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【高端访谈】大模型热潮下,未来数智化服务如何落地?——访零点有数董事长袁岳

2023-09-08 09:27:51 来源:新华财经

零点有数6日在上海正式发布“零点楷模”大模型。零点楷模覆盖挚政楷模和数商楷模,其中挚政楷模主要服务于政府客户,数商楷模主要服务于商业客户。零点楷模的发布加快了零点有数在各个应用场景中的应用宽度,标志着零点有数正式进入AIGC时代。


(资料图片仅供参考)

“在当前数字化平台系统大量建设的条件下,真正的智慧内容和智能解决方案要靠算法模型来提供。”零点有数董事长袁岳当天在接受新华财经记者专访时表示,零点楷模和其他大模型不同之处在于它是多年在基层解决具体问题的场景中产生的一个大模型;模型化会成为未来一段时间数字化和智能化服务的重要趋势和方向。

新华财经:ChatGPT引发大量关注,国内科技企业也竞相围绕大模型扩展商业版图,目前中国累计已有超过130个大模型问世。在大模型热潮下,零点有数发布大模型有什么特别考虑?

袁岳:零点有数一直秉承“经验模型化-模型算法化-算法软件化”的发展理念,把过去多年的研究咨询经验转化为相应问题场景的算法,进而形成满足场景需求的特定化数智化解决方案。多年来,零点有数一直从事算法领域的工作,以应用场景为出发点,利用基础算法研发相应的满足场景需要的垂直行业算法,并通过数据训练优化,最终形成解决方案。

未来,垂直领域应用将是大模型的主战场。零点有数发布的大模型,并不是跟风行为,是大模型垂直应用、场景化应用的真实实践,是零点有数的数智化业务与新技术融合的产物,也是公司数智化解决方案升级的方向。

新华财经:与其他互联网大厂和大型AI公司相比,零点有数大模型有何独特之处?其在场景解决方案中具有什么优势?

袁岳:目前国内声称要做政务服务大模型的也有好几家公司,但基本上他们是做平台型,而我们是从做具体解决场景开始。我们这款大模型和其他大模型产品的一个非常不一样的特点,它是一个非常典型的在基层、在解决具体问题的场景中间产生的一个大模型。它的独特之处有三点:首先,零点有数大模型不是基础大模型,而是经过业务和技术改造的垂直应用大模型;其次,具有独特的多元深度改造能力,用到了垂直算法、事理图谱等多种独有技术,进行调整优化和智能延展;另外,具备多元场景应用和拓展能力。

新华财经:零点有数对大模型后期可持续发展的考虑如何?

袁岳:零点楷模覆盖挚政楷模和数商楷模,本次发布会我们主要发布了零点楷模与其中的挚政楷模,未来也将择机发布数商楷模。

接下来,我们一是要加速现有大模型落地应用,并不断结合新的更广泛底层能力的基础大模型,在应用中优化零点有数大模型;二是进一步探索通用业务算法拓展新的应用场景;三是结合新的业务场景,融合更多决策型智能算法技术,深耕业务算法层。

新华财经:零点有数大模型是否涉及公司业务的重大变动?

袁岳:零点有数大模型不是产品概念,零点有数一直在数据、算法领域深耕,解决不同客户、不同场景的业务问题。大模型的出现,是对零点有数原有业务的加持、升级,零点有数也把公司沉淀的业务知识、算法能力、知识图谱与大模型相融合,形成具有零点有数特色的大模型,升级原有的数智化产品业务。所以,大模型产品的发布,并不会涉及业务的重大变动,而是加速了我们的产品研发工作。

新华财经:在您看来,打造一款垂直大模型的关键要素有哪些?

袁岳:首先企业在这个领域要有重点积累,一是公司要有大模型技术资源领域的研发、积累和整合能力,二是要在这个领域积累足够的问题处理能力,三是要有丰富的客户资源积累。只有具备了这些因素,你才能获得行业特殊的资料和数据资源,才能够开发相应的垂直大模型。所以说,一些垂直领域的这些工作,它其实具有很高的门槛和屏障。

像我们现在做的这些垂直领域的服务,无论是政府部门的信息还是企业信息,它基本上都属于企业内部信息。我们在开发这些服务的时候,是基于长期的行业积累,包括在行业中间我们跟客户互动形成的信任和基础,从而能够获得大量的语言材料和素材。所以说我们的大模型并不是基于公共信息,作为垂直大模型它具有特定性和特殊性。

新华财经:随着国内大模型越来越多,您认为未来国内大模型领域会呈现什么样的趋势?

袁岳:未来在垂直领域的大模型还会继续增加。我们的通用大模型的能力在短期内超越国外的可能性不大,但是在垂直大模型领域,未来一两年内,有可能迎来繁荣发展。所以,我认为这种基于模型化的服务,将成为未来一段时间数字化和智能化建设中的一个重要现象和发展趋势。

需要注意的是,这也导致现在的模型化有点像天上飞的飞艇,而未来的模型化需要的是海陆空全面发展,特别是要落实到地面和水面,要能够解决具体问题,否则你就只能在天上飘来飘去。所以这个过程也是一个让大家认识到要落地服务的过程,那些不能落地服务的项目注定会被淘汰,垂直大模型的发展关键还是要能够真正干好落地服务,还是需要在垂直服务上面下很多功夫。

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