“给力问答”大模型是优司服科技研发的一种将信息检索与语言生成相结合的开放域问答算法。它先利用检索系统根据问题从知识库中检索出相关的文本片段，然后将问题和检索结果一起输入到生成模型中，生成最终的答案。算法可以根据大规模非结构化文本数据回答开放域的问题，在精准率和效率上均优于传统的检索式问答系统。目前已在上海网信办登记备案（模型名称：给力问答，备案号：Shanghai-GeiLiWenDa-20240729S0019）。
给力问答大模型是基于深度学习的自然语言处理模型，通过大规模文本数据集进行预训练和微调，并进行文本生成和语言理解等任务。
给力问答大模型是基于神经网络，使用了Transformer 架构，模型使用大规模的文本数据集进行训练，以学习文本数据中的模式和规律。算法流程首先是数据准备，收集和清洗大规模的无标注数据；然后构建模型，选择合适的模型框架和算法，确定模型 的超参数和训练策略；接着预训练模型，使用大规模的无标注数据进行预训练，以学习到数据的内在特征和结构；最后进行指令精调，构造精调数据集后采样精调数据进行文本编码后送入模型处理，完成模型预测输出。
在训练过程中，给力问答大模型通过提高自然语言处理任务的准确性和效率，以实现更加自然的人机交互，通过使用深度学习技术和大规模文本数据集的预训练，生成更加自然的文本，从而提高用户的满意度和体验。
“给力问答”大模型可以方便用户高效获取企业信息，提升企业透明度，促进商业合作。同时用户也通过“给力问答”可以获得部分企业的负面舆情信息，不排除有人会故意放大或曲解，发布片面或误导性的信息，制造负面舆论，影响公众对某些企业或企业管理者的看法，从而可能对企业声誉造成损害。