在近日的“企业管理者人工智能通识课”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,在大模型具体实施中,模型、数据和算力是大家需要格外关注的三个点。
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,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。但是,在很多产业场景中,用户对企业提供的专业服务要求高、容错性低,企业一旦提供了错误信息,可能引起巨大的法律责任或公关危机。因此,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。
腾讯认为,客户更需要有行业针对性的行业大模型,再加上企业自己的数据做训练或精调,才能打造出实用性高的智能服务。企业所需要的是,在实际场景中真正解决了某个问题,而不是在100个场景中,每个都只做到了80%。
另外,训练数据越多,模型越大,训练与推理的成本也越高。实际上,大部分的企业场景,可能也不需要通用AI来满足需要。因此,如何在合理成本下,选择合适的模型,是企业客户所需要思考与决策的。
最后,汤道生还表示,大模型只是起点,未来,应用落地的产业变革是更大的图景。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,今天都值得我们去看看哪些环节,可以叠加AI的生产力,来提质、降本与增效。
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腾讯吐露秘诀:巨型AI只是开端
在近日的“企业管理者人工智能通识课”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,在大模型具体实施中,模型、数据和算力是大家需要格外关注的三个点。
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,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。但是,在很多产业场景中,用户对企业提供的专业服务要求高、容错性低,企业一旦提供了错误信息,可能引起巨大的法律责任或公关危机。因此,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。
腾讯认为,客户更需要有行业针对性的行业大模型,再加上企业自己的数据做训练或精调,才能打造出实用性高的智能服务。企业所需要的是,在实际场景中真正解决了某个问题,而不是在100个场景中,每个都只做到了80%。
另外,训练数据越多,模型越大,训练与推理的成本也越高。实际上,大部分的企业场景,可能也不需要通用AI来满足需要。因此,如何在合理成本下,选择合适的模型,是企业客户所需要思考与决策的。
最后,汤道生还表示,大模型只是起点,未来,应用落地的产业变革是更大的图景。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,今天都值得我们去看看哪些环节,可以叠加AI的生产力,来提质、降本与增效。
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