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騰訊云為何「瞄準」行業(yè)大模型?

腦極體 ? 來源: 腦極體 ? 作者: 腦極體 ? 2023-06-20 18:48 ? 次閱讀

大模型方興未艾,行業(yè)已經(jīng)形成一個共識:大模型的價值,在于與各行業(yè)、各企業(yè)結(jié)合,在產(chǎn)業(yè)層面廣泛激活生產(chǎn)力。

但實際操作中,會發(fā)現(xiàn)事情并沒有那么簡單:

開發(fā)千億參數(shù)的超大規(guī)模模型,迭代一次就要燒掉幾百萬美元的算力資源,實在拿不出這個資金;

想應(yīng)用大模型,又不知道自己的行業(yè)該用哪種大模型,行業(yè)需求、行業(yè)數(shù)據(jù)與大模型怎么對齊是難題;

自行開發(fā)大模型,發(fā)現(xiàn)開發(fā)難度大,訓練成本、存算成本過高,只要一臺服務(wù)器過熱宕機,訓練任務(wù)就要重啟;

好不容易訓出的行業(yè)大模型,到實際業(yè)務(wù)中的效果卻未必理想,無法順利部署和應(yīng)用落地。

曾幾何時,我們認為行業(yè)做大模型是短跑比賽,拼的是眼力和速度,只要看準時機、早點入局、快速投入資源開發(fā),就能狂飆突進、成功沖刺。

想必這幾個月的實際情況,已經(jīng)讓大家越來越意識到,大模型走入千行百業(yè),實際更像一場跨欄賽,要越過一系列障礙,算力資源的性價、基礎(chǔ)模型的選擇、業(yè)務(wù)場景的結(jié)合、開發(fā)工具的完備、商業(yè)模式的摸索、生態(tài)資源的支持等,每一步都是坎,每一步都要緊密銜接,才有可能將行業(yè)需求和行業(yè)數(shù)據(jù),與大模型結(jié)合在一起。

為行業(yè)拆除應(yīng)用大模型的一重又一重障礙,騰訊云帶來了全周期、精細化的提速方案。

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6月19日,騰訊云舉辦行業(yè)大模型及智能應(yīng)用技術(shù)峰會,公布了一系列行業(yè)大模型方面的技術(shù)方案,以及多款SaaS智能應(yīng)用升級、產(chǎn)業(yè)客戶應(yīng)用落地進展。

騰訊云的特殊之處在于,它擁有全面、體系化的大模型技術(shù)能力,具備長期服務(wù)產(chǎn)業(yè)和行業(yè)的意識和能力,這使得它可以將行業(yè)大模型所需要的非常復(fù)雜的、方方面面的資源,鍛造成一塊塊跳板,提供精細化、全周期的完整使能動作。

借此契機,我們來聊聊行業(yè)大模型在今天究竟面臨著怎樣的局面?企業(yè)需要跨越哪些障礙,才能完成從起跳到落地的完美飛躍,獲得大模型時代的先發(fā)優(yōu)勢?

大模型不能懸浮,所以行業(yè)才是方向

首先要回答一個問題,大模型的應(yīng)用選擇,為什么聚焦在“行業(yè)大模型”,直接調(diào)用通用模型的能力不行嗎?可以,但還不夠。

學術(shù)角度看,大模型是高耗能、高投入的領(lǐng)域,不是所有機構(gòu)和企業(yè)都有能力、有必要去研發(fā)普適性的通用模型。一位中科院院士曾告訴我,他明確反對遍地開花做通用大模型,這沒有意義,有條件做通用模型的企業(yè),要有全局觀念,為大眾服務(wù),而專業(yè)用戶最好的選擇是參考大模型的技術(shù)架構(gòu),通過專業(yè)化數(shù)據(jù),打造一個低耗能、精度高的專有模型,來解決專業(yè)場景的問題。

企業(yè)角度看,大部分行業(yè)和企業(yè),開發(fā)通用模型不實際也沒必要,而直接接入通用模型API只能提供簡單的AI能力,無法覆蓋產(chǎn)業(yè)復(fù)雜的智能化場景。這時候,行業(yè)大模型最為貼近企業(yè)真實需求,可以滿足以下幾點:

1.更好。將沉淀的垂直行業(yè)數(shù)據(jù)、行業(yè)經(jīng)驗,嵌入到通用大模型中,打造成本更低、精度更好、輸出質(zhì)量更高的行業(yè)大模型。

2.更專。聚焦資深的業(yè)務(wù)場景,挑選合適的基礎(chǔ)模型進一步訓練,更精準地解決專有問題,滿足業(yè)務(wù)和特定用戶的需求。

3.更安全。金融、政務(wù)等行業(yè)特性,要求大模型系統(tǒng)都進行私有化部署,獨立開發(fā)行業(yè)大模型,自主可控程度更高。

目前,國內(nèi)通用大模型已有數(shù)十個之多,處于飽和狀態(tài)。這么多大模型,如果不能與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用結(jié)合,那么大模型的價值就始終是懸浮的。

只有創(chuàng)造價值的技術(shù)才能可持續(xù)、高質(zhì)量發(fā)展,大模型不能懸浮。模型應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)先行,所以行業(yè)大模型是非常重要的發(fā)展節(jié)點。

行業(yè)需要跨欄,所以騰訊云上手除障

大模型要“致用”,走向行業(yè)應(yīng)用是必然。目前,看到這一應(yīng)用轉(zhuǎn)型路徑的大模型廠商不止騰訊一家,其他大模型廠商也開始響應(yīng)布局。

相信很多企業(yè)已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了,應(yīng)用大模型不是一蹴而就的短跑,而是一步又一步跨越障礙的跨欄比賽,從起跳開始的每一個動作,都需要投入很大的力氣去拼搏。

而一些非數(shù)字原生行業(yè)和中小型企業(yè),其開發(fā)能力和資源,很難支持這樣前途未卜的漫漫探索。眼看著大模型技術(shù)正在成為數(shù)字化時代的關(guān)鍵競爭力,這么多企業(yè)只能踟躕不前,內(nèi)心是非常焦慮的。

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騰訊云的差異化特點是以全周期、一站式的精細化賦能,把行業(yè)大模型所需要的基礎(chǔ)資源、技術(shù)支持、工具組件等整合到一起,變成云上緊密銜接的一個個跳板,行業(yè)和企業(yè)不需要自己費力去四處尋覓幫手、拆除障礙。在騰訊云上,打造專屬大模型的每一步,都能獲得幫助,更高效、低成本地完成研發(fā)落地。

我們從行業(yè)大模型的訓練和使用過程,來看看騰訊云的跳板,是如何銜接的:

首先,起跳階段,平臺好用。

大模型的訓練成本依舊偏高,距離產(chǎn)業(yè)場景還有不短的路程,比如超大規(guī)模模型在部署時會面臨一系列問題,如算力、調(diào)參難度、硬件兼容性等。

騰訊云多年深耕產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng),在基礎(chǔ)設(shè)施上早有布局,騰訊云最新高性能大規(guī)模計算集群發(fā)布,算力性能較前代提升3倍,滿足大模型的算力需求。

同時,提供高質(zhì)量的行業(yè)大模型,從產(chǎn)業(yè)鏈上游就解決大數(shù)據(jù)、大算力、大模型的能力挑戰(zhàn)。基于騰訊云TI平臺,企業(yè)可以結(jié)合自身場景數(shù)據(jù)按需定制精調(diào),也可以根據(jù)自身需求開展多模型訓練任務(wù),快速構(gòu)建自己的專屬大模型。

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其次,過欄階段,工具易用。

大模型不會自己從實驗室跳到行業(yè)中去,需要開發(fā)人員將大模型技術(shù)與業(yè)務(wù)場景結(jié)合,這個空白地帶沒有清晰明確的路線規(guī)劃,仿佛身體騰空后四周皆是方向,具體落點只能靠企業(yè)自己摸索。這個時候,使用云廠商專業(yè)工具,一體化的模型服務(wù),探索的效率比較高,成功率也更高。

為此,騰訊云一站式機器學習平臺TI-ONE,提供完善的大模型工具鏈,包括數(shù)據(jù)標注、訓練、評估、測試和部署等全套工具,同時具備強大的多機多卡訓練加速能力,客戶可快速在TI-ONE平臺上進行一站式的大模型精調(diào),高效率、高品質(zhì)、低成本地創(chuàng)建和部署AI應(yīng)用。

最后,落地階段,行業(yè)愛用。

很多大模型與行業(yè)結(jié)合的實踐更偏向案例性質(zhì),企業(yè)難免會嘀咕:我跟案例中的企業(yè)情況很不一樣,同樣的行業(yè)大模型真的適合我嗎?實現(xiàn)行業(yè)大模型與業(yè)務(wù)的適配,騰訊云的解題思路是:量體裁衣。

依托騰訊云TI平臺,為客戶提供MaaS(Model-as-a-Service)一站式服務(wù),打造一站式行業(yè)大模型精選商店和“量體裁衣、普惠適用”的行業(yè)模型解決方案,全面降低落地門檻,助力客戶構(gòu)建專屬大模型及智能應(yīng)用。

更貼身、更完善的配套服務(wù)和方案,自然能為客戶掃清落地障礙,對應(yīng)用行業(yè)大模型多一點興趣。目前,騰訊云聯(lián)合行業(yè)頭部企業(yè),為10大行業(yè)輸出了超過50個解決方案。

可以看到,騰訊云在行業(yè)大模型所做的每一件事,都緊緊圍繞著一個字——“用”。 將自己化身成一個個緊密銜接的跳板,作為臺階,拆除訓練專屬模型的障礙物,幫助行業(yè)大模型成功“跨欄”,實現(xiàn)從研到用、從實驗室到千行百業(yè)的飛躍。

騰訊云的全周期賦能,也推動行業(yè)大模型從“野蠻生長”,進入“精細化時代”。

應(yīng)用需要信心,所以騰訊云率先垂范

說了這么多,行業(yè)大模型究竟好不好用,能不能轉(zhuǎn)化為企業(yè)生產(chǎn)力和競爭力呢?這一切還是要靠實踐來檢驗。

我們知道,騰訊云支撐的騰訊生態(tài),本身就有多樣化的業(yè)務(wù),生態(tài)內(nèi)部的應(yīng)用,對騰訊云行業(yè)大模型的能力體系,進行了練兵。

在此基礎(chǔ)上,騰訊云行業(yè)大模型相關(guān)能力已經(jīng)對外實踐,讓大模型深度擁抱現(xiàn)實,也證明了行業(yè)大模型走向應(yīng)用的可能與價值。

目前來看,行業(yè)大模型已經(jīng)為騰訊云的行業(yè)伙伴,帶來了一些清晰的價值:

  1. 效率更高。某頭部文旅客戶,基于騰訊云文旅行業(yè)大模型能力,結(jié)合自身場景數(shù)據(jù),通過騰訊云TI平臺進行精調(diào),構(gòu)建了專屬的文旅客服大模型,提升客服問題解決率,降低用戶轉(zhuǎn)人工客服的比例,服務(wù)效率更高。
  2. 在傳媒領(lǐng)域,央視基于騰訊云智能媒體AI中臺,部署了TI 平臺原生模型服務(wù),引入自研“標簽權(quán)重引擎”,讓內(nèi)容標簽顆粒度更細、理解度更深、泛化性更高。在行業(yè)內(nèi)率先發(fā)揮行業(yè)大模型強大的跨模態(tài)理解能力,可以做到以文搜圖、以文搜視頻等應(yīng)用,讓內(nèi)容生產(chǎn)更加高效。
  3. 成本更低。某商業(yè)銀行,日常業(yè)務(wù)流程中涉及到大量的銀行回單、交易發(fā)票、跨境匯款申請書、業(yè)務(wù)往來郵件、傳真等數(shù)據(jù),人工處理耗時長、效率低、成本高、易出錯,非常希望通過大模型來實現(xiàn)單據(jù)信息的自動化錄入、匹配、分析和校對,降本增效。實踐中,該客戶利用騰訊云-OCR大模型,在單據(jù)處理場景,實現(xiàn)對各種格式數(shù)據(jù)的高精度識別,識別準確率95%以上,減少低價值高耗時手工作業(yè),節(jié)省運營人力成本。
  4. 服務(wù)更優(yōu)。基于騰訊云教育行業(yè)大模型能力,上海大學結(jié)合自身場景數(shù)據(jù),通過騰訊云TI平臺進行精調(diào),構(gòu)建了專屬的教育行業(yè)大模型,首個場景聚焦招生專業(yè)咨詢和規(guī)章制度咨詢,為學生提供質(zhì)量更高的,覆蓋在校生、畢業(yè)生全生命周期的服務(wù)。

可以看到,行業(yè)大模型深入應(yīng)用,騰訊云生態(tài)中的實踐還在不斷增多,讓大模型的行業(yè)認可度節(jié)節(jié)攀升,為規(guī)模化應(yīng)用建立共識和信心。

數(shù)字經(jīng)濟方興未艾,所以大模型才剛剛開始

此前,科技部等六部門聯(lián)合印發(fā)了《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》,隨后又公布了《關(guān)于支持建設(shè)新一代人工智能示范應(yīng)用場景的通知》,著力解決人工智能重大應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)化問題,讓人工智能充分賦能經(jīng)濟社會發(fā)展。

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不難看出,以產(chǎn)業(yè)場景為先導(dǎo),實現(xiàn)AI技術(shù)的行業(yè)落地與規(guī)模化應(yīng)用,正在成為目前AI發(fā)展的主要任務(wù),大模型作為AI基礎(chǔ)設(shè)施也必須落地到行業(yè)當中,促進社會生產(chǎn)力的爆發(fā)。

狄更斯說:“這是一個最好的時代,也是一個最壞的時代。”

對千行百業(yè)來說,有望利用大模型構(gòu)筑差異化優(yōu)勢,增強競爭力,迎來一個更好的時代,大膽擁抱大模型,勢在必行。這個過程中,如果盲目投入、單打獨斗,面對大模型的高成本、開發(fā)復(fù)雜、場景融合、商業(yè)轉(zhuǎn)化等現(xiàn)實門檻,是很難獨自跨越的。

從“野蠻生長”到“精細化時代”,用最適配自身的賦能方案,每一步都得到“跳板”的助力,可以更平穩(wěn)、輕松的姿態(tài),跨越重重障礙,完成行業(yè)大模型的價值釋放和精準落地。

騰訊云所帶來的,就是這樣一個又一個“跳板”,一條云上的無障礙跳躍通道,讓越來越多的行業(yè)可以免除后顧之憂,向大模型時代勇敢起跳、成功落地。

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