蘭軍飛

【摘? 要】 隨著國內(nèi)外各種免費LLM大語言模型的推出，高校應(yīng)用大語言模型的基礎(chǔ)條件已經(jīng)具備。利用微調(diào)大語言模型實現(xiàn)AIGC高校智能客服，后逐步進入教學(xué)與科研場景是比較合適的路徑。文章闡述一種可行的方案，如何收集高校客服數(shù)據(jù)，選擇哪種大語言模型，以及數(shù)據(jù)微調(diào)后試用情況。

【關(guān)鍵詞】 大語言模型（LLM）；微調(diào)（Fine Tune）；智能客服；AIGC

一、什么是大語言模型和模型微調(diào)

大語言模型（Large Language Model，縮寫LLM），也稱大型語言模型，是一種基于機器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)的模型，它通過對大量的文本數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，來學(xué)習(xí)服務(wù)人類語言理解和生成的能力。通常來說，大語言模型指的是那些在大規(guī)模文本語料上訓(xùn)練，包含百億級別（或更多）參數(shù)的語言模型，例如GPT-3，GPT-4，LLaMA，chatglm，moss等。

根據(jù)模型參數(shù)量分成兩大類，分別是百億（10B）參數(shù)到千億（100B）參數(shù)模型和大于千億（100B）參數(shù)模型。預(yù)訓(xùn)練是大語言模型能力的基礎(chǔ)，當(dāng)語言模型的參數(shù)量擴展到超千億級別時，從頭預(yù)訓(xùn)練一個大語言模型就成為一件十分困難且有挑戰(zhàn)的事情。

模型微調(diào)， 給定預(yù)訓(xùn)練模型（Pre_trained model），基于模型進行微調(diào)（Fine Tune）。相對于從頭開始訓(xùn)練（Training a model from scatch），微調(diào)省去了大量計算資源和計算時間，提高了計算效率，甚至提高準(zhǔn)確率。為什么要微調(diào)？普通預(yù)訓(xùn)練模型的特點是用了大型數(shù)據(jù)集做訓(xùn)練，已經(jīng)具備了提取淺層基礎(chǔ)特征和深層抽象特征的能力。

結(jié)論：不做微調(diào)從頭開始訓(xùn)練，需要大量的數(shù)據(jù)，計算時間和計算資源；存在模型不收斂，參數(shù)不夠優(yōu)化，準(zhǔn)確率低，模型泛化能力低，容易過擬合等風(fēng)險。使用微調(diào)有效避免了上述可能存在的問題。

AIGC 即 AI Generated Content，利用人工智能技術(shù)來生成內(nèi)容。AIGC技術(shù)的核心思想是利用人工智能算法生成具有一定創(chuàng)意和質(zhì)量的內(nèi)容。通過訓(xùn)練模型和大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，AIGC可以根據(jù)輸入的條件或指導(dǎo)，生成與之相關(guān)的內(nèi)容。

二、高校AIGC智能客服的應(yīng)用場景

高校的客服咨詢主要有三種方式：第一，電話服務(wù)方式。由于高校各部門的客服人數(shù)比較少，一般都是1-2人，無法按企業(yè)方式搭建呼叫中心，主要還是直線或分機服務(wù)為主。第二，網(wǎng)站服務(wù)方式。提供網(wǎng)站鏈接各種文檔，可下載自行閱讀。第三，各類小程序，服務(wù)號，聊天機器人服務(wù)方式。這種方式有些帶了基于關(guān)鍵字查詢的知識庫，有一定的AI能力，但后臺知識庫的維護工作量大。只能用文字方式呈現(xiàn)，無法升級到AIGC。

一般大型服務(wù)型企業(yè)客服，建設(shè)有專門的呼叫中心系統(tǒng)，有歷史語音數(shù)據(jù)和文字?jǐn)?shù)據(jù)的積累，從大語言模型訓(xùn)練角度來說有大量的現(xiàn)存數(shù)據(jù)。高?？头稍冸娫捜鄙兕愃频呐渲?，大多數(shù)還是直線為主，簡單的手工服務(wù)臺賬如EXCEL表格管理，需要從頭準(zhǔn)備大語言模型微調(diào)的數(shù)據(jù)。

高校搭建AIGC智能客服建設(shè)有兩個明顯的優(yōu)點。第一，基礎(chǔ)條件好。國內(nèi)高校經(jīng)過20多年信息化建設(shè)，有很好的物理基礎(chǔ)（萬兆骨干，有線無線網(wǎng)絡(luò)等），人才基礎(chǔ)（有一批懂軟件，硬件，開發(fā)的專家教授），應(yīng)用基礎(chǔ)（廣大的大學(xué)生，能快速接受新事物）。第二，容錯率高。其他行業(yè)的智能客服應(yīng)用，比如金融，政府，完全無法和高校比容錯。前期智能客服有些錯誤，師生可以包容。

三、高校AIGC智能客服整體方案設(shè)計

人工智能的三要素是數(shù)據(jù)、算力和算法相互關(guān)聯(lián)，缺一不可。數(shù)據(jù)可以產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)，算力可以加速數(shù)據(jù)的處理，而算法可以更好地利用數(shù)據(jù)。只有具備了這三要素，才能更好地發(fā)展和應(yīng)用人工智能。

數(shù)據(jù)：人工智能需要大量的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)可以提供AI所需的必要信息，幫助AI更好地分析和預(yù)測。

算力：人工智能需要大量的計算來處理這些數(shù)據(jù)。算力可以加速數(shù)據(jù)的處理，使得人工智能更快地分析和決策。

算法：人工智能需要有效的算法來分析和利用這些數(shù)據(jù)。算法可以使得人工智能更準(zhǔn)確地分析和預(yù)測，提高人工智能的效率和準(zhǔn)確性。

（一）高校智能客服數(shù)據(jù)收集

收集高校大語言模型微調(diào)訓(xùn)練數(shù)據(jù)有兩種方式，一種是通過網(wǎng)站摘錄，可以使用簡單爬蟲工具，收集各種校內(nèi)文檔。以上收集完畢后可直接用chatGPT或文心一言生成各類問題及答案（也可以采用類似langchain+chatglm架構(gòu)，這里不展開描述了）。另一種是將直線客服電話進行改造，增加錄音功能。將人工客服電話錄音轉(zhuǎn)成文字，人工標(biāo)注，生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。部門單個客服電話的改造方案如圖1。

選擇電話語音網(wǎng)關(guān)改造方案是因為IP電話客服對話錄音質(zhì)量最高，采用云呼叫中心+本地網(wǎng)關(guān)IP電話的方案，投入小，改造簡單，故障回退快。人工客服錄音文件轉(zhuǎn)文字，人工標(biāo)注后作為LLM微調(diào)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集是高校AIGC智能客服的核心環(huán)節(jié)，使AI回答更像人類的習(xí)慣。同樣的問題，目前通常的聊天機器人或者關(guān)鍵字搜索，給出的是大段文字。人工客服的交互性以及精煉度遠(yuǎn)超目前的能看到的業(yè)內(nèi)使用的技術(shù)手段，這也是高校AIGC智能客服的發(fā)展方向。

（二）算力與算法的選擇

高校AIGC智能客服的算力由選擇的算法決定。高校AIGC智能客服的算法實際就是選擇一款可微調(diào)的LLM大模型。由于安全性的考量，目標(biāo)在國內(nèi)大模型中選。目前有復(fù)旦MOSS，清華chatglm，百川，百度等開源免費大模型?？紤]到學(xué)習(xí)資源的豐富性以及團隊的穩(wěn)定性，建議選擇chatglm-6b作為高校AIGC智能客服算法模型。

ChatGLM-6B是一個由清華大學(xué)和智譜AI聯(lián)合研發(fā)的開源對話語言模型。它基于General Language Model （GLM）架構(gòu)，具有62億參數(shù)，并針對中文進行了優(yōu)化。該模型經(jīng)過約1T標(biāo)識符的中英雙語訓(xùn)練，輔以監(jiān)督微調(diào)、反饋自助、人類反饋強化學(xué)習(xí)等技術(shù)的加持，已經(jīng)能生成相當(dāng)符合人類偏好的回答。

ChatGLM-6B可以在消費級的顯卡上進行本地部署（INT4量化級別下最低只需6GB顯存）。它使用了和ChatGLM相同的技術(shù)，針對中文問答和對話進行了優(yōu)化。ChatGLM當(dāng)前版本模型的能力提升主要來源于獨特的千億基座模型GLM-130B，這是一個包含多目標(biāo)函數(shù)的自回歸預(yù)訓(xùn)練模型?？偟膩碚f，ChatGLM-6B是一個功能強大的對話語言模型，具有在中文和英文兩種語言環(huán)境下進行問答和對話的能力，并可以進行本地部署。

由于目前大模型的數(shù)據(jù)量都在10億參數(shù)以上，考慮到單個高校數(shù)據(jù)量，只能走LLM微調(diào)方案才能建設(shè)有本校特色的AIGC智能客服。數(shù)據(jù)集的本地化收集與整理是一個長期的過程，好處在于有多個開源LLM模型可選，哪個好用用哪個。

四、高校AIGC智能客服搭建實踐

（一）搭建環(huán)境

服務(wù)器配置：13900k+128G+2T+4090。

軟件環(huán)境：Windows11下WSL2 +Ubuntu20.04+ python3.9+cuda11.7.

（二）微調(diào)數(shù)據(jù)整理

客服錄音文件通過科大訊飛ASR接口轉(zhuǎn)文字，經(jīng)過人工校對，根據(jù)chatglm-6b微調(diào)格式生成train，json和dev.json兩個文件。為了增加微調(diào)數(shù)據(jù)集，也可以加入學(xué)校常規(guī)的各種問題以及各類文檔生成問題。以下是各類方法截圖。

1. 文檔通過chatgpt生成問題：

利用chatgpt的原生能力，將文檔輸入其中，然后要求生成20-30個問題及回答

2. 爬蟲軟件爬取學(xué)校新聞

利用爬蟲工具，爬取校內(nèi)新聞。

3. 科大訊飛錄音文件ASR，錄音轉(zhuǎn)文字，如圖2

最后根據(jù)chatglm-6b微調(diào)格式生成train，json和dev.json兩個文件進行訓(xùn)練，訓(xùn)練后的AIGC效果如圖3：

五、結(jié)語

積累本校的各種對話數(shù)據(jù)，特別是真實場景下的錄音文件，通過一系列清洗處理得到的對話數(shù)據(jù)集，是高校實現(xiàn)AIGC的必經(jīng)之路。在chatglm-6b微調(diào)訓(xùn)練后的實際測試中，GPU負(fù)載過高，單人對話約需要占用15G顯存。感覺目前本方案的實際商用價值還需要等待各類硬件成本下降。

參考文獻(xiàn)：

［1］ 張馬秋，高杰. 智能客服系統(tǒng)在高校的應(yīng)用路徑研究［J］. 信息與電腦：理論版，2022，34（17）：155-157.

［2］ 王翼虎，白海燕，孟旭陽. 大語言模型在圖書館參考咨詢服務(wù)中的智能化實踐探索［J］. 情報理論與實踐，2023，46（08）：96- 103.

［3］ 閆碩，付麗琴，邢亞英，等. 基于Seq2Seq的校園招生智能客服設(shè)計與實現(xiàn)［J］. 電聲技術(shù)，2022，46（08）：72-74+82.