自从chatgpt横空出世之后,ai大模型的命运齿轮开始转动。乘着大模型“风火轮”,国内掀起了轰轰烈烈的“百模大战”。

在大模型时代,没有一家企业能够置身事外。已经深耕ai领域近十年的百融云创基于深度学习transformer框架,结合nlp(自然语言处理)、智能语音等技术,打造出场景驱动的产业大模型――br-llms。百融云创自主构建了大模型预训练、微调、推理工程优化、应用开发套件等一整套技术栈。

百融云创ceo张韶峰介绍,随着模型算法的不断优化,推理性能的持续增强,在大模型基座之上运行的voice gpt已经可以实现低于500毫秒级的响应,这一反应速度基本接近真人,在业内几乎找不到竞争对手。

在大模型搭好台之后,接下来有没有创新的应用成为了国内外关注的焦点。

张韶峰表示,ai 2.0时代最大的产业看点是在实现模型能力提升的同时,如何与应用进行有效衔接。“大模型企业竞争的核心是要有自己的特有场景,在场景里不断优化模型,并产生领域专属算法和数据。”

在张韶峰看来,尽管在把大模型推广到千行百业的过程中,算力是极其重要的一环。但是对于行业大模型来说,需要警惕陷入“博算力”的误区。他表示,在算力成本的控制上,除了可以寻求国产替代,还可以依托行业know how去解决若干工程问题。

“要寻求算力参数、用户意图与实时反馈之间的平衡。”张韶峰认为,在垂直场景中,模型之大并非万物,“提升模型的响应速度、适度压缩算力成本,反而可以求得推理能力最优解,从而形成数据迭代、模型更新及用户响应的闭环飞轮。”

经过前期llms的军备竞赛,进入2024年之后,如何让ai赋能应用成为各界共识。但相比c端而言,ai应用在b端的推进速度仍相对偏慢。

针对上述问题,张韶峰表示,要区分市场来看,中外的agi生态环境不同,海外企业天然具备为技术付费的基因,但中国企业此项意愿并不浓烈,更热衷于为硬件付费、降本增效及收入分成。

以百融云创ai技术应用最为广泛的金融领域为例,张韶峰介绍称,百融云创主要做了两件事:第一,识别用户风险,即通过决策式ai的机器学习算法帮机构做好kyc(know your customers)和kyp(know your products)。第二,创造增量价值,根据垂直行业特定业务流程和需求,提供融合决策式ai和生成式ai技术的一站式端到端九游会j9娱乐平台的解决方案,并实现资产运营成果转化。

上述“两件事”构成了百融云创maas(模型即服务) baas(业务即服务)的业务服务内核,也是百融云创实现模型 技术的价值闭环及与商业机构形成利益共同体的关键所在。

张韶峰介绍,百融云创voice gpt每天通话可达3000万通,相比于人工客服而言降本效果显著,且对于客户意图的识别准确度可达人工4倍。通过voice gpt可助力机构直接促成资产交易,完成其核心kpi,并按最终效果收费。

尽管中外agi生态环境存在差异,但是随着ai大模型技术演化,既往一个场景只能对应一种模型的固有定制思维正在打破,一项新的行业共识正在形成:适用于多个垂直行业的通用ai应用场景将进入舞中央。

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