每經記者｜王帆    每經編輯｜董興生    

今年6月19日，騰訊首次公開透露其對大模型的思考，稱將聚焦產業，以“行業大模型+企業精調”來解決通用大模型存在的痛點。隨后的半月內，騰訊緊鑼密鼓地公布了其為實現上述大模型路徑的技術支撐，包括自研星脈高性能計算網絡、AI原生向量數據庫等。

在當下正舉行的2023世界人工智能大會上，大模型成為“頂流”，騰訊也選擇在大會期間公布其在行業大模型領域的最新應用進展。7月7日，《每日經濟新聞》記者從2023世界人工智能大會•騰訊論壇獲悉，騰訊的行業大模型已經在金融風控、交互翻譯、數智人客服等場景中實現了數倍的效率提升。

騰訊副總裁、騰訊政企業務總裁李強在發表致辭時表示：“通用大模型不是模型應用的唯一方向，面向垂直產業的模型會成為大模型價值的引爆點。”

在多個應用領域已提升數倍效率

近期，騰訊在大模型領域動作頻頻——6月19日首次發布大模型解決方案，6月26日首次完整披露自研星脈高性能計算網絡，7月4日發布AI原生向量數據庫，幾乎是一周更新一個大模型新動態。

在本次2023世界人工智能大會上，騰訊再次公布了多項升級。據騰訊云副總裁、騰訊云智能負責人吳運聲介紹，在應用創新方面，騰訊云行業大模型能力應用到金融風控、交互翻譯、數智人客服等場景中，提升了智能應用效率。

例如，行業大模型加持的金融風控解決方案，相比之前有了10倍效率提升，整體反欺詐效果比傳統模式有20%左右的提升。企業可以基于prompt模式，迭代風控能力，從樣本收集、模型訓練到部署上線，實現全流程零人工參與，建模時間也從2周減少到僅需2天。即便是在樣本積累有限的情況下，也可以完成快速搭建，跳過“冷啟動”過程。

在交互翻譯領域，基于行業大模型技術加持，同傳技術不再需要百萬級的訓練數據，僅需“小樣本”訓練就能實現較好效果，專業領域的翻譯也能減少人工調優的參與，保障翻譯效果，在多個垂直行業落地。

在數智人領域，今年，騰訊云推出了小樣本數字人工廠，僅需少量數據、24小時內即可復刻2D數字分身，讓企業應用數智人服務成本大大降低。

騰訊副總裁、騰訊政企業務總裁李強表示：“大模型時代，數據、網絡、算力構成了底層基礎設施的‘鐵三角’。對于大模型的未來，我們認為，通用大模型不是模型應用的唯一方向，面向垂直產業的模型，會成為大模型價值的引爆點。隨著技術不斷迭代，大模型產業應用也將迎來加速，為數字經濟和實體經濟發展注入澎湃動力。”

李強 圖片來源：企業供圖

大模型百花齊放，生態體系才更健康

本次2023世界人工智能大會，可以說是大模型的“盛宴”，百度文心、阿里通義、華為盤古、訊飛星火、商湯日日新等30余個大模型悉數亮相。

對于大模型“混戰”之下是否面臨同質化、供給過多、泡沫過大的問題，吳運聲在會后接受包括《每日經濟新聞》記者在內的媒體采訪時表示：“現在是大模型發展的早期階段，我個人更希望行業百花齊放。只有在不同的領域里，有更多的資源，我們才可以嘗試不同的可能性。在這種早期階段，我認為不需要擔憂是不是產品太多了，或者是不是以后就會蕭條了。”

吳運聲認為，大模型的發展處在初級階段，首先是因為時間很短，大模型的技術是在快速發展中；其次是行業對大模型的理解還有待深入。“行業不知道大模型能干什么、大模型技術與行業能結合到怎樣的深度。未來還會有很多變化，例如行業大模型和基礎大模型的關系、成本控制等問題。”他分析道。

因此，面對大模型發展的現狀，吳運聲認為，唯有開放才能促進行業健康持續成長。“大模型底層技術變化太快，技術的外延能力會拓寬得非常廣。在這種情況下，只有開放才能發揮最大的價值，通過開放讓更多人加入進來，有更多行業的專家，有各類的角色，我們才能讓整個生態和體系更加健康，產生更多的可能性。”吳運聲最后說。