微信聊天机器人可以训练自己的数据吗

1、训练公司自有的数据，让机器人对外提供客服功能；2、将训练好的机器人与公司的企业微信绑定，对外提供客服功能；3、进阶版：同时根据客户咨询的信息，收集用户联系方式信息形成销售线索。[heading1]二、使用工具[content]1、字节旗下的Coze AI智能机器人工具；2、需要有微信公众号订阅号或服务号的管理权；[heading1]三、功能体验[content]扣子画小二智能小助手：https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cjksvpbk000aB站公开视频

[title]ChatGPT是在做什么，为什么它有效？[heading2]ChatGPT的内部[heading3]ChatGPT的训练现在我们已经大致了解了ChatGPT设置完成后的工作流程。但是，它是如何配置的？那1750亿个神经元网络权重是如何确定的呢？这基本上是通过大规模的训练得出的，基于人类撰写的大量文本语料库——包括网页、书籍等。正如我们所说，即使有了这些训练数据，也不确定神经网络能否成功地生成“类似于人类”的文本。而且，为了实现这一点，需要进行详细的工程设计。但是，ChatGPT的最大惊喜和发现是它是有可能实现的。事实上，一个“仅”具有1750亿个权重的神经网络可以生成人类撰写的“合理模型”文本。在现代，有大量的人类文本以数字形式存在。公共网络上至少有几十亿人类撰写的页面，总共可能有约一万亿字的文本。如果包括非公开网页，数字可能会多至100倍。目前，已经有超过500万本数字化的书籍可供使用（尽管已出版约1亿本），另外提供了约1000亿个单词的文本。甚至还未提及来自视频等口语转换的文本。（作为个人比较，我一生中发表的文字总量少于300万字，过去30年来撰写的电子邮件总量约为1500万字，总共打出的字数可能达到5000万字——仅在过去几年里，我在直播中就已经讲了超过1000万个字。没错，我会从这些内容中训练一个机器人。)好了，既然有了所有这些数据，如何从中训练神经网络呢？基本过程与我们在前面的简单例子中讨论的一样。您提供一批示例，然后调整网络中的权重，以使网络在这些示例上产生的误差（“损失”）最小化。“反向传播”中的主要开销在于每次执行此操作时，网络中的每个权重通常都会发生微小的变化，并且需要处理大量的权重。（实际的“反向计算”通常只比前向计算复杂一个小常数因子。)

[title]（3）ChatBot是怎么炼成的?[heading2]ChatGPT的追赶者们[heading3]ClaudeClaude是Anthropic的产品，这家公司一听就是AGI公司的范儿，”有关人类的一切“。创始团队正是OpenAI早期的核心人员，他们后来理念跟OpenAI不同而决定自立门户。Anthropic对于AGI的可解释和安全可靠性非常重视，产品化似乎并不是他们第一追求的目标，技术路线跟OpenAI相似甚至一度领先于OpenAI，但是不幸被ChatGPT抢了first blood。Anthropic训练技术上也遵循着PT-SFT-RM-PPO的四步走策略，下面重点说说跟ChatGPT不同的地方核心理念Anthropic关注的是HH(helpful and harmless)特性，即要有用，但是不能有害，这两个往往是矛盾的。他们发现如果单纯使用helpful的数据训练，排序Elo的分数(一个越高越好的指标)非常高，但是代价是极易遭到攻击，由此说明需要两种数据混合着来训练数据搜集Anthropic在亚马逊机器人平台上，雇佣标注员扮演两种角色提问模拟正常用户设置蓝队，问积极正向的问题，撰写或者编辑文档，讨论制定计划等选出更加helpful的回答允许多轮对话，open-ended模拟恶意用户设置红队做模拟攻击，问消极负面的挑衅问题选出回答中没那么harmful的回答一般是单轮对话需要注意的是