騰訊首提大模型思路:聚焦產(chǎn)業(yè) ,將行業(yè)大模型 + 企業(yè)精調(diào)作為優(yōu)解 動態(tài)
6 月 19 日,騰訊云召開行業(yè)大模型及智能應(yīng)用技術(shù)峰會,首次公布騰訊云行業(yè)大模型研發(fā)進(jìn)展,依托騰訊云 TI 平臺打造行業(yè)大模型精選商店,為客戶提供 MaaS(Model-as-a-Service)一站式服務(wù),助力客戶構(gòu)建專屬大模型及智能應(yīng)用。
騰訊集團(tuán)高級執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群 CEO 湯道生在會上表示,當(dāng)前,通用大語言模型在應(yīng)對產(chǎn)業(yè)場景落地時,存在數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、服務(wù)專業(yè)性、安全合規(guī)性、訓(xùn)練成本等方面的局限。
因此,此次發(fā)布的 MaaS 全景圖展現(xiàn)了騰訊的解題思路——行業(yè)大模型 + 企業(yè)精調(diào),即以騰訊云的大模型算力作為硬支撐,在騰訊云 TI 平臺內(nèi)置多個高質(zhì)量行業(yè)大模型,提供企業(yè)結(jié)合自身場景數(shù)據(jù)按需定制精調(diào),大幅降低大模型應(yīng)用門檻。
(資料圖片僅供參考)
對于近期的 " 千模大戰(zhàn) ",騰訊云認(rèn)為在市場的初級階段,與對手比不是最主要的,核心還是要解決客戶痛點,讓產(chǎn)品在客戶內(nèi)部打磨和真正應(yīng)用起來。
通用大模型解決產(chǎn)業(yè)問題存在局限性
從 ChatGPT 引爆大模型概念以來,國內(nèi)各大廠商紛紛跟進(jìn)。3 月,百度率先推出大語言模型文心一言;5 月,科大訊飛正式對外發(fā)布 " 訊飛星火認(rèn)知大模型 ";6 月初,阿里云對外披露了通義大模型進(jìn)展,推出聚焦音視頻的 AI 產(chǎn)品 " 通義聽悟 "。如今騰訊云也不甘落后,為 " 千模大戰(zhàn) " 再添一把火。
目前,市場上的通用大模型主要是集中在聊天問答場景,而對產(chǎn)業(yè)的滲透仍存在痛點。在本次峰會上,湯道生表示:" 許多企業(yè)管理者也在思考,如何把大模型技術(shù)應(yīng)用到自己企業(yè)場景中。比如在客服與營銷環(huán)節(jié),為業(yè)務(wù)經(jīng)營帶來更多降本增效。但在具體的企業(yè)場景中,通用大模型可能還不能滿足企業(yè)很多需求,比如,它不一定懂行業(yè)的專業(yè)術(shù)語,不了解企業(yè)內(nèi)部的獨特情況,回答會比較虛、比較籠統(tǒng),偶爾還會一本正經(jīng)地胡說八道,信息也不夠及時。"
騰訊集團(tuán)高級執(zhí)行副總裁湯道生圖片來源:騰訊云供圖
湯道生具體分析稱,目前,通用大模型一般都是基于廣泛的公開文獻(xiàn)與網(wǎng)絡(luò)信息來訓(xùn)練的,網(wǎng)上的信息可能有錯誤、有謠言、有偏見,許多專業(yè)知識與行業(yè)數(shù)據(jù)積累不足,導(dǎo)致模型的行業(yè)針對性與精準(zhǔn)度不夠,數(shù)據(jù) " 噪音 " 過大。但是,在很多產(chǎn)業(yè)場景中,用戶對企業(yè)提供的專業(yè)服務(wù)要求高,容錯性低。另外,訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多,模型越大,訓(xùn)練與推理的成本也越高。安全和合規(guī)也是企業(yè)的考量因素。
" 我們認(rèn)為,客戶更需要有行業(yè)針對性的行業(yè)大模型,再加上企業(yè)自己的數(shù)據(jù)做訓(xùn)練或精調(diào),才能打造出實用性高的智能服務(wù)。企業(yè)所需要的是在實際場景中真正解決了某個問題,而不是在 100 個場景中解決了 70%~80% 的問題。" 湯道生說道。
基于客戶痛點和需求,騰訊云全新公布 MaaS 全景圖,依托騰訊云 TI 平臺打造行業(yè)大模型精選商店,為企業(yè)客戶提供涵蓋模型預(yù)訓(xùn)練、模型精調(diào)、智能應(yīng)用開發(fā)等一站式行業(yè)大模型解決方案。在 TI 平臺內(nèi)置高質(zhì)量行業(yè)大模型基礎(chǔ)上,企業(yè)加入自己獨有的場景數(shù)據(jù),就可以快速生成自己的專屬模型;同時,也可根據(jù)自身業(yè)務(wù)場景需求," 量體裁衣、按需定制 " 不同參數(shù)、不同規(guī)格的模型服務(wù)。
騰訊云 MaaS 全景圖 圖片來源:騰訊云供圖該解決方案以騰訊云的大模型算力為基礎(chǔ),為客戶的模型訓(xùn)練提供支持和動力,同時依托騰訊 TI 平臺,提供金融、傳媒、文旅、政務(wù)、工業(yè)等多個高質(zhì)量行業(yè)大模型,也提供完善的大模型工具鏈,包括數(shù)據(jù)標(biāo)注、訓(xùn)練、評估、測試和部署等全套工具。
在峰會現(xiàn)場,騰訊云副總裁、騰訊云智能負(fù)責(zé)人、優(yōu)圖實驗室負(fù)責(zé)人吳運聲展示了文旅客服大模型場景的精調(diào)過程及效果。通過加入文旅行業(yè)垂直場景數(shù)據(jù)、接入文旅客戶 API 接口后,模型不僅可以為用戶制訂細(xì)致的旅行攻略,提供人性化的服務(wù)體驗,也讓智能客服系統(tǒng),實現(xiàn)服務(wù)商業(yè)化的閉環(huán)。另外,針對成本高、落地難的問題,吳運聲表示:" 騰訊云 TI 平臺能夠在少量算力的基礎(chǔ)上,提升特定任務(wù)的效果,比如智能客服場景,訓(xùn)練性能可提升 10 倍,訓(xùn)練成本下降 90%。"
先以 To B 場景為練兵場
在國內(nèi)大模型賽道上,先是 To C 的類 ChatGPT 大模型開始打開市場,如文心一言;隨后幾個月,To B 的垂直行業(yè)大模型也開始涌現(xiàn)。具有深厚 To C 基因的騰訊,選擇在首次公布大模型思路時劍指 B 端,背后其實也有一定考量。
吳運聲在接受采訪時表示:" 過去多年,騰訊云在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域有非常多的經(jīng)驗積累,我們也非常了解客戶的需求。這次是騰訊結(jié)合對產(chǎn)業(yè)的認(rèn)知和經(jīng)驗,去深入思考怎么把我們大模型技術(shù)應(yīng)用進(jìn)去的成果。" 他認(rèn)為,產(chǎn)業(yè)場景已成為大模型的最佳練兵場,在智能問答、內(nèi)容創(chuàng)作、智能決策、智能風(fēng)控等很多業(yè)務(wù)場景,具有非常廣泛的應(yīng)用價值。
另一方面,騰訊也并非放棄大模型的 C 端市場。" 騰訊內(nèi)部也有關(guān)于 To C 的通訊大模型的研發(fā),后續(xù)以官方發(fā)布為準(zhǔn)。" 他表示。
不過,記者注意到,盡管當(dāng)下各大玩家紛紛亮出大模型 " 籌碼 ",但市場當(dāng)前仍在試水階段。吳運聲表示:" 不管是技術(shù)發(fā)展還是行業(yè)理解,大模型與產(chǎn)業(yè)的結(jié)合還是處于比較早期的階段。"
騰訊云副總裁、騰訊云智能研發(fā)負(fù)責(zé)人、騰訊企點研發(fā)負(fù)責(zé)人吳永堅表示:" 在初期的市場里,過多地和其他企業(yè)去對比并不是最主要的。未來的推廣落地核心是在客戶內(nèi)部進(jìn)行打磨和使用。對于今年目標(biāo),我們沒有定,重點就是把我們當(dāng)前的客戶所遇到的問題通過行業(yè)大模型能夠真正跑通,并沉淀到我們的產(chǎn)品里面。"
記者了解到,目前,騰訊云已經(jīng)攜手傳媒、文旅、金融、政務(wù)、教育等行業(yè)的頭部企業(yè),在十余個行業(yè)探索了超 50 個行業(yè)大模型的應(yīng)用解決方案,并率先在騰訊自身的企業(yè)級應(yīng)用如騰訊企點智能客服、騰訊企點智能客服、騰訊云新一代 AI 代碼助手應(yīng)用了行業(yè)大模型。
吳永堅表示:" 騰訊云優(yōu)先將大模型落地的這些企業(yè)級應(yīng)用,也是應(yīng)客戶的呼聲。我們也沒有把我們的資源分散去做很多的應(yīng)用,也是先聚焦在這些客戶痛點最大的產(chǎn)品里面進(jìn)行嘗試,從平臺,到具體的行業(yè)產(chǎn)品來一步一步觸達(dá)更多客戶需求,把我們的能力慢慢地擴(kuò)散出來,從而不斷去迭代騰訊自己的產(chǎn)品和平臺。"
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責(zé)任編輯:hnmd003
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