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Description

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早期的模型示例，包括GPT-3、BERT或DALL-E 2，已经展示了什么是可能的。未来，模型将在一组广泛的未标记数据上进行训练，这些数据可用于不同的任务，只需进行最少的微调。在单个领域执行特定任务的系统正在让位于更广泛的人工智能系统，这些系统可以更普遍地学习并跨领域和跨问题工作。在大型无标签数据集上训练并针对一系列应用进行微调的基础模型正在推动这一转变。

至于人工智能的未来，当谈到生成式人工智能时，预计基础模型将大大加快人工智能在企业中的采用。降低标签要求将使企业更容易投入其中，它们实现的高度准确、高效的人工智能驱动的自动化将意味着更多的公司将能够在更广泛的关键任务情况下部署人工智能。对于IBM来说，希望基础模型的计算能力最终能够在无摩擦的混合云环境中带给每个企业。

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语音识别

也称为自动语音识别(ASR)、计算机语音识别或语音到文本，语音识别使用NLP将人类语音处理为书面格式。许多移动设备将语音识别集成到其系统中，以进行语音搜索(例如Siri)或提供更多用英语或许多广泛使用的语言发短信的便利性。通过我们的案例研究，了解Don Johnston如何使用IBM Watson文本到语音转换来提高课堂的可访问性.

客户服务

在线的虚拟代理聊天机器人正在客户旅程中取代人工代理。他们回答常见问题(FAQ)，例如运输，或提供个性化建议，交叉销售产品或为用户建议尺码，改变了我们在网站和社交媒体平台上对客户参与的看法。例子包括带有虚拟代理的电子商务网站上的消息机器人，消息应用程序，如Slack和Facebook Messenger，以及通常由虚拟助理和语音助手. 通过我们的案例研究，了解Autodesk Inc .如何使用IBM watsonx Assistant将客户响应时间加快99%.