太牛了!顺丰丰语大语言模型:已应用于20余个场景

news2024/9/21 13:42:50

9月8日,顺丰科技在深圳国际人工智能展上发布了物流行业的垂直领域大语言模型——丰语,并展示了大模型在顺丰的市场营销、客服、收派、国际关务等业务板块的二十余个场景中的落地实践应用。

发布会现场,中国科学院院士姚建铨、美国医学与生物工程院院士潘毅、深圳市邮政管理局副局长蓝志华、顺丰集团CIO、顺丰科技CEO耿艳坤等相关专家与领导等一起见证了这一里程碑的时刻。

该模型是目前最为针对物流行业痛点的大语言模型,在物流行业的应用场景的丰富度极高。它可以针对物流行业各个岗位进行高效赋能,让每个人都快速成为经验丰富的岗位专家,其物流场景相关应用效果与物流垂域能力相对通用基座,均有大幅度提升。

同时,该模型充分考虑了物流行业的实际情况,实现了效果与使用成本的均衡,真正让每个业务都用得起大模型进行赋能,实现了专业、可靠、成本的最佳平衡。

发布仪式上,**顺丰科技AIoT副总裁宋翔表示,物流行业作为服务行业,相关从业人员知识与经验的储备,与服务质量、运营效率密切相关,准确性高的信息才能得到规模化应用。**只有基于大模型深度结合各个岗位进行赋能,才能让每个人都快速成为经验丰富的岗位专家,更快更准确地完成相关操作的判断,洞察潜在的商业机会点,为客户提供更好的服务。

同时他进一步对顺丰的大模型在市场营销、客服、收派、国际关务等业务板块的应用效果进行了介绍。

面向客户,在加速商机转化方面,目前顺丰将其应用于市场营销图文相关内容输出、个性化需求的产品服务推荐、退货下单识别与风控等方面。在客服方面,顺丰通过大模型不仅可以帮助客服快速提取客户对话关键信息、形成服务摘要,同时还可以洞察客户反馈中的机会点,进一步提升服务质量。

目前,基于大模型的摘要准确率已超过95%,这令客服人员与客户对话后的处理平均时长减少了30%。

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图 | 生成顺丰IP形象示意

面向小哥,顺丰从新员工入职开始,就应用数字人对小哥进行一对一的培训,在日常收派作业时也可以通过大模型询问各类问题,例如物品能不能寄、是否建议保价、要怎么包装、不同时效的产品多少钱等,对小哥问题的定位准确率超过98%,平均每次会话可以节省小哥3分钟,同时大模型还会对小哥的反馈进行分析,及时调整服务小哥的策略,提升关键问题的处理效率,让小哥更满意。

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图 | AI陪练示意

同时,**顺丰内部已经实现了大模型全面的普惠性应用。**例如办公助手、AI Agent等,已覆盖1000+岗位。并且提供一站式搭建智能体无代码开发平台,让更多不同的业务组织可以根据自身需要,在1天时间内搭建属于自己的大模型问答机器人,实现对顺丰各个业务的全面赋能。

针对关务场景,业内关于大模型的应用很罕见。顺丰在应用大模型,在面对多国条款与各类语言时,可以快速判断物品是否符合相关国家的海关清关标准,同时可以将报关品名依据相关要求进行规范,还能通过高拍仪快速判定相关寄送物品是否可以过关,帮助客户、相关工作人员判断的同时,提升了通关时效。

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图 | 查询国际收寄标准示意

此外,在下午的分论坛中,顺丰科技大模型技术总监江生沛对丰语的技术研发方面的思考进行了进一步的介绍。他表示,顺丰在综合考虑效果与使用成本的均衡的思路下,自研了行业的垂直领域大语言模型。**在训练数据方面,**丰语约有20%的训练数据是顺丰和行业的物流供应链相关的垂域数据,并通过继续预训练、监督微调、基于人工反馈的强化学习的大模型训练方法,让丰语大模型变得更懂物流、更可靠。

同时顺丰还建立了物流领域大模型的测评体系,对于模型的通用能力和物流垂域能力进行了详尽的测评。

**目前,丰语实现了以更小的尺寸模型对更大尺寸通用模型在物流垂域的全面超越。**例如,在小哥问答场景中,相较于原来使用的通用基座,丰语的误率降低了58%;在客服填单场景,降低52%的实时物流信息抽取错误率等。这充分体现了垂域大模型的意义与价值。

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图 | 丰语大语言模型物流垂域能力测评对比

在国家推进新质生产力的背景下,人工智能已经成为了经济发展的核心动力之一。要真正发挥大模型的价值,还需要着眼于解决产业的具体问题,实现产业突围。

未来,随着大模型技术的进一步发展与成熟,顺丰相信大模型在物流行业的应用将更加广泛与深入,让每个人都能享受大模型赋能下更加快捷、贴心的物流服务。

如何学习AI大模型?

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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第一阶段: 从大模型系统设计入手,讲解大模型的主要方法;

第二阶段: 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用;

第三阶段: 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统;

第四阶段: 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统;

第五阶段: 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型;

第六阶段: 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例;

第七阶段: 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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👉学会后的收获:👈
• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等),通过这门课可获得不同能力;

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求;

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握;

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
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