當(dāng)前,隨著新質(zhì)生產(chǎn)力概念的走深與數(shù)位化轉(zhuǎn)型的走實(shí),在數(shù)位化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化日益融合的背景下,大模型作為人工智慧領(lǐng)域的重要突破,逐漸成為推動(dòng)行業(yè)智能化變革的核心力量。
然而,AI大模型在行業(yè)應(yīng)用中儘管被寄予厚望,卻也存在一些明顯的「窘境」,這些窘境並非完全源自技術(shù)本身的,而更多地體現(xiàn)在實(shí)際應(yīng)用與理論預期之間的落差。因此,如何將AI大模型更好落地在行業(yè)應(yīng)用成為當(dāng)下產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)注的重點(diǎn)。
近日,在華為開(kāi)發(fā)者大會(huì)2024期間,華為雲EI服務(wù)產(chǎn)品部部長(zhǎng)尤鵬在演講中深入剖析了AI大模型在行業(yè)應(yīng)用中所面臨的實(shí)際挑戰,並給出華為雲的五大創(chuàng)新舉措,在AI大模型如火如荼的當(dāng)下,旨在切實(shí)各行各業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)。
華為雲EI服務(wù)產(chǎn)品部部長(zhǎng)尤鵬
發(fā)現(xiàn)大模型落地應(yīng)用「暗礁」
自2017年國(guó)務(wù)院發(fā)布《新一代人工智慧發(fā)展規(guī)劃(huà)》後,發(fā)展人工智慧不僅成為國(guó)家戰略,也是新的重要經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。回顧過(guò)去兩(liǎng)年,伴隨著人工智慧的快速發(fā)展,各行業(yè)政策已經(jīng)將業(yè)務(wù)智能化變革的目標(biāo)明確定位為提升生產(chǎn)力。這一轉(zhuǎn)變意味著,傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式和管理模式正在被更高效、更智能的新模式所取代,人工智慧也已從單純的技術(shù)概念,轉(zhuǎn)變為實(shí)實(shí)在在推動(dòng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)步和社會(huì)發(fā)展的強(qiáng)大引擎。
2024年,新質(zhì)生產(chǎn)力概念的推出進(jìn)一步調(diào)了大模型在賦能行業(yè)中的關(guān)鍵作用。大模型,作為人工智慧領(lǐng)域的重要突破,其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析能力為各行業(yè)帶來(lái)了前所未有的機(jī)遇,不斷催生新的商業(yè)模式和服務(wù)範式。
也正是在過(guò)去一年中,盤(pán)古大模型在30多個(gè)行業(yè)中成功落地,覆蓋了400多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景,取得了顯著成績(jī)。
然而,據(jù)尤鵬介紹,大模型在行業(yè)的實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中,其落地並非一帆風(fēng)順。
具體來(lái)看,由於每個(gè)行業(yè)都有其獨(dú)特的工作流程和業(yè)務(wù)規(guī)則,通用大模型在面對(duì)特定行業(yè)場(chǎng)景時(shí),往往顯得力不從心,無(wú)法滿(mǎn)足個(gè)性化的需求,同時(shí),儘管大模型具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)和推理能力,但面對(duì)紛繁複雜的行業(yè)應(yīng)用,其泛化能力仍然有限,在人才方面對(duì)於具備深度學(xué)習(xí)、自然語言處理等領(lǐng)域專(zhuān)業(yè)知識的人才儲(chǔ)備量也明顯不足。
更為關(guān)鍵的是,從模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練到部署,大模型的工程化每一個(gè)環(huán)節(jié)都需要精細(xì)的技術(shù)操控和豐富的實(shí)戰經(jīng)驗(yàn),因此訓(xùn)練成本高昂,其商業(yè)模式有待進(jìn)一步創(chuàng)新,以降低其應(yīng)用門(mén)檻和推廣(guǎng)成本。
可見(jiàn),這些挑戰猶如企業(yè)數(shù)位化轉(zhuǎn)型路上的一個(gè)個(gè)「暗礁」,讓大模型在產(chǎn)業(yè)落地應(yīng)用「知易行難」。
五大舉措洞見(jiàn)大模型應(yīng)用落地「內(nèi)核」
事實(shí)上,大模型落地行業(yè)並非一蹴而就的過(guò)程,而是需要經(jīng)歷一系列複雜而細(xì)緻的步驟。這不僅僅是一個(gè)技術(shù)實(shí)施的問(wèn)題,更涉及到行業(yè)理解、數(shù)據(jù)整合、模型優(yōu)化、實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景適配等諸多方面的挑戰。每一個(gè)行業(yè)都有其獨(dú)特的運(yùn)行邏輯和業(yè)務(wù)需求,因此,大模型在落地時(shí)必須深入洞察行業(yè)的核心痛點(diǎn),精準(zhǔn)對(duì)接實(shí)際需求,才能發(fā)揮出其應(yīng)有的價(jià)值。
針對(duì)大模型行業(yè)應(yīng)用落地挑戰,華為特別推出了五大創(chuàng)新舉措,旨在全方位賦能千行萬(wàn)業(yè)的智能升級(jí)進(jìn)程,而這五大舉措,不僅體現(xiàn)了華為對(duì)行業(yè)智能化發(fā)展的深刻洞察,也讓我們洞見(jiàn)了大模型落地應(yīng)用的「內(nèi)核」。
一是大模型技術(shù)與行業(yè)場(chǎng)景雙向驅動(dòng),加速大模型落地行業(yè)。
作為本次HDC大會(huì)的重頭戲,華為發(fā)布的盤(pán)古大模型5.0在多模態(tài)能力的提升、理解能力的增強(qiáng)、全系列的模型應(yīng)用三個(gè)關(guān)鍵方面實(shí)現(xiàn)了顯著升級(jí)。三大能力的提升確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和豐富性,同時(shí),結(jié)合金融、安全、醫(yī)療等關(guān)鍵行業(yè)的實(shí)際場(chǎng)景,華為制定了針對(duì)性的行業(yè)評(píng)測(cè)集,以驗(yàn)證大模型在實(shí)際應(yīng)用中的性能和效果,這使得大模型技術(shù)的演進(jìn)與行業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用之間形成了緊密的雙向驅動(dòng)關(guān)係,不僅加速了大模型在行業(yè)的落地應(yīng)用,還為基礎(chǔ)大模型的進(jìn)一步完善提供了源源不斷的動(dòng)力。
二是大模型中臺(tái)提供靈活、安全的行業(yè)大模型解決方案。
華為的大模型中臺(tái)不僅能同時(shí)納管盤(pán)古大模型、用戶(hù)自研的大模型,還能兼容傳統(tǒng)的小模型,實(shí)現(xiàn)了模型管理的統(tǒng)一與高效,針對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景中多模型協(xié)同的需求,大模型中臺(tái)能夠進(jìn)行高效的多模型分發(fā),滿(mǎn)足了複雜應(yīng)用場(chǎng)景下的模型需求,為用戶(hù)提供了靈活、安全且高性價(jià)比的行業(yè)大模型解決方案。安全性方面,ModelArts Guard安全護(hù)欄為模型內(nèi)容提供了堅(jiān)實(shí)的保障,確保其安全性和合規(guī)性。通過(guò)先進(jìn)的檢索增強(qiáng)技術(shù),大模型中臺(tái)能夠有效消除大模型的幻覺,提升了模型的準(zhǔn)確性和可靠性。
三是大模型工程化套件,降低大模型應(yīng)用門(mén)檻。
為了降低大模型的應(yīng)用門(mén)檻,ModelArts Studio為不同層次的開(kāi)發(fā)者提供了個(gè)性化的解決方案,並在原有數(shù)據(jù)工程、模型開(kāi)發(fā)、應(yīng)用開(kāi)發(fā)的基礎(chǔ)上,創(chuàng)新性地增加了Agent開(kāi)發(fā)套件,這一舉措形成了一個(gè)「場(chǎng)景+數(shù)據(jù)+模型」的完整飛輪,不僅成功地將大模型技術(shù)從專(zhuān)家領(lǐng)域推向了更廣(guǎng)泛的開(kāi)發(fā)者群體,更持續(xù)推動(dòng)行業(yè)創(chuàng)新實(shí)踐的迭代升級(jí)。
四是百模千態(tài)首選雲底座,加速大模型商業(yè)閉環(huán)。
華為依託三大核心樞紐中心,構(gòu)建了滿(mǎn)足全國(guó)需求的昇騰AI雲服務(wù),通過(guò)對(duì)CPU、NPU、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等進(jìn)行了端到端的優(yōu)化,昇騰AI雲服務(wù)針對(duì)千億參數(shù)模型進(jìn)行了40天內(nèi)無(wú)中斷地完成訓(xùn)練,且平均故障恢復時(shí)間小於10分鐘,同時(shí),昇騰雲服務(wù)不僅提供算力支持,還在遷移、部署、調(diào)優(yōu)等環(huán)節(jié)提供了一系列的支持和服務(wù),用戶(hù)只需一鍵接入,即可按需取用所需的服務(wù)和資源,極大地簡(jiǎn)化了大模型應(yīng)用的開(kāi)發(fā)和部署流程。此外,華為還將Al Gallery與雲商店打通,為開(kāi)發(fā)者提供了便捷的應(yīng)用銷(xiāo)售渠道。這不僅為開(kāi)發(fā)者提供了豐富的應(yīng)用選擇,還幫助他們完成了商業(yè)閉環(huán),實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用的快速變現(xiàn)。
五是賦能客戶(hù)和夥伴,打造企業(yè)內(nèi)生的AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)能力。
為了幫助客戶(hù)和夥伴構(gòu)建強(qiáng)大的AI人才梯隊(duì),並降低大模型實(shí)施的技術(shù)門(mén)檻,華為提供了一套完整的賦能方案。面向企業(yè)管理者,華為通過(guò)開(kāi)設(shè)數(shù)位化轉(zhuǎn)型基礎(chǔ)技術(shù)班、數(shù)位化轉(zhuǎn)型領(lǐng)航班以及數(shù)位化轉(zhuǎn)型高潛班等課程,幫助集團(tuán)高層和管理者深化對(duì)人工智慧價(jià)值的理解,認(rèn)同其發(fā)展趨勢(shì),並增強(qiáng)投入信心;對(duì)於技術(shù)團(tuán)隊(duì),華為則通過(guò)「學(xué)、練、用」相結(jié)合的方式,提供全方位的培訓(xùn)和支持;通過(guò)這一賦能方案,華為不僅幫助客戶(hù)和夥伴掌握了AI技術(shù),更激發(fā)了他們的創(chuàng)新思維和獨(dú)立解決問(wèn)題的能力。
在五大舉措的背後,是華為雲始終堅(jiān)持AI for Industries,以盤(pán)古大模型技術(shù)優(yōu)勢(shì)為基礎(chǔ)、以華為雲昇騰AI雲服務(wù)為內(nèi)核,通過(guò)提供性能領(lǐng)先、可持續(xù)的AI算力底座,貼近客戶(hù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的現(xiàn)實(shí)需求,讓人工智慧開(kāi)發(fā)標(biāo)準(zhǔn)化、可複製、批量化生產(chǎn),加速千行百業(yè)的智能化進(jìn)程。
更為重要的是,華為雲致力於幫助客戶(hù)和合作夥伴構(gòu)建企業(yè)內(nèi)生的AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)能力。通過(guò)提供專(zhuān)業(yè)的培訓(xùn)、技術(shù)支持和諮詢服務(wù),華為雲不僅幫助客戶(hù)「扶上馬」,更要「送一程」,確保客戶(hù)能夠在AI的道路上走得更遠(yuǎn)、更穩(wěn)。
在交通領(lǐng)域,雲南省交通投資建設(shè)集團(tuán)基於盤(pán)古大模型構(gòu)建交通行業(yè)大模型,通過(guò)綜合應(yīng)用語言大模型、視覺大模型、齊天交通時(shí)空態(tài)勢(shì)分析引擎等多種能力,加速人工智慧與交通業(yè)務(wù)場(chǎng)景融合;在天津港,通過(guò)建設(shè)行業(yè)專(zhuān)業(yè)樣本庫(kù)、港口CV大模型、大模型智慧管控平臺(tái),高質(zhì)量建設(shè)港口CV大模型,港口大模型成為天津港數(shù)位化轉(zhuǎn)型「新質(zhì)生產(chǎn)力」的典型作品;在建築領(lǐng)域,萬(wàn)翼科技基於盤(pán)古大模型,結(jié)合自研的創(chuàng)新算法集和圖紙RAG技術(shù),率先發(fā)布工程圖紙大模型,在方案設(shè)計(jì)、審圖、圖紙管理、施工現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)度等諸多業(yè)務(wù)場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用落地,全面推動(dòng)行業(yè)生產(chǎn)力變革。
後記:將AI大模型引入千行萬(wàn)業(yè)
1943年,科學(xué)家Warren McCulloch和Walter Pitts首次提出了「神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)」的概念,這標(biāo)誌著人工智慧領(lǐng)域的開(kāi)端,並為人們理解計(jì)算機(jī)如何可以像人腦一樣進(jìn)行「深度學(xué)習(xí)」奠定了基礎(chǔ);1956年,在達(dá)特茅斯學(xué)院舉行的一次會(huì)議上,來(lái)自不同領(lǐng)域的科學(xué)家聚集一堂,正式確立了人工智慧作為一個(gè)研究學(xué)科,標(biāo)誌著人工智慧的正式誕生。
2023年,華為雲引領(lǐng)AI技術(shù)革新,推出了盤(pán)古大模型3.0,秉承「解難題,做難事」的理念,深入挖掘AI技術(shù)在各行各業(yè)實(shí)際應(yīng)用中的巨大潛力,致力於將智能技術(shù)的價(jià)值最大化。
如今,從金融市場(chǎng)的複雜數(shù)據(jù)分析到政務(wù)服務(wù)的智能化升級(jí),從製造業(yè)的精益求精到礦山作業(yè)的安全高效,再到氣象預測(cè)的精準(zhǔn)度提升以及軌道交通的智能化管理,AI正以前所未有的速度和廣(guǎng)度,滲透到千行萬(wàn)業(yè),成為推動(dòng)新一輪效率革命的銳利「尖刀」。這不僅是技術(shù)進(jìn)步的體現(xiàn),更是社會(huì)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級(jí)的必然趨勢(shì)。
本次峰會(huì)上,來(lái)自礦山、醫(yī)藥、網(wǎng)際網(wǎng)路、遊戲等行業(yè)的客戶(hù)和夥伴們對(duì)外發(fā)布了基於華為雲盤(pán)古大模型聯(lián)合創(chuàng)新成果。華為雲還聯(lián)合多家客戶(hù)、夥伴發(fā)布了AI聯(lián)創(chuàng)成果以及AI聯(lián)合創(chuàng)新計(jì)劃(huà),為客戶(hù)、夥伴提供專(zhuān)業(yè)、高效的服務(wù)。
值得一提的是,面臨大模型技術(shù)日新月異的挑戰,華為也在與科學(xué)界及產(chǎn)業(yè)界聯(lián)合攻堅(jiān)克難,目前華為雲在黃大年茶思屋上也發(fā)布了AI領(lǐng)域的五大難題榜,覆蓋訓(xùn)練、推理、微調(diào)、資源利用等方面,希望與產(chǎn)業(yè)界一起不斷迸發(fā)智慧的火花。
路雖遠(yuǎn),行將必達(dá);事雖難,做則必成。回看華為雲發(fā)布的五大舉措,不僅是對(duì)當(dāng)下大模型落地困境的回應(yīng),更是對(duì)未來(lái)智能化時(shí)代的深刻洞察和戰略布局。它們像五把鑰匙,逐一解鎖了AI大模型在行業(yè)應(yīng)用中的重重枷鎖,可以說(shuō),大模型成功落地行業(yè),不僅是技術(shù)創(chuàng)新與行業(yè)智慧相結(jié)合的典範,更是人工智慧真正賦能千行萬(wàn)業(yè)的關(guān)鍵一環(huán)。