案价值：真正实现低成本运营，提升 ROI 便捷的教育工具 每周标注 1000 条用户问句 即可维持准确率 教育量 AIForce - 交互总览 以 AI 对话机器人为基础的企业智能 助理 AIForce ：以 AI 对话机器人为基础的企业智能交互平台

不 足 移动 4G 的 38 元大流量套餐有 么 KAM R 31 智 能 服 务 事 业 部 2. 有歧义的实体 • 如何取消订购套餐 vs 我本月套餐送话费 吗 • 序列标注模型，并改进 Tag Schema 效果 解决方案 -KAMR Parser- 实体识 别 1. 无实体问句 • 推荐便宜点的套 餐 3. 不连续的实体 • 大流量 58 元套 餐 启发式问答 指代消解 智 能 闭环 ： 标 注 与 回 在 线 训 智 能 诊断 KAMR Parsing 意图分类 基础 NLU 中文分词和词性标注 句法依存分析 篇章分析 KG 编辑平台 本体与语料 可视化编辑 通用 Ontology 与语料库 练 、 流 、 面向知识运营人员的结构化问答平台 智 能

条形图：对比不同分类的数量 o 散点图：展示输入特征与分类之间的关系 示例饼图： 3. 详细信息查看 用户点击任意结果项后，应弹出详细信息窗口，提供该对象更 详细的分类过程与依据，包括标注的特征重要性、模型预测的 信心值等。用户可以了解到哪些特征对分类影响最大，从而有 助于后续的分析与决策。 4. 导出功能 为了方便用户进行后续的数据处理，结果展示模块应允许用户 将分类结果导出为多种格式，如 修正。主要的数据清洗方法包括：  线性插值法  均值填充法  Z-score 法检测异常值 为了提升数据的可用性，我们还将实施数据标注工作，确保数 据在后续模型训练中的有效性。这一过程将借助业内专业的数据标 注团队，对采集到的数据进行分类标注。例如，对于流水分类系 统，需要明确每个数据点所对应的流水类别。 另外，我们将搭建数据采集的平台，将不同来源的数据进行整 合，形成统一的数据管理系统。具体的数据采集流程如下： --> H[数据清洗与标注] H --> I[数据存储与备份] 为确保数据的多样性与代表性，我们在数据采集过程中还将考 虑不同的时间段与环境条件。例如，采集在不同生产班次、不同天 气情况、不同设备状态下的数据，以增强模型的泛化能力。采集的 周期性与随机性相结合，将有助于涵盖更广泛的情况。 综上所述，数据采集方法的实施将结合传感器技术与人工方 式，并辅以数据清洗、标注与管理平台的搭建。这种多元化、系统

...................................................................................... 13 4.4 设备设计标注................................................................................................... 根据所设定的权限，不同的用户组可以看到不同的内容， 集成系统同时给各用户组提供独立应用。 所有用户的操作记录将自动存档，并不能被删除修改。 图 4.2 用户管理配置界面 4.3 信息浏览 平台具备电子地图的监控模式，设备标注在地图平面上，给 用户提供更直观的浏览方式。 管理平台可以实现包括以下的浏览功能： 1) 提供本项目分布平面图。可以为用户提供按不同选 择排列的区域图，浏览设备分布、设备属性信息等。 2) 的报警声音提醒监控人员报警事件的发生，同时弹出报警画面， 监控者可以通过电子地图的提示快速找到报警位置，并根据报 警画面判断是否为误报。电子地图作为安防监控的直观方式， 让操作人员操作简捷。 4.4 设备设计标注 用户终端软件分设计模式和运行模式两种，在设计模式下 （需要授权），系统相当于一个设计器，你可以任意画图，设 置图片，放图标，放文字，按钮，下拉框…然后对相关设计的 对象关联到具体设备的数据或操作命令。

应用场景，如智能客服、供应链优化、市场预测等。通过整合企 业内部数据和外部数据源，训练出适用于企业特定需求的大模型， 确保模型在精度、速度和稳定性方面达到行业领先水平。 其次，实现数据管理的智能化和自动化，提升数据采集、清 洗、标注和存储的效率。通过搭建统一的数据管理平台，确保数据 的质量与一致性，降低数据孤岛现象，为企业决策提供可靠的数据 支撑。 此外，项目旨在提升企业内部的技术协同能力，通过标准化接 口和模块化设计，实现 储系统和网络设备，确保模型训练和推理的高效运行。同时， 配置必要的软件环境，如深度学习框架、分布式训练工具和容 器化平台。 2. 数据管理与预处理：建立统一的数据管理平台，支持多源数据 的采集、清洗、标注和存储。实施数据安全策略，确保数据的 隐私性和合规性。数据预处理流程将包括数据增强、特征提取 和格式转换等步骤，以提高模型训练的质量。 3. 模型开发与训练：基于经典算法和最新研究成果，开发适用于 据的访问模式和业务需求，常见的分区维度包括时间、地域、业务 线等。此外，数据湖的元数据管理是确保数据可发现性和可管理性 的关键，建议引入统一的元数据管理工具（如 Apache Atlas 或 AWS Glue）对数据进行分类和标注。 “ 在数据仓库与数据湖的集成设计中，建议采用 Lambda 架 ” “ 构 或 Kappa ” 架构 来实现批处理与实时处理的统一。Lambda 架 构通过批处理层和速度层的结合，既支持历史数据的深度分析，又

缺少像互联网时代的 Windows 和 Android 一样的规模化能力，来降低应用开发的门槛，打造完善生态链。 u AI 2.0 ： AI 2.0 克服了 AI 1.0 单领域、多模型的限制，可以用无需人工标注的超级海量数据去训练一个具有跨领域知识的基础大模型 （ Foundation Model ）；基于大模型，各种创新应用将层出不穷。 AI 2.0 + 金融：我们认 等领域的研究，完善内容生态构建，丰富证券信息产品矩阵。人工智能技术应用 于 数据生产、产品研发等多个环节。公司主要采用自然语言处理 (NLP) 、计算机视觉 (CV) 等技术，自动采录数据、自动解析文本、抽取关 键信 息，并提供标注平台、数据比对平台，着力发展小达智能写手，问小达等产品，由此形成了一套系统的金融数据解决方案，并研发了 智能金 融问答、公司图谱等一系列特色 AI 功能。 产品示例： AI 挖掘机，通过 AI

智能解决率 转人工率 准确率 召回率 有结果率 知识覆盖率 贝壳智能客服系统架构 置信度 计算 拓展问题 KB 知识准确率 KG 语义匹配 相似检索 意图过滤 问题聚类 数据标注 动作响应 图谱挖掘 标准问题 数据运营 精准解析 槽位填充 情感分析 任务层 数据层 接入层 中控层 miss 知识发 现 指标 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS

情报信息捕获：通过多种渠道进行情报信息的收集 （2）入库清洗：对捕获的疑似威胁情报信息进行入库清洗，如格 式统一转换和存储，各信息源数据整合，关键词提取和数据粗筛等 （3） 样本标注及模型调试：基于业务经验进行样本标注，并对 prompt定制化调试-->将大模型作为分类模型训练，效果符合预期后， 部署至混元一站式平台，并通过混元API接口，进行情报分类和摘要 生成等任务处理-->结合多种方案实现情报相似度计算和去重