腾讯云副总裁吴运声: 成本下降使大模型加速落地

AI行业快讯10个月前发布 senki
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腾讯云副总裁吴运声: 成本下降使大模型加速落地

腾讯云副总裁吴运声:成本下降使大模型加速落地

腾讯云副总裁吴运声: 成本下降使大模型加速落地

图片来源@视觉中国

“一方面,大模型成本在不断下降,另一方面,大模型应用带来很多可能性,产生的价值不断在提升。”腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、优图实验室负责人吴运声表示。

今年6月,腾讯云跳过通用大模型,直接发布50多个行业大模型解决方案。吴运声表示,通用大模型在面对具体行业不一定能有效解决所遇到的问题,比如客服中,不是简简单单问答聊天,而是要能真正理解用户意图并检索数据库,组合成用户能够理解的文字回复。

“这还不是最关键的,用户在实际交流问答过程中,往往有多个意图混杂一起,比如我去上海想预订前滩附近酒店,酒店要带WIFI最好是无烟房、江景房,没有大床房双床房也可以。”吴运声说,这就是“多意图识别”,通用大模型不一定能适用,需要结合与客户有系统交互的行业大模型。

吴运声认为,大模型终究要为有效提高生产力而服务,例如,普通的“文生图”(根据输入的文字生成图片),通用大模型就能实现,但针对特定场景,比如为手提包生成一张特定的广告图,则需要行业大模型来处理。

在与产业结合过程中,“生态”被各大厂商频频提起,吴运声对此表示,开放是大模型的一大特点,底层技术变化太快,技术的外延又非常广泛,尤其是落地到行业中可能要花费大量时间精力,就需要让更多行业加入到生态中来,在不同厂商之间形成合作。

在人工智能浪潮中,一些人工智能公司虽然上市了,但收益还不及投入,在这一次的AI大模型中,如何算“经济账”?

吴运声对此乐观看待,他表示,现在看营收还面临比较大的挑战,大模型不是从单个领域发力,而是需要一系列技术共同推动,包括底层算力、GPU芯片等,一些大模型动辄到了1000亿参数模型,但随着技术发展,模型参数变小还能维持原有能力,同时,训练推理上也会有很多突破性进展,使整个成本快速下降。

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