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腾讯汤道生:拥抱行业大模型,助力产业高质量发展

来源:看点时报 2023-09-07 15:31:21
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“大语言模型的兴起,让AI的大规模普惠有了更大可能。过去一段时间以来,我们的行业大模型产品得到了不少客户的肯定,切切实实帮助用户提升了各项能力。同时,客户的需求也推动了腾讯云MaaS的不断升级,我们的大模型商店也在不断‘扩容’,以满足不同企业的不同需求。”

9月7日,2023腾讯全球数字生态大会于深圳成功举办。在“行业大模型与智能应用”专场,腾讯集团高级执行副裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生发表主题演讲,重点分享了AI大模型等技术产品对于产业发展的深远影响,以及腾讯云行业大模型的最新战略思考、能力升级。

腾讯集团高级执行副裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生

汤道生提到,行业大模型已经过了“尝鲜期”,目前正深入各类业务场景,推动企业全链条智能化。与此同时,在大模型产业化的落地过程中,客户关注的不仅是模型的大小、功能,而是更为关注如何选用并定制适合自身业务发展的模型产品。

基于客户的实际需求,腾讯云不断升级大模型精选商店,包括自研的通用大模型“混元”、20多种主流开源模型和更多行业大模型。企业可以根据自身需求选择合适的模型产品,并进行训练和精调,以满足个化需求。

此外,汤道生还认为,模型的热潮导致各项成本攀升,拥抱大模型不能只是一时冲动,还要理考虑落地成本。针对此,腾讯云也提供了从数据处理、多机多卡训练到硬件优化的一站式解决方案,以帮助企业高效、低成本地创建和使用大模型。同时,腾讯云TI还进行了全新升级,有效提升了大模型的训练速度和推理效率。

“AI大模型等产品的发展及落地将对千行百业产生‘质’的影响,我们也将持续开放产品能力、不断探索技术应用,助力产业实现更高质量的发展。”汤道生表示。

以下为演讲全文:

大家好!

欢迎来到腾讯全球数字生态大会“行业大模型与智能应用”专场,共同探讨AI驱动下的产业发展。

人工智能发展至今已经有70多年,在前几波浪潮中,AI虽然在一些产业应用中,实现了落地,但受到基础算法、算力、数据等限制,距离普遍的产业应用,还有一定距离。

大语言模型的发展,第一次让我们看到了,AI在产业中,大规模落地的可能。六个月前,很多企业惊叹于通用大模型的生成能力,迫不及待地尝试与业务结合。但很快发现,通用大模型在实际应用中,面临专业度、准确度、数据安全、成本等很多挑战。基于此,腾讯云在6月19日推出了腾讯云MaaS服务,通过“行业大模型+企业数据精调”方案,帮助产业伙伴打造适合自己的大模型产品。

三个月来,我们建设行业大模型的思路,获得了业界的普遍认可,很多企业通过我们的行业大模型,大幅提升内容生产、营销、客服能力,客户也和我们一起,挖掘出更多落地的创新应用。

技术变革和客户需求的快速发展,给行业大模型发展带来更多机遇,也推动腾讯云MaaS服务能力快速迭代,在这里,我也和大家分享一些我观察到的大模型发展趋势。

首先,行业大模型正深入各类业务场景,推动企业全链条智能化。

六个月前,客户来谈大模型,能想到的应用场景基本只是文字客服。但今天,应用场景已经快速扩展到各个领域,比如,在金融行业,大模型已经应用在开户、业务处理、风控等多个场景。

基于这些客户需求,我们尝试用大模型打造全栈产品能力,用于业务不同环节,助力企业全链条提质增效。

就拿金融行业来说,海量单据的处理是金融业务员的突出痛点,这项工作技术含量低、但又很重要,容错率低,每天都要耗费大量时间。一家国内头部商业银行找到我们,用搭载大模型能力的TI-OCR,只需要50张标注数据,就能识别回单、发票、申请书等多种表单,准确率超过95%,需要的数据也大大减少。不仅节约业务人员的大量时间,而且还能自动提炼核心标签,生成电子数据文件,进行后续商业分析。

而风险管理是金融业务的生命线金融机构几个月就得升级一次风控模型,传统建模流程,耗时耗力,我们也将腾讯安全积累多年的多模态风控知识,沉淀到金融风控大模型中。金融机构通过小样本的提示,就可以根据客群和市场的变化,自动生成专属的风控模型,整个建模流程,从2周减少到2天,整体反欺诈效果提升了20%左右。

在客户服务环节,大模型的应用也不仅仅是文字对话,专属大模型与数智人的结合,让虚拟客服用拟人化的方式,与客户顺畅地实时互动;再加上基于音视频,和图像识别的人脸核身技术,就可以高效在线办理金融业务。根据行业统计,金融客服中心的运营成本中,人力成本占到60%-70%。中信建投就运用腾讯云智能的解决方案,完成了95%的新用户开户工作。

其次,随着大模型产业落地,大家更关注如何寻找与自身业务更匹配的模型底座,训练出符合自身需求的专属模型。

这驱使我们不断升级大模型商店,提供全新的“1+N+N”服务,满足不同企业的不同需求。

“1”代表我们的腾讯混元大模型。在大会的主论坛中,我们正式公布了自研通用大模型——混元,腾讯内部多个业务和产品,已经接入测试,并取得不错的效果,更多业务和应用也正在逐步接入中。混元不仅是腾讯行业大模型的重要支撑底座,也面向行业开放。通过我们的大模型商店,客户可以利用混元,来训练自己的专属模型,并借助API开放能力,与已有业务系统无缝融合。

然后第一个“N”,是指混元之外,我们在大模型商店中,提供Llama 2、Falcon、Bloom等20多种行业最新、最流行的开源通用大模型,供客户选择。同时我们的TI,也已经支持这些开源模型的训练和推理。客户基于Jupyter Notebook,就可以快速启动模型精调,模型部署通过低代码操作就可以完成。

第二个“N”,指的是我们的行业大模型。在通用大模型基础上,通过行业数据再次加工,为行业客户提供更专业和精准的服务。目前我们的行业大模型,从早期的文旅、泛互、零售等领域,快速扩展到能源、消费电子、医疗等20多个行业,并覆盖生产、销售、客服等多个环节。

企业可以在大模型精选商店中,挑选合适的模型为基础,通过腾讯云智能的TI,导入企业独有的专业文档与企业数据,做进一步的训练与精调,快速生成更有针对的专属大模型,更好满足企业个化需求。同时,不管是在公有云上搭建,还是私有化部署,我们都可以做好权限管控和数据加密,让企业用户在使用模型时更放心。

再次,模型的热潮导致硬件和人力成本攀升,更多的企业意识到,拥抱大模型不能只是一时冲动,还要理考虑落地成本,训练、推理的效率。

企业专属模型的生成,涉及到数字资产资源管理、数据标注、训练、评估、测试和部署等很多环节。同时,根据业务发展,企业模型需要不断地调优、迭代,数据处理的整个过程,也要不断地重复。

如何帮助企业高效率、低成本地用好模型?我们通过基于腾讯云TI的行业大模型精调解决方案,帮助模型开发者与算法工程师,一站式解决数据处理问题,保障数据高质高效、安全合规地处理;通过多机多卡训练加速能力,高效率、低成本地创建和使用大模型。

这次,我们对TI的工具链进行了全新升级,全新升级的太极Angel框架,通过异步调度优化、显存优化、计算优化等方式,让大模型的训练速度提升30%,推理加速比达到了2倍。

行业大模型正在走进千行百业,大量新的场景、新的需求被激活,如何低成本获取底层算力,也是企业当前面临的突出难题。在大模型的底层基础设施上,我们对服务器、网络、数据这个“铁三角”不断优化,帮助客户降本增效。

我们的新一代HCC高能计算集群,实现了GPU算力无损释放,服务协议等级(SLA)不低于99.9%。同时基于云原生架构,实现训练和推理业务的混合部署,大量节约大模型的部署、训练成本。

我们自研的服务器机间网络——星脉,做到了业界最强的3.2T带宽、支持10万卡集群组网,让GPU之间的通信更快,拥堵更少,计算效率更高。

我们也在国内云厂商中,率先推出向量数据库,提升海量非结构化数据的存储和检索效率,让大模型预训练数据的分类、去重和清洗,实现10倍的效率提升。1个月左右的数据接入时间,3天即可完成,极大降低了企业的成本。

毫无疑问,我们正在迈入被人工智能剧烈改变的时代,AI将通过与产业深度融合,创造更大的价值。腾讯将不断开放自身的技术和能力,助力产业拥抱智能升级,实现更高质量的发展。

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