使用SLM构建业务应用

企业越来越依靠AI聊天机器人来提升客户服务并提供立即支持。这些由AI驱动的聊天机器人可以回答询问并建议产品，与人类代理不同，操作24/7，使其成为各种规模的企业的宝贵资产。本文探讨了由紧凑型语言模型（CLM）提供动力的AI聊天机器人如何使客户服务，销售和个性化的业务受益。

关键学习点

• 了解紧凑的语言模型（CLM）如何增强资源需求减少的业务运营。
• 了解CLMS如何自动化关键业务任务，包括客户服务，财务分析和文档处理。
• 探索业务AI应用程序中Flan-T5，Financialbert和Layoutlm等模型的实施。
• 分析CLM优于LLM的优势，专注于效率，适应性和专业培训。
• 在AI驱动的客户服务，财务和文档自动化中发现现实世界中的CLM应用程序。

本文是数据科学博客马拉松的一部分。

目录

• 什么是紧凑型语言模型？
• CLMS与LLMS：比较
• 利用CLM在业务AI中
• 结论
• 常见问题

什么是紧凑型语言模型？

大型语言模型（LLMS）虽然强大，但却可以消耗大量资源，并且不适合较小的设备。这导致了CLM的发展 - 稳定和高效的模型，以保留准确的语言理解。 CLM针对资源受限的环境进行了优化，提供了更轻松的更新和维护。 LLM，使用实质性计算能力在大规模数据集中训练，在识别复杂的语言模式方面表现出色。相反，CLM使用更有效的算法和较小的数据集，从而产生了紧凑而有效的性质。它们通过知识蒸馏，转移学习和简化的预训练方法等技术实现了与较大模型的可比结果。

CLMS与LLMS：比较

下表突出显示了LLMS和CLMS之间的关键差异：

特征	大语言模型（LLM）	紧凑的语言模型（CLM）
参数计数	数十亿至万亿	数百万到数百万
培训数据	广泛的，多样化的数据集	较小，更集中的数据集
计算需求	高（较慢，内存/力量较慢）	低（更快，内存/力量更少）
成本	高培训和运行成本	低训练和运行成本
领域专业知识	跨领域的一般知识	针对特定域的微调
简单的任务性能	出色的性能	良好的表现
复杂的任务性能	卓越的能力	较低的功能
概括	跨任务/域的强大概括	有限的概括
透明度/解释性	透明度较低	更透明/解释
示例用例	开放式对话，创意写作，全面的NLP	聊天机器人，基本文本生成，特定领域的NLP
例子	GPT-3，BERT，T5	阿尔伯特（Albert），迪斯蒂尔伯特（Distilbert）

CLM的优势

• 与在广泛的一般数据集中培训的LLM不同，CLM可以在较小的，特定于行业的数据集上进行培训。这可以更深入地了解特定领域的语言细微差别。
• CLM提供的透明度和解释性比LLM具有更大的透明度和解释性，这对于要求模型决策的信任（例如，医疗保健，金融）至关重要。
• CLM的尺寸较小和专业化使它们具有很高的适应性且易于更新或调整，尤其是在诸如医学之类的快速发展的领域中有益的。

利用CLM在业务AI中

企业越来越多地采用CLM来进行具有成本效益的AI解决方案。他们使用最少资源处理专业任务的能力使它们成为AI驱动自动化的实用选择。

通过AI聊天机器人自动化客户支持

客户需要立即做出回应。 CLM驱动的AI聊天机器人提供高效的24/7支持：

• 自动化客户支持
• 个性化的帮助
• 多语言支持

利用Google的Flan-T5-Small进行AI聊天机器人

Google的Flan-T5-Small是T5（文本到文本传输变压器）家族的成员，是有效的CLM。

模型体系结构：基于变压器体系结构，它包括一个编码器（处理输入文本）和解码器（生成输出文本）。

Flan-T5-small细节：大约有6000万个参数，其设计为效率和可及性，同时保持强劲的性能。它的培训结合了蒙面的语言建模和文本到文本的生成。 “ FLAN”（填充语言网）的适应性涉及对不同的NLP任务进行微调，从而增强其语言理解和表现。

（Flan-T5-Small，Financialbert和Layoutlm的代码示例与此处省略的原始输入相同。）

财务分析和预测

CLM通过趋势分析和市场预测赋予数据驱动的财务决策：

• 销售预测
• 风险评估
• 投资见解

雇用金融网络进行市场分析

Financialbert是一种用于财务文本的Bert变体，擅长分析金融新闻，报告和声明。

使用AI增强文档处理

手动文档处理效率低下。 CLM可以：

• 总结冗长的报告
• 提取关键信息
• 确保合规性

利用Layoutlm进行文档分析

由Microsoft开发的Layoutlm通过考虑文本和视觉布局来处理文档。

结论

CLM通过提供高效且轻巧的自动化解决方案来改变业务AI。无论是在客户支持，财务预测还是文档处理中，CLM都提供可扩展的AI功能，同时最大程度地减少资源消耗。通过利用Flan-T5，Financialbert和Layoutlm等模型，企业可以简化工作流程，降低成本并改善决策。

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关键要点

• CLM为各种业务应用提供了有效的，具有隐私意识的替代品。
• 诸如Flan-T5，Financialbert和Layoutlm之类的模型自动化客户支持，财务分析和文档处理。
• 企业可以通过集成NER，OCR和时间序列预测等技术来提高AI性能。

常见问题

（常见问题解答部分与原始输入中的原始输入大致相同，此处省略了。）

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