世界速递!腾讯汤道生:距离场景和数据更近的企业,拥有大模型的未来


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“通用大模型有很强的能力,但并不能解决很多企业的具体问题。”7月6日,2023世界人工智能大会在上海举办。腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生在大会期间表示,企业的大模型应用需要综合考虑行业专业性、数据安全、持续迭代和综合成本等因素;基于行业大模型,构建自己的专属模型,也许是企业更优的选项。

“通用大模型可以在100个场景中,解决70%-80%的问题,但未必能100%满足企业某个场景的需求。”在汤道生看来,通用大模型一般是基于广泛的公开文献与网络信息来训练的,许多专业知识与行业数据积累不足,导致回答的行业针对性与精准度不够。但用户对企业提供的专业服务,要求高、容错性低,企业一旦向公众提供了错误信息,可能引起严重后果。

汤道生提到,如果基于行业大模型,再加上自身数据进行精调,可以建构专属模型,打造出高可用的智能服务。“因为模型参数比通用大模型少,训练和推理的成本更低,模型优化也更容易;同时,行业大模型和模型开发工具,也可以通过私有化部署、权限管控和数据加密等方式,防止模型训练和使用带来企业敏感数据的外泄。”

事实上,大模型落地过程,还需要经过算法构建、模型部署一系列环节,每个环节都不能“掉链子”。“模型后续还需要不断地迭代调优,这需要用到系统化、工程化的工具。”汤道生以腾讯云为例谈到,头部平台基于MaaS发布服务全景图,进而打造行业大模型精选商店,提供金融、文旅、政务等行业的大模型精调解决方案,能够减轻行业企业创建大模型的压力。这种压力减轻可以体现在,“在这些模型和工具平台基础上,企业只用加入自己的场景数据,就可以快速生成自己的专属模型。”

“伴随着大语言模型的发展,产业和社会,也将从数字化、网络化,走向智能化。”汤道生认为,在这个过程中,人工智能发展的根本目标是落地于产业,服务于人。“能真正解决用户需求、距离场景和数据更近的企业,将拥有大模型的未来。”

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