近日，艾瑞咨詢重磅推出《2023年中國(guó)銀行營(yíng)銷數(shù)字化行業(yè)研究報(bào)告》(以下簡(jiǎn)稱《報(bào)告》)，并發(fā)布“中國(guó)銀行營(yíng)銷數(shù)字化轉(zhuǎn)型卓越服務(wù)廠商TOP30榜單”，百融云創(chuàng)憑借大模型在垂直產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用實(shí)踐，成功入選該榜單。

今年以來，人工智能領(lǐng)域話題不斷，AIGC、?成式??智能、?模型等概念層出不窮。以大模型為代表的第二波AI浪潮正席卷而來，在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域醞釀新的變革。

大模型帶來了一種新的范式，它將機(jī)器學(xué)習(xí)步驟分為了預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)兩個(gè)階段。這種方式讓機(jī)器學(xué)習(xí)的過程從任務(wù)導(dǎo)向的煙囪模式轉(zhuǎn)化成了平臺(tái)模式，通過上游的訓(xùn)練后形成強(qiáng)泛化能力的模型，可以降低多種下游任務(wù)的邊際成本。

產(chǎn)業(yè)客戶無需關(guān)注硬件設(shè)備和底層技術(shù)細(xì)節(jié)，只需要將精力專注于業(yè)務(wù)邏輯，通過API調(diào)用現(xiàn)成模型產(chǎn)品，或者根據(jù)大模型“微調(diào)”出滿足實(shí)際業(yè)務(wù)的模型。比如在金融領(lǐng)域，無論是大型銀行還是中小銀行，都能輕松上手，無需額外的學(xué)習(xí)成本。

雖然市場(chǎng)對(duì)大模型有良好的預(yù)期，吸引了全世界多個(gè)科技巨頭做戰(zhàn)略級(jí)投入，但大模型也面臨著成長(zhǎng)的煩惱。從技術(shù)上和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用兩個(gè)層面來說，大模型的應(yīng)用難點(diǎn)有很多。

在技術(shù)方面，比較典型的一個(gè)問題是，在實(shí)際的應(yīng)用中，大模型會(huì)常常發(fā)生一些事實(shí)性錯(cuò)誤。這是因?yàn)閷?duì)于大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中未曾覆蓋到的信息，大模型會(huì)按照上下文的概率進(jìn)行事實(shí)編造，從而導(dǎo)致大模型產(chǎn)生“幻覺”。

讓大模型變得更可靠，生成式AI和決策式AI的有機(jī)融合發(fā)展或許將是一個(gè)有效路徑。比如針對(duì)生成式AI在權(quán)衡一些對(duì)沖性的信息時(shí)，不能做出正確取舍的弊端，可以在模型建設(shè)中加入決策式AI的決策樹等算法，通過引入顯性的邏輯規(guī)則來判斷相互矛盾的信息，進(jìn)而給出最優(yōu)解。

在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方面，很多產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)還是將大模型當(dāng)作“玩具”，還不足以作為“工具”使用。要真正實(shí)現(xiàn)大模型的落地，產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)需要的不僅是大模型本身，還需要充分的行業(yè)Know-how、行業(yè)知識(shí)庫(kù)，以及對(duì)于落地場(chǎng)景的深入挖掘。在實(shí)際的交互中決定需要哪些功能，以及可能以何種方式與這些功能產(chǎn)生鏈接，強(qiáng)化大模型的“工具”能力。

簡(jiǎn)而言之，大模型在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用絕不是單純的技術(shù)問題，能否打造“模型-行業(yè)理解-場(chǎng)景應(yīng)用”的完整體系才是決定成敗的關(guān)鍵。

隨著技術(shù)的演進(jìn)發(fā)展，行業(yè)也將發(fā)展出幾大不同的路徑，即以科技巨頭為主的底層大模型、新興創(chuàng)業(yè)公司主導(dǎo)的各類“小模型”，以及像百融云創(chuàng)這樣的AI科技公司研發(fā)的行業(yè)大模型。后續(xù)，外界對(duì)于大模型的關(guān)注將轉(zhuǎn)向其在垂直領(lǐng)域的落地，行業(yè)大模型勢(shì)必將迸發(fā)出更多勢(shì)能，垂類應(yīng)用和模型能力的結(jié)合也會(huì)更為緊密。

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