以大模型为代表的AI技术的发展,让各行各业对智能化的未来产生了更多的畅想。对政企行业来讲,尽管大模型技术有着强大的吸引力,但同时,通用语言大模型在行业应用中所面临的私域知识难包含、不准确,判别式任务精度和时效性不足,数据安全和计算可信问题,以及成本高、速度慢等情况,都成为大模型落地政府和企业之前亟待解决的难题。
DFM-2:具备通用智能,关注行业需求
思必驰DFM-2大模型是思必驰在对话式人工智能源头技术创新长期积累的体现。它具备通用语言计算大模型的所有AGI特性,包括文案创作、代码生成、逻辑推理、常识问答、多轮聊天等,同时针对通用模型事实不准、私域知识无法包含、专用领域理解性能不足等问题,进行一系列技术改造,形成DFM-2行业大模型,具有“场景专业化、模型专用化、体验专精化”三大特点。
通过引入DFM-2大模型,政企服务的产品方案可新增基于公文文档阅读理解的多轮问答、智能助理技能,一方面能够提升政务服务系统的理解能力、思维链推理能力、多维度信息关联能力和多模态交互能力,提高服务的智能化水平和效率;另一方面可以助力政企工作人员的日常管理和文案写作,比如智能运维、智能会议、公文生成、业务流转等,同时保障信息安全可信,进而推动一网通办、一网统管、一网协同的政企数字化发展。
目前,思必驰已在金融服务、轨道交通、政务公安等多个领域落地智能服务方案,并持续探索大模型技术在相关场景上的创新发展。
基于DocDFM的智能问答
政策咨询、业务办理是最常见的政企服务内容。传统的智能客服,一般要先理解用户说什么,再去知识库里或互联网上去搜索一个匹配的答案。这种检索式的做法既复杂、工程量大,维护成本也很高。
基于阅读理解的可靠知识查询DocDFM的应用,可帮助系统通过对文档等非结构化数据的阅读理解实现统一的、更易理解、更便捷的知识查询与归纳,大幅降低知识训练的难度,问答结果也更准确。该技术可广泛应用于金融、政务、轨交等行业的线上线下服务咨询、智能问答、智能搜索、市民热线智能受理、交互式智能政务办事等服务场景。
语音、数字人多模态交互
语音+数字人的多模态交互已经逐渐成为智能化服务的“标配”。思必驰将对话用户界面DUI平台与DFM-2大模型相结合,推出DUI 2.0,并结合声音复刻、单人千音、数字人等系列生成式AI技术,完成全链路对话系统升级。通过小数据模型训练,可实现高品质数字人生成,个性化对话生成与语音合成模型无缝结合,构建可自由交互的个性化数字形象。
在DFM-2发布会现场,思必驰联合创始人、首席科学家俞凯就以自己的形象生成了一个会作诗、粤语英语普通话无缝切换的“数字人俞凯”。
目前,思必驰的数字人方案已经在轨道交通智能客服、医保大厅等多个场景落地应用,为用户提供亲切自然的信息咨询服务。
推进方言数字化建设
方言,蕴含着一个地域的历史与文化。然而,随着全球化和城镇化的高速发展,方言的影响力日渐式微。为保护语言文化多样性,传承中华民族的“文化基因”,思必驰基于生成式人工智能及大模型技术,推动方言数字化建设由数据采集走向场景应用。
目前,思必驰与苏州广电传媒集团联合打造的吴方言人工智能主播在苏州广电总台FM91.1新闻综合广播正式上线,未来将逐步建成吴方言数据库、吴方言数字化标准体系、吴方言数字化应用平台等,并实现吴方言+人工智能在媒体、教育、文旅、大健康、数字家庭等场景应用。
支持内容生成的智能会议服务
思必驰将DFM-2大模型应用于政企日常会议场景,使会议系统不仅可以将会议语音自动转成文字记录,更具备自动生成主题分类、会议摘要、待办事项,以及篇章规整、一键成稿等功能,一方面大大提高政企会议效率,另一方面能够辅助后续的工作内容。
此外,在公安部门实行某些案件梳理的过程中,DFM-2大模型能够将相应案件信息从多种信息源进行获取,综合统一进行思考与推理,辅助工作人员进行决策。在智能质检、智能运维等场景,思必驰也升级了相应的大模型产品方案,为用户提供日常检测、数据归纳总结以及衍生的分析预测服务能力。
面向客户的模型专用化
作为具备通用智能的行业大模型,DFM-2同时支持面向产业的专有模型定制和私有化部署(大模型迁移定制算法技术行业领先),可在大模型算力和训练平台方面与客户展开合作,打造具有自身特色、高可用的专用化模型。
具体地讲,思必驰可为客户提供数据工程、基底模型、训练平台、提示词工程等一系列大模型所需的技术工程资源,并结合客户高端智算算力、专有场景数据,实现垂直领域的大模型大规模可定制能力。目前,思必驰已上线自研大模型定制训练平台LMOps平台,聚焦算力与模型,支撑面向具体行业的业务模型快速训练、效果评估、快速上线和持续优化。
数字化时代,政企服务面临着更高的智能化挑战。具备通用智能、针对垂域的行业语言大模型的应用,无疑为政企数字化发展提供了强劲动力。未来,思必驰期待与更多的企业开展合作,一方面建立通用人工智能基础设施,使其成为一种普及型的公共服务,方便企事业单位和政府研发部门使用,进而提高政务服务与企业服务效率;另一方面加大研发定制化的大模型产品,包括私有化的大模型,以及针对特定产品进行客户化调整,以满足政企服务在智能化浪潮中的多样化需求。
