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腾讯汤道生:大模型只是起点,产业落地才是AI更大的场景 | 把脉AI大模型

时间:2023-06-24 20:47:01来源:界面新闻

界面新闻记者 | 崔鹏

621日上午,在一场北大光华管理学院的活动上,腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示,人工智能(以下简称“AI”)对世界的改变,一定是通过与产业融合实现的,大模型只是起点,未来应用落地的产业变革才是更大的图景。

汤道生在演讲中回顾了AI发展的历史,表示算法创新、算力增强、开源共创三大因素的叠加,构成了AI增长飞轮

他认为,现在的企业应该积极拥抱人工智能技术。过去传统的研发、生产、销售、服务等环节中,有很多依赖人来判断、协调与沟通的地方,都可以叠加AI的生产力来提质、降本与增效。而通用大模型缺乏专业知识和行业数据积累,导致模型的行业针对性与精准度不够,数据噪音过大,企业客户更需要有针对性的行业大模型产品。

在汤道生看来,企业使用的大模型必须可控、可追溯、可修正,而且必须反复与充分测试才能上线。如何在合理成本下选择合适安全的模型,是企业客户所需要思考与决策的。

以下为汤道生演讲摘要(有所删减):

腾讯汤道生:大模型只是起点,产业落地才是AI更大的场景 | 把脉AI大模型

随着大语言模型的发展,我们正在进入一个被AI重塑的时代,从生产销售、组织人才,到产业革新、社会发展,都会发生剧烈的变化。

许多企业管理者也在思考,如何把大模型技术应用到自己的企业场景中,比如在客服与营销环节,为业务经营带来更多降本增效?如何在使用大模型时,保护企业数据的产权与隐私?如何降低大模型的使用成本?这些都是企业管理者需要考虑的现实问题。

最近,OpenAIChatGPT API增加了函数调用能力,这意味着大模型也能使用工具了。自己不具备的能力,可以靠各种第三方服务尝试解决,大大增加了通用大模型解决问题的能力。

大语言模型代表人工智能的发展已经达到了一个新的高峰。用大量数据预训练的模型也推动机器视觉、语音识别、机器人等AI能力发生新的突破。

大语言模型不仅懂多种人类语言,还掌握多种程序语言,还可以帮助程序员写代码。我们打造了腾讯云新一代AI代码助手,实现AI对代码的理解,辅助程序员编写、排错与测试,为软件研发的全流程助力,提高开发效率与代码质量。

大语言模型不仅能与人沟通,更重要的是通过模型的精调,可以按需求产生一系列的执行步骤,比如联网调用不同插件的能力,加上多模态让AI同时能看懂图、听懂话、会规划、能行动,这样就可以做出更强大的应用,让AI更像真正意义上的智能助手,完成更高级的任务。

比如线上广告投放员,每天需要刷新大量广告素材,确保广告投放的ROI。如果结合广告效果数据与文生图能力,可以不断地根据数据分析,生成投放策略,调整投放渠道,并且针对性的生成投放素材,自动化程度与效率都会更高。

企业应该如何拥抱AI?

事实上,不管哪个行业都应该积极拥抱AI,过去的研发、生产、销售、服务等环节中,都有很多依赖人来判断、协调与沟通的地方,今天我们应该看下哪些环节可以叠加AI的生产力来提质、降本与增效。

既然大模型这么重要,在座的企业家与管理者,可能也会问我们如何把它用在企业上,抓住技术变革的红利?

我可以给企业管理者一些建议:

第一,聚焦企业自身业务,挑选具体场景,让AI成为服务的增量;

第二,确保训练数据质量,梳理出测试用例,建立上线评估流程;

第三,确保服务合规,同时关注数据的产权与隐私;

第四,使用云厂商工具,搭建一体化的模型服务,这样效率比较高,节约训练、运维的成本和时间。

在具体实施中,模型、数据和算力是大家需要格外关注的三个点。

首先是模型。虽然大家对通用大语言模型的聊天机器人期待很高,但它不是唯一的大模型服务方式,也不一定是满足行业场景需求的最优解。

目前,通用大模型一般都是基于广泛的公开文献与网络信息来训练的,融易新媒体,上面的信息可能有错误、有谣言、有偏见,许多专业知识与行业数据积累不足,导致模型的行业针对性与精准度不够,数据噪音过大。

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