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<随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c><随心_句子c>騰(teng)訊(xun)湯(tang)道(dao)生(sheng)：行(xing)業(ye)大(da)模(mo)型(xing)實(shi)現(xian)產(chan)业落(luo)地(di)還(hai)需(xu)“量(liang)體(ti)裁(cai)衣(yi)”

“基(ji)於(yu)行业大模型，構(gou)建(jian)自(zi)己(ji)的(de)專(zhuan)屬(shu)模型，也(ye)許(xu)是(shi)企(qi)业更(geng)優(you)的選(xuan)項(xiang)。”7月(yue)6日(ri)，2023世(shi)界(jie)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)大會(hui)在(zai)上(shang)海(hai)舉(ju)辦(ban)。腾讯集(ji)團(tuan)高(gao)級(ji)執(zhi)行副(fu)總(zong)裁、雲(yun)與(yu)智慧(hui)产业事(shi)业群(qun)CEO汤道生，在大会全(quan)体会議(yi)-产业發(fa)展(zhan)論(lun)壇(tan)作(zuo)主(zhu)題(ti)演(yan)講(jiang)。他(ta)表(biao)示(shi)，通(tong)用(yong)大模型有(you)很(hen)強(qiang)的能力(li)，但(dan)並(bing)不(bu)能解(jie)決(jue)很多(duo)企业的具(ju)体問(wen)题。企业的大模型應(ying)用需要(yao)綜(zong)合(he)考(kao)慮(lv)行业专业性(xing)、數(shu)據(ju)安(an)全、持(chi)續(xu)叠(die)代(dai)和(he)综合成(cheng)本(ben)等(deng)因(yin)素(su)。

過(guo)去(qu)幾(ji)個(ge)月，大語(yu)言(yan)模型与生成式(shi)AI的发展实现了(le)强大的语言理(li)解与推(tui)理能力，并能按(an)提(ti)詞(ci)生成完(wan)整(zheng)的段(duan)落、精(jing)致(zhi)的圖(tu)片(pian)、視(shi)頻(pin)甚(shen)至(zhi)代碼(ma)等，讓(rang)AI成為(wei)更强大的个人助(zhu)手(shou)。

但汤道生指(zhi)出(chu)，雖(sui)然(ran)通用大模型很强大，但并不壹(yi)定(ding)能解决很多企业的具体问题。大模型在产业場(chang)景(jing)中(zhong)是否(fou)真(zhen)正(zheng)可(ke)靠(kao)、可用？怎(zen)樣(yang)才(cai)能保(bao)護(hu)好(hao)企业数据产權(quan)和隱(yin)私(si)？如(ru)何(he)降(jiang)低(di)大模型的使(shi)用成本？這(zhe)些(xie)都(dou)是企业需要考虑的现实问题。

他說(shuo)，要借(jie)助高效(xiao)的专业工具，不斷(duan)优化(hua)、迭代模型，滿(man)足(zu)企业和市(shi)场持续變(bian)化的需求(qiu)：

首(shou)先(xian)，借助行业大模型，更高效地为用戶(hu)提供(gong)精準(zhun)服(fu)務(wu)。

通用大模型一般(ban)都是基于廣(guang)泛(fan)的公(gong)開(kai)文(wen)獻(xian)与網(wang)絡(luo)信(xin)息(xi)來(lai)訓(xun)練(lian)的，网上的信息可能有錯(cuo)誤(wu)、有謠(yao)言、有偏(pian)見(jian)，许多专业知(zhi)識(shi)与行业数据積(ji)累(lei)不足，導(dao)致回(hui)答(da)的行业針(zhen)對(dui)性与精准度(du)不夠(gou)，輸(shu)出的信息也相(xiang)对寬(kuan)泛。虽然通用大模型整体水(shui)平(ping)在不断提升(sheng)，但策(ce)略(lve)上有點(dian)像(xiang)要把(ba)大海煮(zhu)沸(fei)（Boil the Ocean），并不聚(ju)焦(jiao)。通用大模型可以(yi)在100个场景中，解决70%-80%的问题，但未(wei)必(bi)能100%满足企业某(mou)个场景的需求。

但用户对企业提供的专业服务，要求高、容(rong)错性低，企业一旦(dan)向(xiang)公眾(zhong)提供了错误信息，可能引(yin)起(qi)巨(ju)大的法(fa)律(lv)責(ze)任(ren)或(huo)公關(guan)危(wei)機(ji)。因此(ci)，每(mei)个企业都可以基于由(you)专业知识和数据训练出来的行业大模型，再(zai)加(jia)上企业自己的数据進(jin)行精調(tiao)，建构獨(du)有的“专属模型”，更高效地打(da)造(zao)出高可用的智能服务。

同(tong)時(shi)，基于行业大模型的企业专属模型，模型參(can)数比(bi)通用大模型少(shao)，训练和推理的成本更低，模型优化也更容易(yi)。

其(qi)次(ci)，借助专属模型，保护企业数据，保證(zheng)数据安全。

数据是大模型的原(yuan)材(cai)料(liao)，模型最(zui)終(zhong)要在真实场景落地，達(da)到(dao)理想(xiang)的服务效果(guo)，往(wang)往需要把企业自身(shen)的数据也用起来。过程(cheng)中如果数据保护不當(dang)，可能会造成企业核(he)心(xin)数据、敏(min)感(gan)数据的泄(xie)漏(lou)。

行业大模型和模型开发工具可以通过私有化部(bu)署(shu)等方(fang)式，让模型训练更放(fang)心，也可以避(bi)免(mian)員(yuan)工訪(fang)问模型时，发生企业敏感数据的外(wai)泄。

如果模型服务是面(mian)向用户，用户的反(fan)饋(kui)数据也可以用来优化专属模型，不断提升服务体驗(yan)。

再次，借助高效率(lv)的平臺(tai)开发工具，实现模型快(kuai)速(su)、低成本的持续优化。

模型在产业中的落地是一个復(fu)雜(za)的系(xi)統(tong)化工程，要經(jing)过数据處(chu)理、算(suan)法构建、模型部署一系列(lie)環(huan)節(jie)，每个环节都不能“掉(diao)鏈(lian)子(zi)”。

目(mu)前(qian)，基于腾讯云TI平台打造的行业大模型精选商(shang)店(dian)，提供金(jin)融(rong)、文旅(lv)、政(zheng)务、醫(yi)療(liao)、傳(chuan)媒(mei)、教(jiao)育(yu)等10大行业，超(chao)过50个解决方案(an)。在这些能力模型基礎(chu)上，夥(huo)伴(ban)們(men)只(zhi)需要加入(ru)自己独有的场景数据，就(jiu)可以快速生成自己的“专属模型”。腾讯也可通过模型的私有化部署、权限(xian)管(guan)控(kong)和数据加密(mi)等方式，幫(bang)助企业用户在使用模型时保护好自身数据，更加安心。

腾讯还推出基于腾讯云TI平台的，行业大模型精调解决方案。帮助模型开发者(zhe)与算法工程師(shi)，一站(zhan)式解决模型调用、数据与標(biao)簽(qian)管理、模型精调、評(ping)估(gu)測(ce)試(shi)与部署等任务，減(jian)輕(qing)創(chuang)建大模型的壓(ya)力。

比如，腾讯和國(guo)內(nei)的頭(tou)部在線(xian)旅遊(you)公司(si)，基于“文旅大模型”打造了机器(qi)人客(ke)服。当用户咨(zi)詢(xun)假(jia)期(qi)行程，如果是基于通用大模型的客服机器人，只能給(gei)出一些簡(jian)單(dan)的景点介(jie)紹(shao)。但当我(wo)们基于行业大模型，加入企业数据进行模型精调之(zhi)後(hou)，客服机器人的回答变得(de)更加精准、可用和詳(xiang)細(xi)，能够規(gui)劃(hua)出交(jiao)通、景点、酒(jiu)店安排(pai)，甚至可以直(zhi)接(jie)提供預(yu)訂(ding)链接，以及(ji)优惠(hui)券(quan)等信息。不僅(jin)实现了貼(tie)心的服务，也具備(bei)了更强的銷(xiao)售(shou)轉(zhuan)化能力。这才是企业所(suo)需要的。

汤道生介绍，数智人也因为融入了AI生成算法，提升了数字(zi)形(xing)象(xiang)的复刻(ke)速度。2D数智人的制(zhi)作只需要錄(lu)制3分(fen)鐘(zhong)的真人口(kou)播(bo)视频，借助平台的多模態(tai)处理能力，就可以实时建模并生成高清(qing)人像，在24小(xiao)时内，制作出与真人近(jin)似(si)的“数智人”，成本大大降低。

汤道生说，伴隨(sui)著(zhe)大语言模型的发展，产业和社(she)会正在從(cong)数字化、网络化走(zou)向智能化。在这个过程中，人工智能发展的根(gen)本目标是落地于产业，服务于人。能真正解决用户需求、距(ju)離(li)场景和数据更近的企业，將(jiang)擁(yong)有大模型的未来。

南(nan)方+記(ji)者 郜(gao)小平

【作者】 郜小平

【来源(yuan)】 南方報(bao)业传媒集团南方+客户端(duan)返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看(kan)更多

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