讀創(chuàng)/記者 陳姝

6月19日，騰訊云在國家科技傳播中心召開行業(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。

(資料圖)

峰會上，騰訊集團高級執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群CEO湯道生發(fā)表《模型扎根產(chǎn)業(yè)，共建智能生態(tài)》的主題演講，分別從模型、數(shù)據(jù)、應(yīng)用與算力四個角度分享了對大語言模型在產(chǎn)業(yè)落地的思考。

首先，就模型而言，比起通用大模型，企業(yè)更需要針對具體行業(yè)的大模型，并結(jié)合企業(yè)自身的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和精調(diào)，以打造出更實用的智能服務(wù)。企業(yè)對提供的專業(yè)服務(wù)要求高且容錯性低，因此使用的大模型必須具備可控、可追溯和可修正的特點，并經(jīng)過反復(fù)充分的測試。

其次是數(shù)據(jù)的重要性。數(shù)據(jù)是大模型的原材料，針對具體場景，數(shù)據(jù)的覆蓋和質(zhì)量至關(guān)重要。在模型的開發(fā)過程中，需要關(guān)注敏感數(shù)據(jù)的保護和安全合規(guī)，并有效管理大量的數(shù)據(jù)和標(biāo)簽，不斷進行測試和模型的迭代。騰訊云也推出基于TI平臺的行業(yè)大模型精調(diào)解決方案，幫助模型開發(fā)者和算法工程師高效率、高品質(zhì)、低成本地處理數(shù)據(jù)，創(chuàng)建和使用大模型。

在應(yīng)用方面，騰訊自身也應(yīng)用行業(yè)大模型，優(yōu)化自身企業(yè)級用用，為用戶提高工作效率。例如，通過基于行業(yè)模型的智能小助手，騰訊會議可以協(xié)助用戶進行日程安排、會管、會控等操作，并自動生成智能總結(jié)摘要，提升會議的效率。騰訊企點智能客服和AI代碼助手等應(yīng)用也通過行業(yè)模型的訓(xùn)練和精調(diào)，提供更精準(zhǔn)、詳細的回答和高效的編程輔助。

最后是算力的支持。算力是模型持續(xù)運轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)，高性能、高彈性和高穩(wěn)定的算力對于大模型的訓(xùn)練和使用至關(guān)重要。騰訊云也提供新一代高性能計算集群，為客戶提供穩(wěn)定計算、高速網(wǎng)絡(luò)與專業(yè)運維。同時，推出面向AI運算的向量數(shù)據(jù)庫，支撐對圖像、音頻和文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的高效處理，數(shù)據(jù)接入AI的效率，也比傳統(tǒng)方案提升10倍。

湯道生表示，大模型只是開端，AI與產(chǎn)業(yè)的融合，將綻放出更有創(chuàng)造力的未來。生態(tài)共建是AI發(fā)展的有效路徑，騰訊將堅持生態(tài)開放，為企業(yè)提供高質(zhì)量模型服務(wù)，同時支持客戶多模型訓(xùn)練任務(wù)，加速大模型在產(chǎn)業(yè)場景的創(chuàng)新探索。

以下為演講全文：

各位嘉賓、各位媒體朋友，大家好！

歡迎參加今天的技術(shù)峰會，非常高興有機會和大家一起探討產(chǎn)業(yè)智能化升級的機遇；也非常期待與客戶共建，以企業(yè)場景與行業(yè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的行業(yè)大模型。

過去半年，大家都為大語言模型的發(fā)展感到興奮，不少人已經(jīng)試遍各個通用大模型的聊天機器人，但大部分互聯(lián)網(wǎng)用戶可能還只是有所聽聞。市面上的通用大模型在一些聊天問答上，確實有讓人驚艷的表現(xiàn)。基于大量知識與公開信息的訓(xùn)練，通過推測下一個字的語言生成，它能回答不同領(lǐng)域的提問，生成人性化的回復(fù)，連貫地對話。

同時，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。

大家既期待著，能力越來越強大的通用大模型，同時也在思考，如何在使用大模型時，保護企業(yè)數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)與隱私？如何降低大模型的使用成本？這些都是企業(yè)需要考慮的現(xiàn)實問題。

借今天這個機會，我想講講，我對大語言模型在產(chǎn)業(yè)落地的思考，分別從模型、數(shù)據(jù)、應(yīng)用與算力四個角度來探討。

首先是模型。雖然大家對通用大模型期待很高，但它不一定是滿足行業(yè)場景需求的最優(yōu)解。

目前，通用大模型一般都是基于廣泛的公開文獻與網(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。企業(yè)一旦提供了錯誤信息，可能引起巨大的法律責(zé)任或公關(guān)危機。因此，企業(yè)使用的大模型必須可控、可追溯、可修正，而且必須反復(fù)與充分測試才能上線。

我們認為，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。

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。實際上，大部分的企業(yè)場景，可能也不需要萬能的通用AI來滿足需要。因此，如何在合理成本下，選擇合適的模型，是企業(yè)客戶所需要思考與決策的。

今天，我們也正式公布騰訊云MaaS服務(wù)解決方案，基于TI平臺打造行業(yè)精選模型商店，覆蓋金融、文旅、政務(wù)、傳媒、教育等10大行業(yè)，提供超過50個解決方案。在這些能力模型基礎(chǔ)上，客戶只需要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”。

比如，我們和國內(nèi)的頭部在線旅游公司，基于“文旅大模型”，打造了機器人客服，可以自動判斷用戶意圖，并自動調(diào)用相應(yīng)的API，高質(zhì)量完成用戶咨詢及服務(wù)。

如果一個用戶問，“節(jié)假日有哪些比較經(jīng)濟的旅游景點推薦？”基于通用大模型的客服機器人，只能給出一些簡單的景點介紹和路線規(guī)劃。但是，當(dāng)我們用大量有針對性的行業(yè)數(shù)據(jù)來做模型精調(diào)之后，客服機器人的回答就變得更加細致，能夠規(guī)劃出每天的交通、景點安排，給出經(jīng)濟實惠的定制化推薦方案。

接下來談?wù)剶?shù)據(jù)。數(shù)據(jù)是大模型的原材料，針對具體場景，相關(guān)數(shù)據(jù)的覆蓋與質(zhì)量都至關(guān)重要，標(biāo)注數(shù)據(jù)的管理也是模型迭代中的重要工作。

模型最終要在真實場景落地，要達到理想的服務(wù)效果，往往需要把企業(yè)自身的數(shù)據(jù)也用起來。在模型研發(fā)過程中，既要關(guān)注敏感數(shù)據(jù)的保護與安全合規(guī)，也需要管理好大量的數(shù)據(jù)與標(biāo)簽，不斷測試與迭代模型。

因此，我們也推出基于騰訊云TI平臺的行業(yè)大模型精調(diào)解決方案。幫助模型開發(fā)者與算法工程師，一站式解決數(shù)據(jù)的處理問題，高效率、高品質(zhì)、低成本地創(chuàng)建和使用大模型。我們也可以通過TI平臺以及模型的私有化部署、權(quán)限管控和數(shù)據(jù)加密等方式，讓企業(yè)用戶在打造模型與使用模型時都更放心。

最近，我們攜手中央電視臺打造“央視人工智能開放平臺”。其間也面臨數(shù)據(jù)量龐大、形態(tài)復(fù)雜的問題，導(dǎo)致傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系都無法達標(biāo)。我們重新構(gòu)建了一套傳媒專屬的數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系，同時也研發(fā)了創(chuàng)新的“標(biāo)簽權(quán)重引擎”，讓數(shù)據(jù)標(biāo)簽顆粒度更細，并按照核心度排序。在這樣的數(shù)據(jù)標(biāo)簽體系支撐下，視頻編輯用自然語言就能實現(xiàn)跨模態(tài)檢索。比如，輸入“居民消費力”，系統(tǒng)可自動提供商場、超市相關(guān)素材，再搭配智能剪輯，就能快速生成視頻。

接著講講應(yīng)用。騰訊自身的企業(yè)級應(yīng)用，已經(jīng)率先應(yīng)用了行業(yè)大模型，針對不同應(yīng)用場景提供更智能的服務(wù)，為用戶提高工作效率。

例如，騰訊會議即將推出覆蓋會議全流程場景的智能小助手。通過簡單自然的會議指令，協(xié)助用戶進行日程安排、會管、會控等一系列操作。會后可以自動生成智能總結(jié)摘要，還能基于智能錄制的能力，幫助用戶高效回顧，提升用戶開會和信息流轉(zhuǎn)效率。

新一代的騰訊企點智能客服，基于行業(yè)模型，結(jié)合客戶業(yè)務(wù)需求進行訓(xùn)練與精調(diào)，客服機器人可以提供更精準(zhǔn)、更詳細的回答，甚至調(diào)用業(yè)務(wù)系統(tǒng)來提供實時數(shù)據(jù)。對比上一代智能客服的機械回答，用戶體驗有很大的提升。

在企點分析平臺上，銷售人員只要問一句“哪個產(chǎn)品賣的最好”，就可以實現(xiàn)準(zhǔn)確的商業(yè)分析，不需要花費大量的時間，學(xué)習(xí)復(fù)雜的軟件、制作看板。

借助騰訊云新一代AI代碼助手，程序員也可以快速、高品質(zhì)地完成代碼的補充、糾錯和解釋，覆蓋編碼、評審、測試等不同場景。

最后講講算力。算力是模型持續(xù)運轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)，高性能、高彈性和高穩(wěn)定的算力需要借助專業(yè)的云服務(wù)。

在大模型的訓(xùn)練和使用過程中，需要大量異構(gòu)算力的支持，對網(wǎng)絡(luò)速度與穩(wěn)定性要求也很高，加上GPU服務(wù)器比一般服務(wù)器穩(wěn)定性更低一些，服務(wù)器的運維、問題的排查更頻繁，整體運維的難度與工作量會高很多。

例如，在訓(xùn)練集群中，一旦網(wǎng)絡(luò)有波動，訓(xùn)練的速度就會受到很大的影響；只要一臺服務(wù)器過熱宕機，整個集群都可能要停下來，然后訓(xùn)練任務(wù)要重啟，這些事件會使得訓(xùn)練時間大大增加，投入在大模型的成本也會飆升。因此，騰訊云所提供的穩(wěn)定計算、高速網(wǎng)絡(luò)與專業(yè)運維，可以為算法工程師大大減輕設(shè)備運維的壓力，讓他們把精力放在模型的構(gòu)建與算法的優(yōu)化上。

騰訊云也打造了面向模型訓(xùn)練的新一代HCC（High-Performance Computing Cluster）高性能計算集群，搭載最新次代GPU，結(jié)合多層加速的高性能存儲系統(tǒng)，加上高帶寬、低延遲的網(wǎng)絡(luò)傳輸，整體性能比過去提升了3倍，獲得了很多客戶的高度認可，幾家AI獨角獸都與我們展開了合作。

在計算集群的“硬實力”之外，今天，我們也會推出更適合AI運算的“軟能力”——向量數(shù)據(jù)庫，它能更高效地處理圖像、音頻和文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，支持單索引10億級規(guī)模，比單機插件式檢索規(guī)模提升10倍，數(shù)據(jù)接入AI的效率，也比傳統(tǒng)方案提升10倍。

回顧過去，人工智能的發(fā)展是結(jié)合開放數(shù)據(jù)的積累、算法的創(chuàng)新與算力的突破共同推動的；也是全球科技企業(yè)、高校與研究機構(gòu)共同努力，通過代碼的開源與研究成果的分享，開放共建的成果。

騰訊云也將在大模型的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用上，堅持生態(tài)開放，支持多模型的選擇，提供訓(xùn)練與推理的算力，滿足不同行業(yè)、不同場景的多樣化需求。

今天，我們再一次站在數(shù)字科技革命的奇點上，大模型只是開端，AI與產(chǎn)業(yè)的融合，將綻放出更有創(chuàng)造力的未來。在這個過程中，騰訊愿意貢獻自己的能力，與行業(yè)伙伴攜手，用智能照亮行業(yè)，讓AI普惠生活。

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