人工智能技术是当今信息科技领域最为热门的话题,人工智能技术与各领域的融合已经成为了未来数据处理和分析的发展趋势。在当前AI浪潮席卷全球的大背景下,各类新技术,如云计算这样强大的数据存储和处理平台等等,成为了AI技术发展的重要支撑。
大模型的发展离不开高效的开发范式。一般而言,大规模模型的训练需要强大的计算能力和海量的数据集,因此多数SaaS企业面临的问题就是如何快速、高效地开发和部署大规模模型。因此,大模型技术的开发范式成为了SaaS企业必须深入了解和掌握的技术领域之一。但是,诸多SaaS企业对于大模型技术不甚了解,因此会产生很多疑问,甚至面对AI的发展会感到恐慌。
为助力SaaS企业理解大模型技术原理及逻辑,正确迎接时代挑战,实现合作共赢,6月28日,极新生态营带领宜创科技、北京筑龙、小爱科技、方云科技、龙归科技、智慧蛮牛、天威诚信的创始人及CTO走进华为,共同探讨大模型技术生态。会议期间,宜创科技创始人宜博与华为云AI领域合作总监李惊雷均进行了分享,帮助与会嘉宾进一步走进大模型技术,共同开拓思路。
会议现场全景图
明确大模型技术原理,理解底层逻辑
针对这些问题,宜创科技创始人宜博以“大模型技术开发范式”为主题作了分享,详细介绍了大模型时代的底层逻辑、宜创自研的LLMFarm 大模型农场AI中台开发与实践案例,以及各SaaS企业如何迎接这一次变革,帮助SaaS企业摸清了大模型逻辑。
宜博提出:“没有涌现能力的大模型都不算真正的大模型”。
如果一种能力不存在于较小的模型中,但存在于较大的模型中时,就是涌现能力。大模型所具备的整合能力、音乐能力、代码能力、数学能力、工具能力和具身交互等涌现能力都是能改变世界大模型技术的体现。
宜创科技创始人 宜博
现在,大模型离我们的现实生活依旧很远,这是因为各行各业不会用大模型是全球现阶段的通识问题。
第一,不能用。
在国内,海外基础大模型应用有很多限制因素,比如账号限制、访问限制,而当下国产大模型或者开源模型的各类能力也有限。
第二,不会用。
国内企业也面临缺少AI应用场景、缺少AI开发培训、缺少领域定制实现的能力,
第三、不好用。
直接用各类 prompt 提示词激发的大模型在垂直领域的场景会面临结果准确率低、复杂场景实现难、ROI投入产出比低等问题。
第四,“用不起”。
大模型相关 AI First应用开发成本高且掌握大模型开发的人才稀缺,因此创新成本高,更别说私有预训练或微调模型了。
针对上面的几个问题,宜博提出了自己的大模型中间层解决方案——大模型农场 LLMFarm。其目标是解决以上大部分问题,并且能够赋能各行各业内需要AI创新的客户。在打通了国内外各类基础大模型 API之后,LLMFarm 提供了近 500个各类场景的开箱即用的 Bot 机器人,覆盖企业内部管理、角色扮演、文章写作等常用场景,也包含各类代码生成、数据库 SQL 集成查询、向量数据库集成等各类知识库,解决客户不会用的问题。
LLMFarm的出现方便了公司间隔离私有数据使用基础大模型,通过不同的私有部署 ToB 企业服务版本,满足不同规模客户的不同场景诉求。
联合构建能力,建立团结生态,助力企业健康增长
面对技术迭代带来的挑战,SaaS企业要领先于未来,联合构建offering是一条路。为客户提供offering层级,或者是产品与解决方案层级是满足市场需求的方案。对于分销渠道体系,应该与伙伴构建良好的合作关系,实现商业的闭环。这两套体系、两个合作框架可以让SaaS企业通过同一个身份实现最终的商业变现。在角色部分,不同角色的公司有自己的合作伙伴,以此实现合作伙伴的身份。
此外,SaaS企业还可以与具有不同业务能力的伙伴搭建合作关系,如有些公司提供咨询服务和系统集成能力,还有一些培训赋能部分,也可以构建学习与赋能的伙伴体系,以此实现商业共赢。
我们应当意识到的是虽然大模型+软硬一体化开发是未来的风口,但企业更要回到当下,再者,大模型并非完人,也会犯错。数据是大模型的核心,在国内市场上,采用哪些数据是需要思考的问题。
并且在疫情恢复、大模型快速发展的现在,企业更应抱团取暖,共同实现业务的延伸。
与此同时,参会嘉宾也一致认识到,要想实现大模型真正的落地,首先企业要有技术团队,主动拥抱大模型,思考大模型与产品的结合方式。第二,要明确自己的业务应用场景,再慎重选择是否应用大模型和选择怎样的算力。第三,大模型能够为企业做三件事:开源、节流、控风险。
与会嘉宾合影留念
本次极新生态营·走进华为活动为与会企业提供了前沿技术的深度探索和交流机会。通过学习大模型技术的开发范式和AI技术的影响,SaaS企业可以更好地了解和掌握相关技术,并提前为未来的业务挑战做好准备。活动,,与会嘉宾意犹未尽,大家对华为和极新精心组织本次活动表示感谢,一致期待极新能成为跨界合作的桥梁,在华为组织更多不同主题的类似活动,让更多SaaS企业发展受益于AI技术。(文/极新)