语言大模型，基于大模型构建客服系统

AI领域有一个趋势，即“语言大模型”。这个模型不是简单的英文和中文的结合，而是将多种语言模型进行融合，以此来对文本进行更好地理解。

与其他自然语言处理方法不同，NLP模型并不需要去学习数据的具体分布，只需要去学习一个通用的模型，就可以自动生成符合人类自然语言理解的文本。

从语音到文字

在客服系统中最常见到的是文字客服，这也是在前端构建客服系统时的一个核心场景。而传统的语音客服主要是通过文本信息来获取客户需求，然后进行相应的处理。

对于文字客服来说，对语音信息进行文字转换，同时保证语音与文本之间的一致性是一个非常重要的问题。

对话与问答

在对话与问答的场景中，由于是机器和人类之间的交流，所以与自然语言处理中的NLP模型有一定差异。但这两个场景，都有一个共同的特点：可以很好地理解用户的意图，然后基于这些意图做出相应的回答。

语义理解

在对文本进行理解后，就需要对这些文本进行进一步的分析。在客服系统中，主要需要做的就是对用户输入的问题进行理解和回答。

在这个过程中，可以采用预训练的方法。预训练可以让模型自动从已有的数据中学习到通用知识，从而提高模型的泛化能力。

当用户输入一个问题后，将这个问题分成很多个小问题，然后在每个小问题下面构建相应的知识图谱。最后将这些知识图谱整合到一起，形成一个完整的知识库。在知识库中，可以进行智能问答。比如对于产品功能提问“我想要xx功能”，就可以给出相应的答案。

生成式理解

在NLP领域，可以生成式理解就是指让机器通过大量训练数据来学习自然语言中的某些知识。

生成式理解有很多种方式，最常见的就是使用一些预训练模型来帮助用户去完成一些任务，比如客服机器人、语音识别等。

通过以上两种方式，机器可以自动生成一篇文章、回答一道题目、甚至是做一道数学题，它可以把一个文本或者一个问题，自动地进行处理和生成。

总结

自然语言处理技术经过多年发展，已经从NLP1.0时代迈向了NLP2.0时代，在这一时期，随着深度学习和神经网络的不断发展，自然语言处理技术也得到了巨大的发展。

“大模型”的出现，为我们带来了全新的思路。

它为自然语言处理研究提供了更多的可能性，从模型层面和数据层面都会带来很多惊喜。

我们需要关注“大模型”在自然语言处理领域的应用和研究。目前已经看到了一些成果，比如一些简单文本生成模型已经能够生成“大文本”，这些“大文本”还需要进行更多的处理才能符合人类理解的标准。

来源天润融通，链接：语言大模型，基于大模型构建客服系统