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    2. 觀點:360創始人周鴻祎:大模型不是風口和泡沫,真正的機會在企業級市場

      7月2日,“2023全球數字經濟大會人工智能高峰論壇”在京舉辦。論壇由愛集微、北京集智未來人工智能產業創新基地有限公司、中國電信股份有限公司北京分公司承辦,北京人工智能產業聯盟、中國信息通信研究院、國家工業信息安全發展研究中心支持。

      360集團創始人周鴻祎發表了《中國進入大模型時代 未來發展機會在企業級市場》的主題演講。

      360集團創始人周鴻祎


      【資料圖】

      ChatGPT之火點燃了人工智能燎原之勢,喚醒了世界對人工智能技術的重新認知,并震撼于大模型所創造出的驚人生產力或將改變千行百業,不亞于又一次產業革命。

      周鴻祎強調道,大模型不是風口和泡沫,將真正引領一場新的工業革命,直接提高每個人、每個組織的勞動生產力,同時實現一種通用人工智能能力的賦能。而且,大模型必須“通用”,只有大模型走進千家萬戶、賦能百行千業,才能真正推動人工智能帶來的這場革命。此外,未來大模型的趨勢不會只有一個,而是會像數據庫一樣,變成每個數字化系統的標配,小到手機上的部署,中等規模的汽車上的部署,當然也包括在企業和政府內部的部署。

      據周鴻祎分享,業內普遍認為,大模型發展真正的機會在企業級市場,因此中國做“大模型“應該抓住產業發展的機會。

      但必須指出,企業級場景落地大模型還面臨“四大問題”:

      其一,公有大模型是“通才”,但是缺乏行業深度。公有大模型與組織內部業務結合不緊密、知識不互通,不能滿足企業級應用場景的垂直性、專業性要求。

      其二,公有大模型存在數據安全隱患。組織內部Know How不適合訓練到公有大模型中,公有大模型易造成企業內部數據泄露。

      其三,公有大模型無法保障內容可信。公有大模型存在“幻覺”,無法保障內容真實可信、有據可查,且企業內部數據更新迭代速度快,公有大模型無法實現知識及時更新。

      最后,公有大模型無法實現成本可控。直接訓練和部署千億級參數大模型成本過高,企業級應用應該使用百億級基礎模型,根據不同需求訓練不同的垂直模型(如代碼、法律、客服),企業只需要負擔垂直訓練的成本。

      面對這些問題,周鴻祎指出,做企業級市場需要的大模型,“五化“是關鍵方法論。

      一是行業化,企業需要行業數據,才能有深度。

      二是企業化,需要組織內部的KnowHow進行訓練才能更“懂”企業。

      三是垂直化,不要試圖用一個大模型解決所有問題,大模型的落地形態是多個垂直模型的組合。

      四是小型化,做小規模的大模型,百億參數的大模型成本更低,部署升級也更靈活。

      五是專有化,專有部署才能保證安全可控。

      展望大模型的發展和前景,周鴻祎表示,大模型的發展要真正和國家戰略相結合,一方面是要發展核心技術,另一方面要找各種應用場景。作為投資人,一個純粹的技術只有和應用場景相結合才能創造持續不斷的商業價值。大模型在城市、行業、企業數字化轉型到智能化的過程中大有可為,進化迭代剛剛開始,相信未來會成為數字化系統的標配。未來可能不是百模大戰,而是萬模窮舞,無論是To B、To G還是SaaS化的企業都有很多機會。

      本文來源:集微網,原文標題:《360創始人周鴻祎:大模型不是風口和泡沫,真正的機會在企業級市場》

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