主持人：大家好，欢迎来到我们的播客，今天我们来聊一聊，如何通过国家标准的技术加上大模型再加上具体的业务场景，这三方的结合来让人工智能在各行业真正的落地，发挥价值。

嘉宾：嗯，听起来很有意思，那我们就直接开始吧，看看这个协同到底是怎么一回事？

主持人：那么我们第一个问题，大语言模型在专业领域落地的时候到底遇到了什么问题，我们怎么去解决？

嘉宾：大语言模型其实优点非常的明显，它可以快速的处理大量的信息然后可以生成看起来非常符合逻辑的分析或者是可以跟你对话解决一些客服的问题之类的，但是它的缺点也很明显就是在一些专业的领域里面，他经常会犯一些错误，比如他会输出一些虚构的信息或者是他会对一些术语的理解有一些偏差，这些问题其实非常影响他的实用性。

主持人：听起来确实是个挺严重的障碍，那所以解决方案是什么呢？

嘉宾：关键就是要把国标技术大模型和具体的业务场景这三个东西结合起来。通过国标技术来解决这个精准性的问题，然后用大模型来保持这个高效的处理的能力再跟具体的业务场景做结合，如此就可以落地到比如说档案管理或者是政务服务这些里面去。

主持人：大模型到底在处理非结构化数据的时候有哪些突出的优点和缺点呢？

嘉宾：大模型因为有非常多的参数然后又有深度学习的这个能力。所以他在处理非结构化数据的时候，比如说解析手写的档案或者是音频转写的文本，他会比传统的规则引擎要更加的灵活。他有一定的这种举一反三的能力。所以他可以提升效率，但是缺点就是他的这个幻觉问题会比较严重，尤其是在一些没有明确答案的问题上面，他会经常出现一些编造的信息，那这个在档案审核里面就会出现一些误判或者是漏判的一些风险。

主持人：对这确实是挺让人头疼的，那还有什么其他的比较显著的问题吗？

嘉宾：有，行业里面的一些专属的术语或者说一些动态的语义，他经常会理解错误，比如说全宗卷这个词他可能就会误解，然后还有就是比如说一些不同时期的一些政务的表述他也会理解错误。就是这些问题其实都是因为他没有一个标准化的知识的坐标系，没有统一语义的规则来规范他。

主持人：国标技术到底是怎么帮助大模型来提升他的性能的呢？

嘉宾：它其实是通过《中文新闻语义结构化标注》这个标准，来给大模型搭建了一个知识的坐标系，把我们的语言拆解成了主体事件关系属性这样的一些结构化的数据，比如说一个干部任免的通知他就会把它拆分成，谁被任免了，他从什么职位到什么职位，什么时候开始生效这样的一些。那这样的话就可以让大模型去优先调用这些准确的信息，就可以减少他的幻觉。

主持人：听起来很关键，那还有什么其他的作用吗？

嘉宾：有啊，他还可以通过这种场景化的定义来帮助大模型理解一些动态的语义，比如说这个密级这个词，他可能在不同的档案里面它的含义是不一样的，那可以通过动态的知识图谱来帮他精确的去识别。然后另外一个就是，他还可以通过这种轻量的预处理加上深度的推理来帮他减少一些无效的计算，让推理可以更加专注在核心的业务逻辑上面，对就是相当于给他减负了。

主持人：所以，国标技术和大模型的融合到底能给业务场景带来什么价值呢？

嘉宾：他们两个的融合其实不是一个简单的叠加，而是一个互相补充，国标技术它可以帮助大模型去规范他的一些输出然后让他可以更加准确的去处理一些任务，大模型又可以利用他的这种智能性来给这个业务逻辑带来一些灵活性，所以他们两个其实是在很多场景下面都可以产生一些很好的效果。

主持人：听起来确实很有吸引力，那具体都在哪些场景里面有应用呢？

嘉宾：比如说在档案管理里面，它可以帮助元数据的提取更加准确，然后也可以帮助生成一些全生命周期的管理报告啊等等。在政务服务里面它可以理解一些政策的术语，可以提高咨询的满意度。在金融风控里面，它可以规范一些术语的语义可以降低一些风险评估里面的错误。对，反正就是让业务的处理可以更加高效和精准。

主持人：所以就是说大模型、国标技术和业务场景这三者的结合到底会产生什么样的价值呢？

嘉宾：大模型它提供了一个强大的计算的能力，然后国标技术是确保了他的这个输出的精准性。业务场景是检验这个价值的一个实际的赛道，所以就是说他们三个结合起来就可以让 AI 真正的从一个能说话的东西变成一个会做事的东西。就是他可以真正的去融入到各种业务的流程里面去。

主持人：听起来确实是一个很有潜力的方向，那有没有什么具体的例子呢？

嘉宾：比如说联著实业作为这个国标的主要制定者，他们就是把这个大模型结合了这种精准校准的能力，然后让他在档案管理，政务服务这些领域里面从一个实验室的成果变成了一个真正可以落地的产业级的应用。就是未来可能会变成所有的 AI 的应用都会有一个国标锚点，可以让智能时代的这个创新和可靠性可以同时得到提升。

主持人：今天我们其实聊了很多关于大模型在专业领域落地的一些挑战。然后也聊了很多关于国标技术如何给大模型提供一个更加精准的知识的坐标系，也看到了很多这种三方协同在不同的业务场景里面的一些潜力。

OK 了以上就是这期播客的全部内容啦，然后感谢大家的收听咱们下期再见拜拜！