每經(jīng)記者 王帆    每經(jīng)編輯 梁梟    

6月19日，騰訊云召開行業(yè)大模型及智能應(yīng)用技術(shù)峰會(huì)，首次公布騰訊云行業(yè)大模型研發(fā)進(jìn)展，依托騰訊云TI平臺(tái)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。

騰訊集團(tuán)高級(jí)執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群CEO湯道生在會(huì)上表示，當(dāng)前，通用大語言模型在應(yīng)對(duì)產(chǎn)業(yè)場景落地時(shí)，存在數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、服務(wù)專業(yè)性、安全合規(guī)性、訓(xùn)練成本等方面的局限。

因此，此次發(fā)布的MaaS全景圖展現(xiàn)了騰訊的解題思路——行業(yè)大模型+企業(yè)精調(diào)，即以騰訊云的大模型算力作為硬支撐，在騰訊云TI平臺(tái)內(nèi)置多個(gè)高質(zhì)量行業(yè)大模型，提供企業(yè)結(jié)合自身場景數(shù)據(jù)按需定制精調(diào)，大幅降低大模型應(yīng)用門檻。

對(duì)于近期的“千模大戰(zhàn)”，騰訊云認(rèn)為在市場的初級(jí)階段，與對(duì)手比不是最主要的，核心還是要解決客戶痛點(diǎn)，讓產(chǎn)品在客戶內(nèi)部打磨和真正應(yīng)用起來。

通用大模型解決產(chǎn)業(yè)問題存在局限性

從ChatGPT引爆大模型概念以來，國內(nèi)各大廠商紛紛跟進(jìn)。3月，百度率先推出大語言模型文心一言；5月，科大訊飛正式對(duì)外發(fā)布“訊飛星火認(rèn)知大模型”；6月初，阿里云對(duì)外披露了通義大模型進(jìn)展，推出聚焦音視頻的AI產(chǎn)品“通義聽悟”。如今騰訊云也不甘落后，為“千模大戰(zhàn)”再添一把火。

目前，市場上的通用大模型主要是集中在聊天問答場景，而對(duì)產(chǎn)業(yè)的滲透仍存在痛點(diǎn)。在本次峰會(huì)上，湯道生表示：“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(dú)特情況，回答會(huì)比較虛、比較籠統(tǒng)，偶爾還會(huì)一本正經(jīng)地胡說八道，信息也不夠及時(shí)。”

騰訊集團(tuán)高級(jí)執(zhí)行副總裁湯道生

圖片來源：騰訊云供圖

湯道生具體分析稱，目前，通用大模型一般都是基于廣泛的公開文獻(xiàn)與網(wǎng)絡(luò)信息來訓(xùn)練的，網(wǎng)上的信息可能有錯(cuò)誤、有謠言、有偏見，許多專業(yè)知識(shí)與行業(yè)數(shù)據(jù)積累不足，導(dǎo)致模型的行業(yè)針對(duì)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(duì)企業(yè)提供的專業(yè)服務(wù)要求高，容錯(cuò)性低。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。安全和合規(guī)也是企業(yè)的考量因素。

“我們認(rèn)為，客戶更需要有行業(yè)針對(duì)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(shí)用性高的智能服務(wù)。企業(yè)所需要的是在實(shí)際場景中真正解決了某個(gè)問題，而不是在100個(gè)場景中解決了70%～80%的問題。”湯道生說道。

基于客戶痛點(diǎn)和需求，騰訊云全新公布MaaS全景圖，依托騰訊云TI平臺(tái)打造行業(yè)大模型精選商店，為企業(yè)客戶提供涵蓋模型預(yù)訓(xùn)練、模型精調(diào)、智能應(yīng)用開發(fā)等一站式行業(yè)大模型解決方案。在TI平臺(tái)內(nèi)置高質(zhì)量行業(yè)大模型基礎(chǔ)上，企業(yè)加入自己獨(dú)有的場景數(shù)據(jù)，就可以快速生成自己的專屬模型；同時(shí)，也可根據(jù)自身業(yè)務(wù)場景需求，“量體裁衣、按需定制”不同參數(shù)、不同規(guī)格的模型服務(wù)。

騰訊云MaaS全景圖 圖片來源：騰訊云供圖

該解決方案以騰訊云的大模型算力為基礎(chǔ)，為客戶的模型訓(xùn)練提供支持和動(dòng)力，同時(shí)依托騰訊TI平臺(tái)，提供金融、傳媒、文旅、政務(wù)、工業(yè)等多個(gè)高質(zhì)量行業(yè)大模型，也提供完善的大模型工具鏈，包括數(shù)據(jù)標(biāo)注、訓(xùn)練、評(píng)估、測試和部署等全套工具。

在峰會(huì)現(xiàn)場，騰訊云副總裁、騰訊云智能負(fù)責(zé)人、優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人吳運(yùn)聲展示了文旅客服大模型場景的精調(diào)過程及效果。通過加入文旅行業(yè)垂直場景數(shù)據(jù)、接入文旅客戶API接口后，模型不僅可以為用戶制訂細(xì)致的旅行攻略，提供人性化的服務(wù)體驗(yàn)，也讓智能客服系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)服務(wù)商業(yè)化的閉環(huán)。另外，針對(duì)成本高、落地難的問題，吳運(yùn)聲表示：“騰訊云TI平臺(tái)能夠在少量算力的基礎(chǔ)上，提升特定任務(wù)的效果，比如智能客服場景，訓(xùn)練性能可提升10倍，訓(xùn)練成本下降90%。”

先以To B場景為練兵場

在國內(nèi)大模型賽道上，先是To C的類ChatGPT大模型開始打開市場，如文心一言；隨后幾個(gè)月，To B的垂直行業(yè)大模型也開始涌現(xiàn)。具有深厚To C基因的騰訊，選擇在首次公布大模型思路時(shí)劍指B端，背后其實(shí)也有一定考量。

吳運(yùn)聲在接受采訪時(shí)表示：“過去多年，騰訊云在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域有非常多的經(jīng)驗(yàn)積累，我們也非常了解客戶的需求。這次是騰訊結(jié)合對(duì)產(chǎn)業(yè)的認(rèn)知和經(jīng)驗(yàn)，去深入思考怎么把我們大模型技術(shù)應(yīng)用進(jìn)去的成果。”他認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)場景已成為大模型的最佳練兵場，在智能問答、內(nèi)容創(chuàng)作、智能決策、智能風(fēng)控等很多業(yè)務(wù)場景，具有非常廣泛的應(yīng)用價(jià)值。

另一方面，騰訊也并非放棄大模型的C端市場。“騰訊內(nèi)部也有關(guān)于To C的通訊大模型的研發(fā)，后續(xù)以官方發(fā)布為準(zhǔn)。”他表示。

不過，記者注意到，盡管當(dāng)下各大玩家紛紛亮出大模型“籌碼”，但市場當(dāng)前仍在試水階段。吳運(yùn)聲表示：“不管是技術(shù)發(fā)展還是行業(yè)理解，大模型與產(chǎn)業(yè)的結(jié)合還是處于比較早期的階段。”

騰訊云副總裁、騰訊云智能研發(fā)負(fù)責(zé)人、騰訊企點(diǎn)研發(fā)負(fù)責(zé)人吳永堅(jiān)表示：“在初期的市場里，過多地和其他企業(yè)去對(duì)比并不是最主要的。未來的推廣落地核心是在客戶內(nèi)部進(jìn)行打磨和使用。對(duì)于今年目標(biāo)，我們沒有定，重點(diǎn)就是把我們當(dāng)前的客戶所遇到的問題通過行業(yè)大模型能夠真正跑通，并沉淀到我們的產(chǎn)品里面。”

記者了解到，目前，騰訊云已經(jīng)攜手傳媒、文旅、金融、政務(wù)、教育等行業(yè)的頭部企業(yè)，在十余個(gè)行業(yè)探索了超50個(gè)行業(yè)大模型的應(yīng)用解決方案，并率先在騰訊自身的企業(yè)級(jí)應(yīng)用如騰訊企點(diǎn)智能客服、騰訊企點(diǎn)智能客服、騰訊云新一代AI代碼助手應(yīng)用了行業(yè)大模型。

吳永堅(jiān)表示：“騰訊云優(yōu)先將大模型落地的這些企業(yè)級(jí)應(yīng)用，也是應(yīng)客戶的呼聲。我們也沒有把我們的資源分散去做很多的應(yīng)用，也是先聚焦在這些客戶痛點(diǎn)最大的產(chǎn)品里面進(jìn)行嘗試，從平臺(tái)，到具體的行業(yè)產(chǎn)品來一步一步觸達(dá)更多客戶需求，把我們的能力慢慢地?cái)U(kuò)散出來，從而不斷去迭代騰訊自己的產(chǎn)品和平臺(tái)。”