智能外呼的模型通常使用深度学习技术进行训练，具体训练过程如下：
1. 收集大量的语音数据集，包括问题的回答、语音的播放、用户的输入等。
2. 对数据集进行清洗和预处理，包括去除噪声、标记数据集、对数据进行划分等。
3. 使用训练数据集来训练智能外呼的模型，模型会根据输入的数据来预测下一个单词或短语，并生成相应的语音输出。
4. 模型的训练可以使用监督学习或无监督学习的方式进行。在监督学习中，模型需要接收到问题的输入并返回对应的单词或短语，而在无监督学习中，模型可以自动地学习到单词或短语之间的关系。
5. 模型的训练完成后，可以将其应用于实际的智能外呼场景，根据用户的输入来生成相应的语音输出，并接收用户的反馈来调整模型的参数，使其能够更好地回答客户的问题。
智能外呼的模型的训练需要使用大量的语音数据集，并通过使用深度学习技术来自动学习到单词或短语之间的关系。
