来源:为什么要做SEO 2026-11-10 06:54:01 字号: [ 大 中 小 ]
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在被誉为“科技机构营销圣经”的《跨越鸿沟》一书中,杰弗里·摩尔写道:“高科技服务面世过程中,最危险、最要点的一点,就是由少数有远见者所主宰的早期赛道,向实用主义者占支配地位的主流赛道过渡。”此刻,狂飙突进已半年有余的国内生成式人工智能(AIGC)赛道,正面临着这个要点的过渡。
截至8月底,首批8家AI大模型机构通过备案。与上半年“甚嚣尘上”的板块境况不同,具备实力且具备满腔“产业抱负”的实力型玩家,总是姗姗来迟,但却总是能够一鸣惊人,为产业的大规模应用创造时机。目前来看,随着未来不断有新的机构通过备案,“大模型+”的应用拐点正在到来。
8月份刚刚过去,9月初百度就迫不及待地对外公布了文心一言大模型开源。与此同时,“姗姗来迟”的腾讯混元大模型,一亮相便“秀”起了“肌肉”,科大讯飞与华为携手发布“星火一体机”,进一步把大模型端侧应用摆在了台面上。一波接一波的板块浪潮席卷而来,正推动整个“大模型+”应用时代加速到来。
首先,大模型从C端应用逐渐转向B端应用板块,以“实用”为导向的大模型日渐成为板块走向。自从去年12月ChatGPT,在短短一个月之内实现月活破亿之后,围绕整个C端赛道的AI大模型玩家如百度等,就开始大规模地涌入该板块,一时之间C端大模型应用迎来了外界的一致关注。但进入下半年以后,市面上越来越多的“面向B端”的应用开始出现,更加“实用”的板块大模型也在成群结队地出现,大大加速了生成式AI产业化的进程。比如,京东发布了言犀大模型、京医千询大模型,携程发布了携程问道大模型,网易有道发布了基于教育的子曰大模型,用友发布了用友GPT大模型等等。
相比通用大模型厂商而言,垂直大模型厂商在相关板块深耕已久,因而在寻找产业时机方面往往走得更加深入。以网易有道、京东两家为例,网易有道在教育板块深耕已久,它在长期深耕板块的过程中,不仅积累了庞大的访客和教育板块数据,还积累了相对应的高水准数据,这使其在做教育大模型过程中,拥有更多比较过人之处。无独有偶,京东在零售、大健康板块广有布局,这使其在做出来产业大模型和京医大模型方面,拥有坚实根基;而携程则在文旅板块深耕已久,积累了广泛的文旅产业链数据和资源。
显然,相比通用大模型厂商而言,围绕垂直板块的板块大模型,不仅可以依靠专业数据让大模型更加“实用”,还可以在特定板块发挥独特作用,帮助板块尽快完成数字化转型。
其次,具备通用能力的大型云服务机构,正在加速与各路板块大模型机构展开携手,新的大模型生产机制正在成型。目前业内包括百度、腾讯、阿里、华为等主要云厂商,都纷纷依托自身的技术力过人之处、队伍过人之处和资金配套,在通用大模型板块实现抢跑。除此之外,各主要厂商还联合板块头部机构,推出板块大模型解决打算。
比如,腾讯云联合板块头部机构,已为文旅、政务、金融等10余个板块,供应了50多个大模型板块解决打算。华为旗下盘古大模型,更是可以供应5个基础大模型+N个板块大模型+X个场景模型的三层解耦架构,目前已经应用到了铁路、矿山、能源、气象、政务等诸多板块。阿里云更是对外开放了“通义千问”的全部能力,帮助机构结合自身的板块知识和应用场景,训练自己的机构大模型;加上目前已经开源的文心一言,由大的云系统供应包括云服务、算力、通用大模型工具配套等基础设施,各板块头部机构供应专业积累和数据训练的大模型生产机制已经基本成型。
对于大模型的成长,腾讯高层显然很早之前就已经定下了调子,但其推出的时间却在一众巨头中最晚。在上半年如火如荼的大模型混战中,腾讯的大模型在业内一直是“只闻其声、不见其名”的存在。但从9月其正式面世之后的外界反应来看,此前“默默无闻”的腾讯大模型,更多是在“厚积薄发”。
9月7日腾讯正式对外发布了腾讯混元大模型,据了解该模型拥有超千亿参数规模,预训练语料超过2万亿Tokens,并已接入腾讯云、腾讯广告、腾讯游戏、腾讯金融科技、腾讯会议、腾讯文档等50多个腾讯业务。而且在国家公布的首批大模型厂商中,腾讯混元大模型赫然在列。同时,腾讯混元大模型还宣布对外开放,千行百业的人都可以通过API调用混元,或者将其作为产业底座,为不同产业场景做出来大模型应用,不难看出腾讯对大模型的“志在必得”。
首先,腾讯做出来了“更强”的“探真”技术力做法,这使其具备更强的资讯可信度,极大增强了大模型自身的实用性。基于全网的数据检索和生成,是大模型的关键能力之一。值得一提的是,无论是基于GPT-3.5还是国内其他大模型,源于错误资讯带来的错误答案,依然不可避免。但腾讯混元大模型却基于自身的技术力能力,保证正确答案的输出。
与业界消除“幻觉”的通用做法不同,混元大模型并没有为大模型增加搜索或者知识图谱等外挂,而是从源头上解决问题。具体来说,混元大模型从第一行代码开始,就采用了预训练阶段改进目标函数的“探真”技术力做法。据业内专业人士介绍,该做法与常见的开源大模型相比,能有效降低幻觉30%到50%。