電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）7月7日，華為云盤古大模型3.0正式發(fā)布。華為云CEO張平安介紹，盤古大模型3.0是完全面向行業(yè)的大模型，包含L0基礎(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型及L2場景模型三層架構(gòu)，重點(diǎn)面向政務(wù)、金融、制造、醫(yī)藥、礦山、鐵路、氣象等行業(yè)。

不僅僅是華為的盤古大模型3.0，近段時(shí)間，大量面向行業(yè)的垂直類大模型陸續(xù)發(fā)布。今年二三月，大模型主要還是在概念階段，而經(jīng)過幾個(gè)月的發(fā)展，如今探索大模型落地應(yīng)用成為了主旋律。業(yè)界普遍認(rèn)為，針對具體行業(yè)的垂直類大模型，更能夠快速實(shí)現(xiàn)應(yīng)用落地。

面向垂直領(lǐng)域的大模型陸續(xù)發(fā)布

360集團(tuán)周鴻祎前不久在接受媒體采訪的時(shí)候表示，在這場工業(yè)革命中，關(guān)鍵的就是要掌握大模型的核心技術(shù)和應(yīng)用場景。

他認(rèn)為，大模型要真正能夠變成生產(chǎn)力工具，能為我們所用，還是要走垂直化的路。做一個(gè)通用的GPT4.0對大模型的能力要求是最高的，一旦用到垂直領(lǐng)域、行業(yè)領(lǐng)域、企業(yè)領(lǐng)域，其實(shí)對大模型的能力要求反而是降低了。所以，在這種情況下，大模型這個(gè)市場就很大。

360針對不同的場景提供不同的大模型服務(wù)，除了原本的ToC場景，瀏覽器、桌面和搜索等之外，360也與創(chuàng)業(yè)黑馬等企業(yè)合作，提供一個(gè)大模型基礎(chǔ)，企業(yè)進(jìn)行行業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練。將大模型提供給政府和企業(yè)，不過目前還在探索階段。

拓爾思也以行業(yè)大模型作為產(chǎn)業(yè)落地的先行突破，推出了拓天媒體大模型，具有內(nèi)容生產(chǎn)智能助手、新一代搜索與推薦、多模態(tài)傳播與服務(wù)三大行業(yè)應(yīng)用；拓天金融大模型，已在投研服務(wù)、信貸風(fēng)控、審查審批、客戶服務(wù)等場景助力用戶實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型；拓天政務(wù)大模型，在公文輔助寫作、政務(wù)咨詢、政策服務(wù)、接訴即辦、智能工作助手等場景提高用戶辦公效率，提升政務(wù)服務(wù)質(zhì)量。拓爾思表示，下半年還將陸續(xù)推出更多的行業(yè)大模型。

在近日正在舉辦的2023世界人工智能大會，也有不少企業(yè)推出垂直領(lǐng)域大模型，比如，蜜度發(fā)布了自主研發(fā)的3個(gè)行業(yè)領(lǐng)域AI大模型，應(yīng)用于出版、媒體、政務(wù)、教育等行業(yè)。

包括用于輔助寫作、新聞稿件輔助生成的蜜巢知識問答與內(nèi)容生成大語言模型；國內(nèi)首個(gè)智能校對領(lǐng)域大語言模型“蜜度文修”；蜜巢智能輿情分析大語言模型，以及旗下生成式 AI（AIGC）應(yīng)用產(chǎn)品“蜜小豆”、“文稿通”等。

蜜度是一家語言智能科技企業(yè)，專注于多模態(tài)多語言智能科技，利用跨模態(tài)檢索（CMR）、多語言校對（MLC）、計(jì)算機(jī)視覺（CV）、自然語言處理（NLP）、知識圖譜（KG）等技術(shù)，為政府和企業(yè)各類辦公場景提供智能應(yīng)用軟件產(chǎn)品，以及智能應(yīng)用解決方案。

達(dá)觀數(shù)據(jù)在2023世界人工智能大會上也正式發(fā)布了名為“曹植”的大模型?！安苤病贝竽Ｐ褪且豢畲怪睂Ｓ玫拇笳Z言模型，具有長文本、垂直化和多語言的特點(diǎn)。“曹植”大模型還將實(shí)現(xiàn)多模態(tài)內(nèi)容生成，例如長文檔中的表格、圖表、圖片等；支持中文、英文、法語、德語、日語、韓語等數(shù)十種語言的寫作，輔助人工大幅提高辦公效率。

早前，彭博社就針對金融領(lǐng)域推出了大型語言模型（LLM）——BloombergGPT。這是一個(gè)500億參數(shù)的語言模型，支持金融行業(yè)的各種任務(wù)。

該團(tuán)隊(duì)表示，通用的模型涵蓋了許多領(lǐng)域，能夠在各種各樣的任務(wù)中高水平地執(zhí)行，并且在訓(xùn)練期間不進(jìn)行專門的專業(yè)化訓(xùn)練。然而，現(xiàn)有特定領(lǐng)域模型的結(jié)果表明，通用模型無法覆蓋它們。因此，他們著手建立一個(gè)模型，該模型能夠在財(cái)務(wù)維度上實(shí)現(xiàn)最佳的效果，同時(shí)在通用LLM基準(zhǔn)上保有有競爭力的性能。

在醫(yī)療領(lǐng)域，谷歌的團(tuán)隊(duì)此前也推出過相應(yīng)的大模型產(chǎn)品Med-PaLM 2，谷歌發(fā)布的大型語言模型（LLMs）PaLM 2，是一款對標(biāo)OpenAI最新大模型GPT-4的競品，具有強(qiáng)大的多語言和推理能力。Med-PaLM 2是由谷歌DeepMind的醫(yī)療健康團(tuán)隊(duì)在PaLM 2的基礎(chǔ)上微調(diào)得到。據(jù)介紹，可以直接給Med-PaLM 2輸入一幅X光片，它會自動(dòng)根據(jù)輸入信息來對患者的病情進(jìn)行分析和診斷。

大語言模型落地應(yīng)用的機(jī)會和挑戰(zhàn)

在最近舉辦的2023世界人工智能大會上，大模型面臨的挑戰(zhàn)、產(chǎn)業(yè)化路徑以及發(fā)展機(jī)會等是眾多企業(yè)探討的重點(diǎn)話題。百度首席技術(shù)官、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國家工程研究中心主任王海峰在某論壇上就談到，目前大模型產(chǎn)業(yè)化面臨幾大挑戰(zhàn)：1、模型體積大，訓(xùn)練難度高；2、算力規(guī)模大，性能要求高；3、數(shù)據(jù)規(guī)模大，質(zhì)量參差不齊。

他認(rèn)為，大模型產(chǎn)業(yè)化的路徑，可以類比芯片產(chǎn)業(yè)，由芯片設(shè)計(jì)公司設(shè)計(jì)完芯片之后，交給晶圓代工企業(yè)生產(chǎn)，最后給到需求方使用。大模型產(chǎn)業(yè)化的路徑可以是：在大算力、大數(shù)據(jù)企業(yè)的支撐下，模型開發(fā)企業(yè)開發(fā)出大模型，使用方在此基礎(chǔ)上根據(jù)自身應(yīng)用場景進(jìn)行精調(diào)等，最終實(shí)現(xiàn)高效支撐千行百業(yè)應(yīng)用。



大模型發(fā)展過程中還有一個(gè)是合規(guī)、安全的問題。復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院副院長楊珉談到，國內(nèi)在新技術(shù)的應(yīng)用上，發(fā)展的速度非?？?，然而很多新技術(shù)在安全方面卻還沒有完善。業(yè)界在大模型的發(fā)展上，對數(shù)據(jù)、算力等重視程度很高，而對安全的重視程度可能并沒有同步的去開展。楊珉表示，我們一直在做大模型合規(guī)、安全的研究，也發(fā)現(xiàn)一些問題，希望業(yè)界在推進(jìn)新技術(shù)應(yīng)用的同時(shí)，也能夠去提升國產(chǎn)大模型的安全。

大模型在金融、醫(yī)療等行業(yè)具有很大的應(yīng)用價(jià)值，然而同時(shí)它也面臨挑戰(zhàn)。上海好買財(cái)富管理有限公司CIO付曉敏談到，金融領(lǐng)域本身對數(shù)字化程度要求比較高，對新技術(shù)的出現(xiàn)和應(yīng)用也較為敏感。如今在金融領(lǐng)域已經(jīng)有相關(guān)的大模型出現(xiàn)，比如上文提到的BloombergGPT。當(dāng)下，不少金融行業(yè)人士都在探討大模型如何在金融領(lǐng)域落地。

在付曉敏看來，金融領(lǐng)域?qū)弦?guī)、安全的要求比較高，這是當(dāng)前大模型在金融領(lǐng)域落地面臨的比較大的挑戰(zhàn)。

至于國產(chǎn)大模型如何能夠彎道超車呢？付曉敏也提到，主要還是在垂直領(lǐng)域，當(dāng)前無論是在算力，還是算法上，都可能受到國際上一些限制，在此處尋求超越其實(shí)多多少少存在一些困難，而國產(chǎn)大模型可以基于我們本身市場的優(yōu)勢，在垂直領(lǐng)域找到機(jī)會。

上海微創(chuàng)卜算子醫(yī)療科技有限公司石思遠(yuǎn)表示，大模型在醫(yī)療領(lǐng)域存在很大的發(fā)展價(jià)值，比如在日志管理、文檔書寫方面，這些工作需要消費(fèi)醫(yī)生大量的時(shí)間，而如果通過大模型形成相應(yīng)的AI助手，就可以很好的幫助醫(yī)生解決這個(gè)問題，比如谷歌此前推出的醫(yī)學(xué)大模型Med-PaLM 2，就表現(xiàn)出了很高的交互水平。

不過目前大模型在醫(yī)療領(lǐng)域存在的問題是，醫(yī)療領(lǐng)域很多細(xì)分場景中，比如怎么做診斷、怎么治療等都是一些很嚴(yán)肅的場景，而大模型在這些方面還難以滿足需求。業(yè)界也正在探索，比如，怎樣把知識圖譜融入到醫(yī)療領(lǐng)域的中，避免大模型一本正經(jīng)的胡說八道等。

小結(jié)

如今探索大模型如何落地應(yīng)用是關(guān)鍵，業(yè)界都認(rèn)為，面向某個(gè)行業(yè)的垂直大模型更能夠?qū)崿F(xiàn)落地應(yīng)用。近段時(shí)間，已經(jīng)有大批針對媒體、政務(wù)、金融、醫(yī)療的大模型出現(xiàn)，并逐步取得應(yīng)用。然而在大模型的應(yīng)用過程中仍然存在挑戰(zhàn)，比如安全問題。對此，業(yè)界還需要不斷去探索解決之道，讓大模型在更多細(xì)分場景中的應(yīng)用變得安全、可靠。