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      1. 行業大模型在我國“沸騰”:從跟隨到超越之路有多遠
        通信世界網消息(CWW)今年7月,全球迎來了世界氣象組織評價史上最熱的7月。不少人戲謔:全球變暖的時代還未結束,全球“沸騰”的時代已然到來。和高溫同樣讓人“沸騰”的,還有業界紛紛加碼的大模型產業。TeleChat、九天、鴻湖……一夜之間,國內三大運營商成為千億級數據大模型的玩家,大秀各自的AI“肌肉”。 不僅運營商,各大科技公司、互聯網企業也開始了“明爭暗斗”,大模型成為了各家蜂擁而上的“新熱土
        2023-12-18 16:18:12
        來源:通信世界全媒體 王鶴迦??

        通信世界網消息(CWW)今年7月,全球迎來了世界氣象組織評價史上最熱的7月。不少人戲謔:全球變暖的時代還未結束,全球“沸騰”的時代已然到來。和高溫同樣讓人“沸騰”的,還有業界紛紛加碼的大模型產業。TeleChat、九天、鴻湖……一夜之間,國內三大運營商成為千億級數據大模型的玩家,大秀各自的AI“肌肉”。

        不僅運營商,各大科技公司、互聯網企業也開始了“明爭暗斗”,大模型成為了各家蜂擁而上的“新熱土”。一時間,大模型產業“群模亂舞”。時至年終,寒冬已至,火熱的大模型依然沒有降溫。

        “以大模型為代表的人工智能發展呈現出技術創新快、應用滲透強、國際競爭激烈等特點,展現出強大的賦能效應?!惫ば挪肯嚓P負責人日前介紹說,我國100億級參數規模以上的大模型超過10個,10億級參數規模以上的大模型近80個,大模型數量位居世界第一梯隊。

        在此背景下,AI大模型逐漸走向深挖應用階段,行業大模型已經成為其中不可忽視的組成部分。

        行業大模型是面向用戶的“商品房”

        OpenAI的ChatGPT橫空出世,讓大模型成為人們耳熟能詳的熱詞。那么,何為大模型?根據分析機構定義,大模型是大規模語言模型(Large Language Model)的簡稱,是指具有龐大的參數規模和極高復雜程度的機器學習模型,可以提供更強大、更準確的模型性能,以應對更復雜、更龐大的數據集或任務。一般而言,大模型包括通用大模型、行業大模型等。

        如果說通用大模型是大模型中的“樣板間”,那么行業大模型就是可以直面用戶的“商品房”。如今,探索賦能不同行業場景的落地方式與應用價值已成為大模型的發展方向。

        受益于技術能力的提升和多樣化的場景需求,大模型如今是人工智能領域的動力之源,成為推動人工智能從技術積累、行業應用、產業變革發展到賦能千行百業的基礎設施。但是,通用大模型在一定程度上難以滿足行業用戶的直接需求:首先是模型所包含的參數量巨大,模型的訓練和部署對算力消耗也十分巨大,成本高昂;其次是模型的可解釋性仍然較弱,通常需要增加內容管控手段以保證結果的安全性;最后是模型對訓練數據的依賴性仍然很強,對于超出訓練數據的任務,完成效果不盡如人意。更為重要的是,在一些特定的行業,通用基礎大模型的表現并不理想。

        相比通用大模型偏向于滿足C端用戶要求,行業大模型與應用場景結合得更緊密,業內用戶可以直接使用,解決問題。同時,行業大模型的訓練也相對容易,對算力和數據集的需求都比通用大模型低,并且數據集往往是訓練者的自有數據,可以降低成本、提高價值。

        為此,在大模型這個充滿希望的市場上,前述眾多玩家開始聚焦行業大模型細分“賽道”。

        “內部應用+核心行業”運營商的大模型布局

        自主學習建筑設計的規則和要求,自動生成符合規范的建筑設計方案,根據用戶需求快速生成多樣化的效果圖,對建筑設計方案進行合規性和規范性檢查,預測建筑物的壽命以及維修、更新需求……這不是住建行業的設計師,而是中國電信與中國建科攜手發布的“星辰-住建”行業大模型。如今,用戶無需具備專業知識,只需通過與“星辰-住建”大模型進行連續對話,就可以修改調整自己的裝飾裝修設計,直到選出自己喜歡的方案。而“星辰-住建”行業大模型僅是中國電信“星辰”語義大模型首批試商用的12個行業大模型之一。

        在7月“小試牛刀”后,三大運營商持續發力大模型產業。無論是中國電信的“TeleChat”“星辰”,中國移動的“九天”,還是中國聯通的“鴻湖”,都表明運營商的大模型更側重于行業場景。這些大模型不僅聚焦運營商內部應用,如智慧客服、智慧中臺等,也在融入垂直行業市場。

        11月,中國電信發布了千億參數“星辰”語義大模型,其中包含了首批試商用的12個行業大模型,分別為星辰教育大模型、基層治理大模型、政務服務大模型、應急大模型、醫保大模型、交通大模型、住建大模型、金融大模型、“神農一號”大模型、出行大模型、旅游導覽大模型、礦山大模型。同時,中國電信推出了“慧聚”一站式智算服務平臺,讓大模型應用生產變成了“流水線”,讓開發者能夠“開箱即用”,有效降低了開發門檻。

        10月,中國移動推出“九天·眾擎基座大模型”,融合通信、能源、鋼鐵、建筑、交通等八大行業專業知識,定向加強行業能力,為企業“量體裁衣”構建行業大模型和打造智能化應用。

        中國聯通的“鴻湖”大模型則是首個面向運營商增值業務的大模型,具備以文生圖、視頻剪輯、以圖生圖等多種功能?!傍櫤笔侵袊撏ㄊ讉€“面向創新業務的大模型”,可以將不同模態內容對齊到文本,以實現跨模態的內容理解,為中國聯通基礎網絡、云計算能力、客戶服務、創新業務、安全防護等場景的智能化轉型升級奠定了基礎。據悉,中國聯通將于12月發布多個細分領域的行業大模型。

        電信分析師金峰表示,三大運營商的大模型之所以側重上述核心行業,主要是由于運營商在這些行業有著相對豐富的數據積累和相對完善的生態合作,可以獲得數據集用于訓練??梢?,運營商結合自己的數據優勢和用戶優勢,利用大模型帶來的技術變革,有選擇地拓展行業大模型,能夠使已有服務更加智能化、智慧化。

        頭部企業布局行業大模型走深向實

        除三大基礎運營商之外,在大模型這條“賽道”上,還擠進了很多科技公司和互聯網企業,一場爭奪先機的“卡位賽”已然打響。

        百度作為國內大模型的領軍企業之一,除了“文心一言”之類的基礎大模型,還打造了11個行業大模型,覆蓋交通、能源、金融、汽車、政務等重點領域。

        在能源電力領域,百度為世界上最大的電網——國家電網提供大模型技術。用AI來預測用電高峰,為電網調度提供建議,用無人機加圖像識別巡檢線路,保障供電平穩。

        在汽車制造領域,百度智能云為長安汽車提供了人工智能基礎設施平臺和數字人平臺,雙方正在開發一款基于“文心大模型”的生成式人工智能產品,賦能長安汽車的一款量產車型,以提升用戶體驗。同時,百度與吉利汽車一起打造汽車行業大模型,構建了工廠數字化“大腦”,幫助吉利降低了30%管理運維成本,提高了20%資源利用效率。

        同樣高效布局行業大模型“賽道”的企業還有科大訊飛,“星火認知大模型V3.0”一經推出就備受關注,與其一同發布的還有科大訊飛聯合各行業龍頭共同研發的多達12個行業大模型,涵蓋金融、汽車、運營商、工業、住建、物業、科普、科技文獻、政務、傳媒、文旅、水利等領域。以“星火大模型V3.0”為底座,科大訊飛有了進一步開拓行業大模型的基礎“1”。接下來,為適配不同行業需求,訊飛打造了一整套訓練機制和工具,這就讓“1”和后面更多的“0”有了實現的可能。

        在物業領域,科大訊飛與萬科合作推出了物業大模型,現已智慧服務全國3300多個小區。萬物云首席科學家丁險峰表示:“物業大模型首先致力于物業管理知識的普及,通過AI賦能消弭認知差異,讓甲乙雙方更高效對話,促進行業高質量發展?!痹谄囶I域,科大訊飛與奇瑞、廣汽等眾多廠商密切合作,讓大模型“上車”,賦能更生動、更有趣的汽車應用開發,推動汽車人機交互進入嶄新階段。

        科大訊飛董事長劉慶峰在業內會議上表示,科大訊飛并不是只能做12個行業大模型?!拔覀冇X得,要想把行業做透,就必須與真正懂行業、懂應用、懂場景的龍頭企業聯合打造,并且彼此都有心胸和氣度能堅持把大模型打造完成,龍頭企業內部用好以后就可以全行業賦能,這也是我們挑選合作者的基本原則?!?/p>

        金峰表示,目前多家公司都在積極探索大模型在各行業的深度應用,以大模型生成技術為核心,人工智能正在成為下一輪數字化發展的關鍵動力,為解決產業痛點帶來全新的思路。

        生態體系仍需不斷完善

        行業大模型都是基于本行業領域的數據進行訓練和優化,能夠更好地理解和處理專業術語、規范和語義。但是,行業大模型要最終在真實場景落地,并達到理想的服務效果,還應充分解決行業用戶的痛點。騰訊云聯合中國信通院發布的《行業大模型標準體系及能力架構研究報告》(以下簡稱《報告》)指出,目前行業用戶所面臨的問題包括計算資源少、數據質量差、投入成本高、專業人才稀缺等。

        在計算資源方面,大模型訓練對計算資源和存儲資源提出較高要求,對于很多行業用戶而言門檻很高,現有的資源難以支持大模型的訓練和推理。同時,高質量的行業知識庫和訓練數據是行業大模型構建的關鍵要素,在模型訓練過程中,需要大量高質量的數據進行訓練和優化。

        在數據質量方面,行業用戶在模型訓練過程中,經常因各類數據質量問題,導致模型訓練的效果和效率無法得到保障。

        在成本投入方面,為確保業務使用的效果和可持續性,行業用戶需要投入很高量級的數據、計算資源、專業技術和時間,用來訓練、調試、優化并部署大模型,成本極高。

        在專業人才方面,行業用戶通常缺乏AI領域技術人才的儲備,模型的開發落地通常對技術人才有很高的要求,相關資源的缺失將影響大模型在行業的快速落地和持續優化。

        《報告》認為,面對這些痛點和問題,需要行業大模型技術服務提供商提供行業大模型精調解決方案,幫助模型開發者與算法工程師,一站式解決數據的處理問題,高效率、高品質、低成本地創建和使用大模型。滿足不同行業用戶的不同部署需求,支持私有化本地部署的方式,在權限管控、數據加密等方面提供完善的方案。技術服務提供商應該為金融、文旅、政務、傳媒、教育等各領域用戶提供基礎行業大模型,便于行業用戶基于基礎模型進行便捷的精調,以支持不同業務場景和應用的開發。

        展望未來,面向垂直領域、垂直行業、垂直場景的應用探索必將是大模型競賽攻克的核心方向,而落地應用的“井噴式”增長也將為大模型的迭代升級不斷注入“鮮活血液”,大模型產業的繁榮發展將帶來更多可能。行業大模型也為軟件架構的演進革新注入新的活力,有望重塑全球數字化產業。

        未來,隨著全球化和數字化趨勢的加強,行業大模型的應用將更加廣泛和深入。這將為運營商和互聯網公司等帶來新的發展機遇,但也存在諸多挑戰,包括技術更新換代的速度、數據安全性,以及與其他行業的競爭和協同。而在這一過程中,如何定位并更好地打造自己的行業大模型,將成為決定其未來發展的關鍵。

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