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赋能百业：多模态处理技术与大模型架构下的AI解决方案落地实践

AI 语音交互大模型其实有两种主流的做法：

1. All in LLM
2. 多个模块组合， ASR+LLM+TTS

实际应用中，这两种方案并不是要对立存在的，像永劫无间这种游戏的场景，用户要的是低延迟，无障碍交流。并且能够触发某些动作技能。这就非常适合使用成熟的 ASR 和 TTS 技术来负责音频的处理，而 LLM 就可以专门做用户意图的理解。

1.数据

要是想训练一个大模型，去思考自己有什么样的数据，数据的获取方法有两种

1. 自动化的获取，就像 Aone Copilot 代码补全场景一样，我们从原始的代码中通过某些规则扣出一块，作为模型的预测数据，我们只需要设定好策略就可以得到千万条数据用来训练

2. 半自动获取，我们可以借助一些更强大的生成模型比如 ChatGPT，让他代替人工生成一些数据，再经过规则清洗得到最终使用的数据

3. 用户使用数据， 类似商品和短视频推荐的数据，都是通过曝光点击行为来做训练的

4. 人工标注，这种数据获取方法成本非常高，做这种事情的时候，千万先想好自己的业务诉求和价值