随着人工智能技术的发展，越来越多的企业开始将其应用于工作场景中，以提高效率和降低成本。其中，人工智能问答系统是许多企业选择的重点，因为它能够为员工提供问题解答、数据查询、业务办理、知识搜索问答等服务，并最终成为员工最亲密的工作助手。而实现这一目的的关键在于建立一个高效的大型语言模型。
目前，国内市场上出现了许多不同的大型语言模型，如百度的ERNIE、阿里的BERT、华为的HIBERT等。那么，这些大型语言模型有什么优缺点？在应用场景中，哪些模型表现更出色？本文将对国内大模型进行对比分析，并介绍典型企业应用场景下的经验和教训。
首先，让我们来看看国内大模型的主要应用场景。除了常见的聊天机器人和智能客服外，企业内部问答系统也是关注的重点。这些问答系统通常会收集来自海量工单数据、机器人对话数据、非结构化文档等信息，以便将其纳入训练，以确保模型能够深度理解和适应企业语言和业务场景。基于这些特征，我们选取了AskBot大模型进行对比研究，并将其与百度的ERNIE、阿里的BERT、华为的HIBERT进行了比较。
在基础模型方面，ERNIE、BERT和HIBERT都使用了Transformer框架，这是自注意力机制的基础上构建的高效编码器-解码器框架，被广泛应用于自然语言处理领域。而AskBot大模型则是通过结合不同的大型语言模型来优化各种任务的。这也是AskBot大模型的一大优势，因为该模型可以根据任务的不同来选择不同的模型进行任务处理，实现更高效的运行和更准确的结果。
除了模型架构外，模型训练和评估也是影响模型性能的另一个关键因素。尽管ERNIE、BERT和HIBERT都采用了海量的预训练数据，但它们在模型训练和评估方面存在不同。例如，ERNIE在预训练过程中使用了更多的领域特定语料库来进一步提高模型效果，而BERT则侧重于使用更多的数据进行预训练，以增加模型的泛化能力。相比之下，AskBot大模型使用了来自各种数据源的数据进行训练，例如海量工单数据、机器人对话数据、非结构化文档等，模型的适应能力更为强大。
在企业应用场景中，模型的效果和速度也是非常重要的。我们对四种模型在问答场景下进行性能测试，结果表明，AskBot大模型在模型精度和响应速度方面表现最为出色。因为模型融入了各种数据源，所以模型可以很好地适应自然语言表达的不同形式和常见的领域术语和缩略语。此外，由于AskBot大模型是基于GPU硬件平台实现的，它可以实现更快的响应速度，这对于企业内部问答系统来说至关重要。
总之，国内大模型在自然语言处理领域发挥着越来越重要的作用。虽然ERNIE、BERT和HIBERT等模型在不同方面具有不同的优势，但AskBot大模型在实际应用场景中表现最为出色。通过结合不同的大型语言模型来优化各种任务，并使用不同的数据源进行训练，AskBot大模型能够深度理解和适应企业语言和业务场景，提供高效准确的问题解答、数据查询、业务办理、知识搜索问答等服务，成为员工最亲密的工作助手。
AskBot大模型应用简介：AskBot大模型结合了不同的大型语言模型来优化各种任务，同时将来自海量工单数据，机器人对话数据，非结构化文档等安全脱敏数据纳入训练，以确保AskBot能深度理解和适应企业语言和业务场景，为员工提供问题解答，数据查询，业务办理，知识搜索问答等服务，成为员工最亲密的工作助手，前往了解>>https://www.askbot.cn/llm