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大模型幻覺(jué)消失之后,“AI應用的群星閃耀時(shí)刻”還要等多久?

  • 發(fā)布:2024-11-12 23:16:17
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  當100個(gè)智能體同時(shí)在熒幕上出現時(shí),百度創(chuàng )始人李彥宏口中所說(shuō)的“AI應用的群星閃耀時(shí)刻”第一次有了實(shí)感。11月12日,在百度世界2024大會(huì )上,李彥宏高調宣布,文心大模型的日均調用量超過(guò)了15億,并發(fā)布了包括檢索增強的文生圖技術(shù)iRAG、多智能體協(xié)作工具秒噠等一系列新的大模型工具。

  在這背后,是過(guò)去24個(gè)月中,大模型消除了基本的幻覺(jué),回答問(wèn)題的準確性提升,行業(yè)基礎模型能力的準備完畢?!盎A模型能力就緒,我們即將迎來(lái)AI應用的群星閃耀時(shí)刻?!痹诶顝┖甑脑O想里,AI應用的兩大方向,分別是智能體和產(chǎn)業(yè)應用。前者代表一個(gè)更智能、更成熟的多模態(tài)綜合調用能力,而后者則是依附于產(chǎn)業(yè),挖掘行業(yè)潛力的應用工具。

  “其實(shí)今年上半年的時(shí)候,整個(gè)大模型行業(yè)除了Sora之外,都有種‘不溫不火’的感覺(jué)?!眲⒎澹ɑ┦前俣绕煜翧IGC創(chuàng )意生產(chǎn)平臺擎舵的工作人員,在他看來(lái),“不溫不火”恰恰是大模型祛魅的表現,“在過(guò)去一年中,探索大模型的應用已經(jīng)基本成為了我們的共識。只不過(guò),和各個(gè)行業(yè)合作,一起探索大模型的潛力仍然需要時(shí)間”。

  根據百度集團執行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖分享的數據,百度智能云千帆大模型平臺已經(jīng)幫助客戶(hù)精調了3.3萬(wàn)個(gè)模型、開(kāi)發(fā)了77萬(wàn)個(gè)企業(yè)應用。

  “對于智能體來(lái)說(shuō),最直觀(guān)的應用效果是降低了企業(yè)的成本?!眲⒎甯嬖V記者,以角色類(lèi)智能體為例,當大模型運用到虛擬的角色智能體身上時(shí),真人的布景、拍攝、妝造等多個(gè)環(huán)節的成本都有大幅削減?!皬奈覀兊膬炔繑祿?lái)看,在一定的產(chǎn)品生命周期內,平均能夠為企業(yè)降低80%左右的成本?!?/p>

  同時(shí),對于企業(yè)來(lái)說(shuō),將前置的消費者詢(xún)問(wèn)固定,并將消費線(xiàn)索轉換成特定的成交,需要更快、更貼心和更智能的服務(wù),而大模型與公司特定行業(yè)結合,并生成的公司類(lèi)智能體能夠在應用中執行這一點(diǎn)。根據百度披露的數據,聯(lián)想AIPC智能體在9月份的互動(dòng)率提升了89%,銷(xiāo)售線(xiàn)索轉化率增長(cháng)了80%,的官方智能體上線(xiàn)后,銷(xiāo)售線(xiàn)索轉化率提升了119%。

  既能夠降本,也能夠增效,大模型和行業(yè)的結合落地應用似乎順理成章。但在另一面,一些從業(yè)者認為,目前大模型的行業(yè)應用,仍然停留在表層。

  “大部分的大模型應用,還在人機交互層面?!痹诖髸?huì )現場(chǎng),一位企業(yè)的工作人員向第一財經(jīng)記者坦言,在科技行業(yè),大模型自上而下滲透還需要更長(cháng)的時(shí)間,“大部分機器人企業(yè)在應用大模型的過(guò)程中,還只是進(jìn)行了一些微調,把它當成一個(gè)更智能的交互系統,在整體的軟硬件嵌入方面還有很大空間”。

  該工作人員向記者解釋?zhuān)珹I大模型在未來(lái)應該是能夠與機器人大腦結合,但在此之前,二者的結合需要海量的數據采集和投喂,才能夠完成一系列的訓練?!霸谡Z(yǔ)言大模型爆發(fā)之前的三十年,物理世界的語(yǔ)言和其他知識都已經(jīng)完成了線(xiàn)上的數字化。大模型與不同行業(yè)的應用結合,也需要經(jīng)歷這個(gè)階段?!?/p>

  不難看出,盡管大模型行業(yè)在為各行各業(yè)極力勾勒出一個(gè)美好的愿景,但在部分行業(yè),大模型的落地仍然有一些客觀(guān)問(wèn)題亟待解決?!拔覀兌贾来竽P蛯τ诰唧w的業(yè)務(wù)層面來(lái)說(shuō)一定是好的,但它只是一個(gè)工具,我們會(huì )從綜合的研發(fā)、投入成本來(lái)判斷是否要用這個(gè)工具?!币晃粰C械企業(yè)的工作人員對記者表示,在大模型有深度的行業(yè)應用落地之前,他依然會(huì )保持一個(gè)樂(lè )觀(guān)的觀(guān)望態(tài)度?!?/p>

  一位算力平臺的負責人也向第一財經(jīng)記者表示,如今業(yè)界對于算力的需求更多是訓練為主,推理較少,一個(gè)重要的原因就是AI落地應用還不夠多?!捌鋵?shí)在很多應用場(chǎng)景當中,我用到的不是一個(gè)大語(yǔ)言模型,需要用到的是多個(gè)大小模型需要去協(xié)同?!痹谙挛绲摹爸悄苘S遷 產(chǎn)業(yè)加速”分論壇當中,百度副總裁謝廣軍表示,在實(shí)際的產(chǎn)業(yè)應用當中,對小模型進(jìn)行不斷的訓練完善,搭載大模型底座是更為常見(jiàn)的做法。

  “我們已經(jīng)解決了從0到1的問(wèn)題,想要解決從1到100的問(wèn)題,行業(yè)仍然需要時(shí)間?!眲⒎逭f(shuō)道。

 ?。ū疚膩?lái)自第一財經(jīng))

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