sf fengyu 大型言語モデルが登場!一般モデルを総合的に超えた物流領域の能力を20以上のシナリオに適用
2024-09-10
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9月8日、sf technologyは物流業界の垂直分野における大型言語モデルfengyuを深セン国際人工知能展示会で発表し、sfのマーケティング、顧客サービス、集配、国際税関サービスにおける大型モデルの使用を実証した。このセクションの 20 以上のシナリオでの実践的なアプリケーション。記者会見には、中国科学院院士の姚建全氏、米国医生物工学院院士の潘毅氏、深セン郵政局副局長の蘭志華氏、sfエクスプレスグループcio、sfテクノロジーceoの耿氏が出席した。ヤンクン氏とその他の関連専門家やリーダーはこの節目を目撃しました。
[写真：fengyu大型モデル発表式典]
このモデルは現在、物流業界のペインポイントを対象とした最も大規模な言語モデルであり、物流業界における適用シナリオは非常に豊富です。物流業界のさまざまなポジションに効率的に力を与えることができ、誰もがすぐに経験豊富な業務の専門家になれるようになり、物流シナリオ関連の適用効果と物流の垂直能力がユニバーサルベースと比較して大幅に向上しました。同時に、このモデルは物流業界の実際の状況を十分に考慮し、効果と使用コストのバランスを実現し、あらゆるビジネスがエンパワーメントのために大型モデルを真に手頃な価格で使用できるようにし、専門性、信頼性、コストの最適なバランスを実現します。 。
発足式典で、sf technologyのaiot担当バイスプレジデントであるソン・シャン氏は、物流業界はサービス産業であり、関連実務者の知識と経験の蓄えはサービスの品質と業務効率に密接に関係しており、それは高精度の情報のみであると述べた。大規模に適用できます。大規模なモデルに基づいた権限付与とさまざまなポジションを深く組み合わせることでのみ、誰もがすぐに経験豊かな業務の専門家となり、関連する業務上の判断をより迅速かつ正確に完了し、潜在的なビジネス チャンスについての洞察を得て、より良いサービスを顧客に提供することができます。
同時に同氏は、マーケティング、顧客サービス、集配、国際通関サービス、その他のビジネス分野におけるsf expressの大型モデルの適用効果についてさらに紹介した。
顧客に対しては、ビジネスチャンスの変換を加速するという観点から、sf express は現在、マーケティンググラフィックスやテキスト関連コンテンツの出力、パーソナライズされたニーズに合わせた製品とサービスの推奨、返品注文の特定とリスク管理などにそれを適用しています。カスタマー サービスの面では、sf express は大規模なモデルを使用して、カスタマー サービスが顧客の会話から重要な情報を迅速に抽出し、サービスの概要を作成できるようにするだけでなく、顧客のフィードバックから機会を洞察してサービスの品質をさらに向上させることもできます。現在、大規模モデルに基づく要約精度は 95% を超え、顧客との対話後のカスタマー サービス スタッフの平均処理時間は 30% 短縮されました。
sf express は、弟たちに対してデジタル スタッフを使用して、新入社員の入社時から 1 対 1 のトレーニングを提供します。また、sf express は、大型モデルを使用してさまざまな質問をすることもできます。商品を発送できるかどうか、価格に保険をかけることをお勧めするかどうか、梱包方法、異なる年齢の商品の価格など、兄弟の問題を特定する精度は98％以上であり、兄弟3を救いました。サービス エージェントの戦略により、主要な問題の処理効率が向上し、エージェントの満足度が向上します。
同時に、sf express は大規模モデルの包括的なアプリケーションを実装しました。たとえば、オフィスアシスタントやaiエージェントなどは1,000以上のポジションをカバーしています。また、インテリジェントエージェント向けにコード不要のワンストップ開発プラットフォームを提供し、より多くのさまざまな企業組織がニーズに応じて独自の大規模モデルの質疑応答ロボットを 1 日以内に構築できるようになり、sf express のさまざまなビジネスを完全に強化できます。
税関業務のシナリオでは、業界で大規模なモデルが適用されることはほとんどありません。 sf express は、大規模なモデルを適用して、複数の国に関する条項やさまざまな言語に直面した場合に、商品が関連国の通関基準に準拠しているかどうかを迅速に判断すると同時に、関連する要件に従って税関申告品の名前を標準化することができます。また、高精細カメラを通じて関連商品を迅速に判断できるため、顧客や関連スタッフが発送された商品が税関を通過できるかどうかを判断できるだけでなく、通関時間も短縮されます。
さらに、午後のサブフォーラムでは、sfテクノロジーの大型モデルのテクニカルディレクターであるjiang shengpei氏が、テクノロジーの研究開発に対するfengyuの考えをさらに紹介しました。同氏は、sf expressは効果とコストのバランスを考慮して、業界の垂直分野向けに大規模な言語モデルを独自に開発したと述べた。トレーニング データに関しては、fengyu のトレーニング データの約 20% は sf express と業界の物流サプライ チェーンに関連する垂直データです。継続的な事前トレーニング、教師付き微調整、人工フィードバック強化学習に基づく大規模モデル トレーニング手法を通じて、 fengyu には fengyu big model があり、物流に精通し、信頼性が向上しました。同時に、sf expressでは物流分野の大型モデルの評価制度も確立し、モデルの総合性能と物流領域の性能を詳細に評価しました。現在、fengyu は小型モデルで物流分野における大型の一般モデルを総合的に上回ることを達成しています。たとえば、q&a シナリオでは、fengyu のエラー率が元のユニバーサル ベースと比較して 58% 削減され、顧客サービスの注文処理シナリオでは、リアルタイムの物流情報抽出のエラー率が 52% 削減されました。これは、垂直ドメイン モデルの重要性と価値を完全に反映しています。
国の新たな生産力の促進という文脈において、人工知能は経済発展の中核的な原動力の 1 つとなっています。大型モデルの価値を真に引き出すには、業界の特定の問題を解決し、業界のブレークスルーを達成することに集中する必要があります。将来、大型モデル技術のさらなる発展と成熟に伴い、sf expressは物流業界における大型モデルの適用がより広範かつ奥深くなり、誰もが大型モデルの力を活用したより迅速で思いやりのある物流サービスを享受できるようになると信じています。モデル。 (中国経済ニュースネットワーク)
