大模型应用落地的关键是什么?

今年WAIC最热门的话题之一,就是如何让大模型应用落地。这本身不难理解:国内外大模型不能局限于“聊天”。基于智能交互,它本身就是一种提升生产效率的工具。任何大模型,未来最终都要落地于具体的行业应用,提高生产力;在大模型竞争中,中国和其他国家相比各有千秋,虽然存在差距,但中国行业多、发展成熟,这或许是一个可以“超车”的机会。

从数据来看,在算力等方面,中国未必就处于劣势。

中国工程院院士邬贺铨曾指出,按2022年年底的数据,美国占全球算力36%,中国占31%,单看算力总规模,中国与美国确实有差距,但差距并不大;若以GPU和NPU为主的智能算力规模来看,2021年美国智算规模占全球智算总规模15%,中国占26%。

但差距依然值得重视,例如深度学习框架还需要经受考验、继续打磨;例如生成式AI拓展到产业应用,需要将多个大模型高效融合,由此带来很多问题;例如大模型需要海量数据训练,但目前中文可供训练的语料挖掘还不足;例如大模型训练所依赖的英伟达A100芯片,被限制向中国出口……中国依然面临众多挑战。

在新一轮全球人工智能竞赛中,大模型本身确实是必啃的“硬仗”。但中国其实有一个出“奇兵”的机会。

数据、算力和“钞能力”对大模型而言缺一不可,但大模型的发展同样离不开“场景”。本质上,大模型改变的是人类获取信息和服务的方式。它不仅需要满足信息匹配的需求,更要让AI精准地理解人类的用途,精准地完成人类交付的任务。“精准”,就基于对场景的理解。

在WAIC大会上,京东探索研究院院长、京东科技智能服务与产品部总裁何晓冬表示,伴随着大模型的出现,世界未来必然会走向智能交互时代,让机器更好地帮助我们完成专业域、更广泛的任务。何晓冬表示,训练好大模型就需要场景,“场景和数据是这个时代训练大模型的抓手。”

或许这会是中国的机遇所在。

拿工业来说,中国拥有41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类,是全世界唯一拥有联合国产业分类中所列全部工业门类的国家;在互联网方面,中国有大量电商、社交、搜索领域的企业,拥有成熟经验和庞大数据,大模型和这些行业、场景的结合,或许会带来大量机遇。

例如电商。网经社此前发布的《2022年度中国电子商务市场数据报告》显示,2022年国内网络零售市场交易规模达137853亿元;中国网络零售用户规模达8.45亿人,占网民整体的79.2%。这个“大场景”下涌现了直播、社交、美妆、母婴等“子场景”,电商、物流、客服……它们都可能成为大模型应用落地的入口。

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