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選型指南
2025-02-19 15:00:00
作者：JIfan
閱讀量：37
文章目錄
哪家公司大模型一體機(jī)接入了DeePSeeK？得助智能大模型一體機(jī)全面支持DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、Janus Pro、得助領(lǐng)域大模型、Llama、Claude、通義千問、百川等多種國內(nèi)外大模型的API接入及企業(yè)私有化部署。
構(gòu)建一套屬于自己的大模型系統(tǒng)，對企業(yè)而言是個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。從模型的研發(fā)、訓(xùn)練，到服務(wù)器的搭建、運(yùn)維，每一步都需要專業(yè)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)和大量的資金投入。就拿模型訓(xùn)練來說，不僅要購置性能強(qiáng)大的GPU，還得配備專業(yè)的算法工程師來優(yōu)化模型參數(shù)。這對于許多中小企業(yè)來說，是一筆難以承受的開支。而且，即便投入了大量資源，也不能保證就能訓(xùn)練出一個(gè)性能卓越、符合業(yè)務(wù)需求的模型。
市面上的大模型種類繁多，像DeepSeek系列、Llama、Claude、通義千問、百川等等，每個(gè)模型都有自己的特點(diǎn)和優(yōu)勢。企業(yè)在選擇模型時(shí)，常常會陷入迷茫，不清楚哪個(gè)模型最契合自身的業(yè)務(wù)場景。比如，一家從事電商的企業(yè)，想借助AI優(yōu)化客戶服務(wù)和商品推薦。它可能會發(fā)現(xiàn)，有些通用模型在自然語言處理方面表現(xiàn)不錯(cuò)，但在商品推薦的精準(zhǔn)度上卻不盡人意。要是選錯(cuò)了模型，不僅達(dá)不到預(yù)期效果，還可能白白浪費(fèi)大量時(shí)間和資源。
企業(yè)引入大模型，最終是為了提升業(yè)務(wù)效率、優(yōu)化客戶體驗(yàn)、創(chuàng)造更多價(jià)值。然而，實(shí)際情況往往不盡如人意。在一些復(fù)雜業(yè)務(wù)場景中，如金融行業(yè)的復(fù)雜文本問答、制造業(yè)的生產(chǎn)流程優(yōu)化等，傳統(tǒng)模型或未經(jīng)過優(yōu)化的大模型難以準(zhǔn)確處理，導(dǎo)致應(yīng)用效果不佳。以金融行業(yè)為例，金融產(chǎn)品和條款復(fù)雜，基于小模型的傳統(tǒng)機(jī)器人在解答客戶咨詢時(shí)，準(zhǔn)確率始終難以突破，無法滿足商用要求。
1.廣泛且強(qiáng)大的模型支持
得助智能大模型一體機(jī)堪稱“模型寶庫”，全面支持DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、Janus Pro、得助領(lǐng)域大模型、Llama、Claude、通義千問、百川等多種國內(nèi)外大模型的API接入及企業(yè)私有化部署。其中，DeepSeek系列大模型憑借卓越的性能和廣泛的應(yīng)用場景，在AI領(lǐng)域嶄露頭角。企業(yè)通過得助智能大模型一體機(jī)，能夠輕松接入這些大模型，無需再從零開始構(gòu)建復(fù)雜的模型體系，大大縮短了AI應(yīng)用的開發(fā)周期。
2.DeepSeek提升復(fù)雜文本問答準(zhǔn)確率
在銀行、財(cái)富、保險(xiǎn)等金融行業(yè)，金融產(chǎn)品和條款復(fù)雜冗長，基于小模型的傳統(tǒng)機(jī)器人在處理這類問題時(shí)，準(zhǔn)確率一直難以突破。大模型的出現(xiàn)改變了這一局面，得助智能大模型一體機(jī)接入DeepSeek系列大模型后，效果顯著提升。實(shí)測數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)前通用開源大模型在真實(shí)金融業(yè)務(wù)場景中的準(zhǔn)確率普遍在79.8%左右，而DeepSeek-V3（通用型）的準(zhǔn)確率高達(dá)95.1%，DeepSeek-R1（推理型）的準(zhǔn)確率為94.9%，整體準(zhǔn)確率提升了15%。這使得復(fù)雜文本問答場景真正達(dá)到了商用要求，能夠有效降低金融行業(yè)客戶咨詢場景中的復(fù)雜咨詢轉(zhuǎn)人工率，讓AI客服能夠自主完成更多咨詢?nèi)蝿?wù)，減輕人工客服的壓力。
3.適配多種應(yīng)用場景，提升業(yè)務(wù)效果
得助智能大模型一體機(jī)在超過30個(gè)大模型應(yīng)用場景進(jìn)行了全面評測。結(jié)果表明，在超過90%的場景中，通過切換DeepSeek V3或R1模型，平均能帶來5%-20%的效果提升。例如在電商領(lǐng)域的商品推薦場景中，接入DeepSeek模型后，能夠更精準(zhǔn)地分析用戶的購買歷史和瀏覽行為，為用戶推薦更符合其需求的商品，從而提高商品推薦的點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率。在制造業(yè)的質(zhì)量檢測場景中，DeepSeek模型可以對生產(chǎn)線上的產(chǎn)品圖像進(jìn)行更細(xì)致的分析，準(zhǔn)確識別產(chǎn)品的缺陷，降低次品率，提升產(chǎn)品質(zhì)量。
某大型金融企業(yè)，旗下業(yè)務(wù)涵蓋銀行、證券、保險(xiǎn)等多個(gè)領(lǐng)域。在客戶服務(wù)方面，由于金融產(chǎn)品種類繁多、條款復(fù)雜，客戶咨詢的問題也多種多樣。以往，基于傳統(tǒng)小模型的客服機(jī)器人在解答客戶問題時(shí)，準(zhǔn)確率較低，大量復(fù)雜問題需要轉(zhuǎn)人工客服處理，導(dǎo)致人工客服壓力巨大，客戶滿意度也不高。引入得助智能大模型一體機(jī)并接入DeepSeek-V3和R1模型后，情況得到了極大改善?？头C(jī)器人能夠準(zhǔn)確理解客戶的復(fù)雜問題，并給出詳細(xì)、準(zhǔn)確的解答。復(fù)雜咨詢轉(zhuǎn)人工率降低了40%，客戶滿意度提升了30%，人工客服的工作效率也得到了顯著提高。
1.根據(jù)業(yè)務(wù)場景選擇合適模型
企業(yè)在使用得助智能大模型一體機(jī)時(shí)，應(yīng)根據(jù)自身業(yè)務(wù)場景的特點(diǎn)，選擇合適的DeepSeek模型。如果是處理標(biāo)準(zhǔn)化、常規(guī)性的任務(wù)，如客服常見問題解答、文檔格式處理等，DeepSeek-V3可能更合適，其結(jié)果穩(wěn)定，能夠高效準(zhǔn)確地完成任務(wù)。而對于需要復(fù)雜推理、創(chuàng)新解決方案的場景，如創(chuàng)意文案生成、復(fù)雜業(yè)務(wù)流程優(yōu)化等，DeepSeek-R1則更具優(yōu)勢，能夠通過強(qiáng)大的推理能力生成更具創(chuàng)新性的結(jié)果。
2.結(jié)合企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型微調(diào)
雖然DeepSeek系列大模型已經(jīng)具備強(qiáng)大的性能，但企業(yè)可以結(jié)合自身的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，對模型進(jìn)行微調(diào)，使其更貼合企業(yè)的實(shí)際需求。例如，電商企業(yè)可以將自己的商品數(shù)據(jù)、用戶購買數(shù)據(jù)等用于微調(diào)模型，讓模型更好地理解企業(yè)的商品特點(diǎn)和用戶需求，從而提升商品推薦的精準(zhǔn)度。金融企業(yè)可以利用自己的金融產(chǎn)品數(shù)據(jù)、客戶咨詢歷史數(shù)據(jù)等對模型進(jìn)行微調(diào)，提高模型在金融業(yè)務(wù)場景中的表現(xiàn)。
3.持續(xù)監(jiān)測和優(yōu)化模型效果
AI技術(shù)不斷發(fā)展，業(yè)務(wù)需求也在不斷變化。企業(yè)在使用得助智能大模型一體機(jī)和DeepSeek模型的過程中，應(yīng)持續(xù)監(jiān)測模型的效果，根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和用戶反饋，及時(shí)對模型進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。例如，定期評估模型在不同業(yè)務(wù)場景中的準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)問題及時(shí)解決。同時(shí)，關(guān)注模型的性能變化，及時(shí)更新模型版本，以確保模型始終能夠?yàn)槠髽I(yè)提供最佳的服務(wù)。
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得助智能大模型一體機(jī)接入DeepSeek系列大模型，為企業(yè)解決了大模型應(yīng)用過程中的諸多難題。它降低了技術(shù)門檻和成本投入，提高了模型的適配性和應(yīng)用效果，為企業(yè)在金融、電商、制造業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展提供了強(qiáng)大助力。企業(yè)的小伙伴們，不妨考慮引入得助智能大模型一體機(jī)，借助DeepSeek的力量，讓企業(yè)在AI時(shí)代的競爭中脫穎而出，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展和創(chuàng)新突破。
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