国内首家!销售场景的生成式对话训练模型“昆仑”即将上线

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国内首家!销售场景的生成式对话训练模型“昆仑”即将上线

自ChatGPT大火之后,能够实现对话学习的类ChatGPT模型在国内有没有落地的、行业专业性的应用产品,成为业界关注的焦点。

近日,北京财经记者从与复旦大学自然语言处理实验室联手合作的科技公司木心智能获悉,国内销售对话式语言模型“昆仑模型”正式发布!

国内首家!销售场景的生成式对话训练模型“昆仑”即将上线

“昆仑”可执行阅读理解、情感分析、对话生成、问答、智能推荐、实时提醒等一系列任务,打通了让生成式语言模型理解人类意图并具有专业性对话能力的全部技术路径。这条路径的走通,为NLP自然语言处理应用在商业上的落地提供了有效途径,将助力语言模型的进一步商业化实现与应用。

三年磨一剑,完成由概念到实际的应用

据采访得知,“昆仑”模型是由一家科技公司木心智能与复旦大学NLP自然语言处理实验室联合研发打造。相关负责人表示:“昆仑模型自2020年就已经开始投入研发,到2021年10月正式与复旦大学NLP实验室签署独家合作,强强联手攻克难关,2022年6月才有了1.0版本模型,初代产品的出现。

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一步一个脚印下,“昆仑”模型也已经经历过多次的迭代,目前在销售场景已经具备了较强的行业专业能力和性能。2022年12月正式推出内测版,相继引来了60多家企的参与反馈。

昆仑模型是走通行业专业性语言模型

“昆仑”开发的基本步骤与ChatGPT一样,包括自然语言模型的基座训练、理解人类意图的对话能力训练两个阶段。收集指令,让各行业的专业标注员写出指令回复。

木心智能首席科学家郑教授表示:“昆仑与ChatGPT的主要区别在,木心的研发团队在进行通用语言模型培训的基础上,对行业模型到做精准细分,并逐步精确针对每家公司特定的话术、产品特点进行对话模型训练。”据介绍,木心智能主打的AI销售大脑产品已进入内测阶段,在多家中小型企业中应用,其中包括企业服务、法律咨询、财税优化等企业。内测将在用户许可的情况下获取数据,也将收集用户的反馈意见,通过正反馈迭代,不断大幅增强“昆仑”在细分行业的专业对话能力和知识图谱积累。

国内首家!销售场景的生成式对话训练模型“昆仑”即将上线

All IN的背后是前瞻性的预判和极致的专注

木心智能在AI赋能销售的领域,已持续进行超3年的高强度研发投入。为了提高“昆仑”模型的准确度和覆盖更多的行业销售场景,研发费已上升到每年近2000万,研发费用率也从不到10%提升至目前约20%的水平。

他们始终专注在销售场景,据现场采访到,“昆仑”模型日均分析处理超1亿次,日提取关键事件高达5000万次,销售场景沟通数据累计超15PB。实现了高密度、高准确度的行业知识图谱积累。这3年的持续投入,让木心智能推出的昆仑模型在自研算法、场景大数据、行业知识图谱等方面都拥有了遥遥领先的优势,树立了较高的行业技术壁垒。

谁能最先借ChatGPT起飞?

对于ChatGPT具体怎么应用到细分领域,成为商业化的产品,各个行业众说纷纭。

“职业培训和ChatGPT契合的场景最高”,木心智能相关负责人采访说道。比如,销售的职业培训应用场景,在销售入职前期,小白阶段,昆仑模型下的AI销售大脑能够帮助销售新人了解行业知识,特别是解答产品性能特点的智能培训老师,销售的整个阶段都能适配,经过专业训练的昆仑可以像培训老师一样答疑解惑。

不仅如此,AI销售大脑还能做到科学打分,因材施教,结合销售个人情况给出提升方法。对比每个成员与优秀销售的指标,有针对性的进行定制化辅导,帮助销售新人快速成长。既能够帮助销售人员复盘每一次销售对话又能够为销售团队负责人提供团队管理和培训的平台。

生成式对话训练,助力企业复制销冠打造核心竞争壁垒

相关负责人表示:“销售是一家企业的生存基石,但是销售过程看不见、业务问题发现滞后、客户真实需求难洞察、销冠能力难复制、销售培训效率低等问题,成了影响企业销售效益提升的阻碍。”这也是木心智能研发AI销售大脑的初衷。

木心智能AI销售大脑解决企业销售中“培养难、成单难、管理难”的难题。它借助于NLP技术为企业带来可复制的金牌销冠、销售团队等,极大提升客户成交率。

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金牌销售优秀话术库提炼、推荐

传统的做法是让管理者对话术进行整理,或者让能力强的销售进行总结,但这样一是会导致话术片面无法落地,二是无法运用到更多场景中去。

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木心智能通过销售赋能平台,挖掘、发现与分析在销售过程中对成单有促进甚至决定性作用的沟通方式,如关键语义、优秀话术和内容等,通过会话挖掘,可规模化挖掘一线销售在实际销售过程中使用的优秀话术用语和知识,并进行智能推荐和实时提醒。

AI的商业模式不必追求大而全,要实现专而深!谁做得精,扎的深,跑得远,谁就会取得胜利。

在这场激烈的角逐中,谁才是国内AI类ChatGPT的黑马,我们拭目以待!

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