深蘭硅基大腦SaaS平臺,能否引領一場新的大模型商用落地“混戰(zhàn)”?

從通用大語言模型規(guī)模化競爭到開啟垂直領域商業(yè)化步伐,這次的轉向僅僅用了6個月。在對人工智能技術和商業(yè)理解的越來越成熟的科技領域,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,更要盡快探索出實際的應用價值。

但是越來越多的數(shù)據(jù)和預訓練模型可供訪問,導致模型在解決一般性任務上變得相似,而且對于不同行業(yè)、領域和用戶具有獨特的語境和需求,通用模型并不能提供最佳解決方案,需要個性化和定制化的模型來滿足特定要求。

隨著通用模型規(guī)模競爭逐漸冷卻,大語言模型的同質化和商業(yè)化問題變得突出。解決這些問題需要進一步開發(fā)個性化和定制化的模型,以滿足個人和企業(yè)的實際需求。此外,探索更多不同領域和行業(yè)的訓練數(shù)據(jù),以及與領域專家和用戶的緊密合作,將有助于推動大語言模型商業(yè)化的發(fā)展,為各行各業(yè)提供更具價值的解決方案。

大語言模型商業(yè)化問題凸顯,深蘭推出硅基大腦SaaS平臺

AI領域會不會被一個通用大模型主導的問題上,前Google創(chuàng)始人Eric Schmidt在其參與的文章《Does One Large Model Rule Them All?》的核心結論是未來肯定是多個垂直模型或者多個垂直助理的模式。

深蘭科技武漢研發(fā)中心基于深蘭硅基知識大模型主導研發(fā)的“硅基大腦SaaS平臺”,目的在于為用戶提供一套創(chuàng)建企業(yè)級“超級智能助理”的快捷方法,滿足企業(yè)在智能客服、數(shù)字員工和行業(yè)專家等多個場景的需求,并把這套方法形成SaaS化的服務。有專業(yè)人士評價稱,“深蘭的此種發(fā)展路徑是非常直接而有效的,如果能夠在這個方向持續(xù)保持領先,則會代表一個穩(wěn)固的技術和商業(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基礎模型的基礎上,提供領域知識和個性化人設等高維數(shù)據(jù)的定制化訓練學習功能,并提供可定制的個性化數(shù)字人形象,可以更加便捷地為企業(yè)和個人構建擁有個性化形象的超級智能數(shù)字助理,支持快速形成諸如智能客服、數(shù)字大使、智能導覽、數(shù)字秘書等企業(yè)應用。

新品發(fā)布引發(fā)大模型領域產(chǎn)業(yè)鏈結構調整

深蘭科技新產(chǎn)品的發(fā)布,使整個大模型領域再次顯現(xiàn)出多層的產(chǎn)業(yè)鏈結構。目前國內外發(fā)布大模型的技術路線可以分為三種,第一種是例如OpenAI的ChatGPT、百度的文心一言、科大訊飛的星火認知、阿里的通義千問等大模型提供了一種模型即服務(Model as a Service, MaaS)的通用大模型服務模式;第二種是如提出“硅基大腦SaaS平臺”的新服務模式的深蘭科技,以及擁有工業(yè)大模型服務奇智孔明的創(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)構建定制化的上下文進而進行簡單應用,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”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)來講,代表了更加靈活的上下文訓練能力,不僅針對提示詞的優(yōu)化,還可以進行更深層次地進行定制化訓練,例如采用低秩適配等方法;同時提供更加標準化體系化的訓練方法,流程方法在SaaS平臺被清晰定義,可以讓用戶以極少的學習成本就可以生成高效的服務;同時能夠更加保障數(shù)據(jù)安全,可以采用語言模型訪問企業(yè)數(shù)據(jù)源并加以控制。通過將產(chǎn)品說明書、操作手冊、常見問題等相關文檔和數(shù)據(jù)導入平臺,大模型自動生成針對產(chǎn)品、業(yè)務等的知識圖譜,并可將其應用于客戶服務、銷售咨詢等領域,這一功能大大降低了企業(yè)使用的門檻,幫助企業(yè)更好地應對行業(yè)挑戰(zhàn)。

大語言模型商業(yè)化,市場巨大

雖然探索大語言模型商業(yè)化仍是一條未經(jīng)驗證路徑,但是市場巨大已經(jīng)是被公認的事實。預計大模型技術展現(xiàn)的巨大應用潛力與對認知智能應用的落地將促使中國市場規(guī)模高速增長,預計2024年市場規(guī)模將超460億元,增速超30個百分點。當前大語言模型還存在諸多變數(shù),興許在不久的將來,還會誕生更多商業(yè)化路徑。這種潛在的波動與可能性空間,也成為吸引我們持續(xù)探索AI技術應用的魅力所在。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力的堅持者。

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