從通用大語(yǔ)言模型規(guī)?；?jìng)爭(zhēng)到開啟垂直領(lǐng)域商業(yè)化步伐，這次的轉(zhuǎn)向僅僅用了6個(gè)月。在對(duì)人工智能技術(shù)和商業(yè)理解的越來(lái)越成熟的科技領(lǐng)域，賽跑愈發(fā)激烈。行業(yè)各玩家不僅要在科技含量上站住腳跟，更要盡快探索出實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值。
但是越來(lái)越多的數(shù)據(jù)和預(yù)訓(xùn)練模型可供訪問(wèn)，導(dǎo)致模型在解決一般性任務(wù)上變得相似，而且對(duì)于不同行業(yè)、領(lǐng)域和用戶具有獨(dú)特的語(yǔ)境和需求，通用模型并不能提供最佳解決方案，需要個(gè)性化和定制化的模型來(lái)滿足特定要求。
隨著通用模型規(guī)模競(jìng)爭(zhēng)逐漸冷卻，大語(yǔ)言模型的同質(zhì)化和商業(yè)化問(wèn)題變得突出。解決這些問(wèn)題需要進(jìn)一步開發(fā)個(gè)性化和定制化的模型，以滿足個(gè)人和企業(yè)的實(shí)際需求。此外，探索更多不同領(lǐng)域和行業(yè)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以及與領(lǐng)域?qū)＜液陀脩舻木o密合作，將有助于推動(dòng)大語(yǔ)言模型商業(yè)化的發(fā)展，為各行各業(yè)提供更具價(jià)值的解決方案。
大語(yǔ)言模型商業(yè)化問(wèn)題凸顯，深蘭推出硅基大腦SaaS平臺(tái)
在AI領(lǐng)域會(huì)不會(huì)被一個(gè)通用大模型主導(dǎo)的問(wèn)題上，前Google創(chuàng)始人Eric Schmidt在其參與的文章《Does One Large Model Rule Them All?》的核心結(jié)論是未來(lái)肯定是多個(gè)垂直模型或者多個(gè)垂直助理的模式。
深蘭科技武漢研發(fā)中心基于深蘭硅基知識(shí)大模型主導(dǎo)研發(fā)的“硅基大腦SaaS平臺(tái)”，目的在于為用戶提供一套創(chuàng)建企業(yè)級(jí)“超級(jí)智能助理”的快捷方法，滿足企業(yè)在智能客服、數(shù)字員工和行業(yè)專家等多個(gè)場(chǎng)景的需求，并把這套方法形成SaaS化的服務(wù)。有專業(yè)人士評(píng)價(jià)稱，“深蘭的此種發(fā)展路徑是非常直接而有效的，如果能夠在這個(gè)方向持續(xù)保持領(lǐng)先，則會(huì)代表一個(gè)穩(wěn)固的技術(shù)和商業(yè)發(fā)展路線而成為行業(yè)鏈上重要玩家。”
深蘭科技武漢研發(fā)中心在自有7B基礎(chǔ)模型的基礎(chǔ)上，提供領(lǐng)域知識(shí)和個(gè)性化人設(shè)等高維數(shù)據(jù)的定制化訓(xùn)練學(xué)習(xí)功能，并提供可定制的個(gè)性化數(shù)字人形象，可以更加便捷地為企業(yè)和個(gè)人構(gòu)建擁有個(gè)性化形象的超級(jí)智能數(shù)字助理，支持快速形成諸如智能客服、數(shù)字大使、智能導(dǎo)覽、數(shù)字秘書等企業(yè)應(yīng)用。
新品發(fā)布引發(fā)大模型領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)調(diào)整
深蘭科技新產(chǎn)品的發(fā)布，使整個(gè)大模型領(lǐng)域再次顯現(xiàn)出多層的產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)。目前國(guó)內(nèi)外發(fā)布大模型的技術(shù)路線可以分為三種，第一種是例如OpenAI的ChatGPT、百度的文心一言、科大訊飛的星火認(rèn)知、阿里的通義千問(wèn)等大模型提供了一種模型即服務(wù)(Model as a Service, MaaS)的通用大模型服務(wù)模式;第二種是如提出“硅基大腦SaaS平臺(tái)”的新服務(wù)模式的深蘭科技，以及擁有工業(yè)大模型服務(wù)奇智孔明的創(chuàng)新奇智;第三種是一些直接用MaaS的小型公司，如利用提示詞(Prompt)構(gòu)建定制化的上下文進(jìn)而進(jìn)行簡(jiǎn)單應(yīng)用，或提供基于提示詞工程(Prompt Engineering)理念輔助工具的公司。
從深蘭科技此次推出的“硅基大腦SaaS平臺(tái)”能夠觀察到，走第二種路線的企業(yè)相比于走其他兩種路線的企業(yè)來(lái)講，代表了更加靈活的上下文訓(xùn)練能力，不僅針對(duì)提示詞的優(yōu)化，還可以進(jìn)行更深層次地進(jìn)行定制化訓(xùn)練，例如采用低秩適配等方法;同時(shí)提供更加標(biāo)準(zhǔn)化體系化的訓(xùn)練方法，流程方法在SaaS平臺(tái)被清晰定義，可以讓用戶以極少的學(xué)習(xí)成本就可以生成高效的服務(wù);同時(shí)能夠更加保障數(shù)據(jù)安全，可以采用語(yǔ)言模型訪問(wèn)企業(yè)數(shù)據(jù)源并加以控制。通過(guò)將產(chǎn)品說(shuō)明書、操作手冊(cè)、常見問(wèn)題等相關(guān)文檔和數(shù)據(jù)導(dǎo)入平臺(tái)，大模型自動(dòng)生成針對(duì)產(chǎn)品、業(yè)務(wù)等的知識(shí)圖譜，并可將其應(yīng)用于客戶服務(wù)、銷售咨詢等領(lǐng)域，這一功能大大降低了企業(yè)使用的門檻，幫助企業(yè)更好地應(yīng)對(duì)行業(yè)挑戰(zhàn)。
大語(yǔ)言模型商業(yè)化，市場(chǎng)巨大
雖然探索大語(yǔ)言模型商業(yè)化仍是一條未經(jīng)驗(yàn)證路徑，但是市場(chǎng)巨大已經(jīng)是被公認(rèn)的事實(shí)。預(yù)計(jì)大模型技術(shù)展現(xiàn)的巨大應(yīng)用潛力與對(duì)認(rèn)知智能應(yīng)用的落地將促使中國(guó)市場(chǎng)規(guī)模高速增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)2024年市場(chǎng)規(guī)模將超460億元，增速超30個(gè)百分點(diǎn)。當(dāng)前大語(yǔ)言模型還存在諸多變數(shù)，興許在不久的將來(lái)，還會(huì)誕生更多商業(yè)化路徑。這種潛在的波動(dòng)與可能性空間，也成為吸引我們持續(xù)探索AI技術(shù)應(yīng)用的魅力所在。本身大模型商業(yè)化的路途就充滿艱辛，但成功往往屬于有實(shí)力的堅(jiān)持者。
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