Perang model skala besar domestik pernah diselimuti banyak keraguan. Dengan JD.com dan Tencent duduk satu per satu, permainan rumit ini menjadi lebih jelas.
Baidu dan Ali, sebagai gelombang pertama pemain model skala besar di China, memenangkan lalu lintas awal sambil "memulai". Sebaliknya, meskipun Tencent dan JD.com memulainya sedikit lebih lambat, mereka lebih dapat memeriksa jalur model berskala besar secara mendalam untuk memperdalam pemahaman mereka tentang industri ini.
Karena itu, beberapa pabrikan besar yang merilis model skala besar relatif terlambat tidak mengikuti publik secara membabi buta dan berinvestasi dalam gelombang model skala besar untuk keperluan umum. Misalnya, model besar Huawei menyebutkan kepraktisan sebelumnya, dan JD.com telah memilih jalur yang lebih berpandangan jauh ke depan dan lebih bertarget berdasarkan akumulasi mendalam dalam industri dan rantai pasokan.Pada saat yang sama dengan JD Cloud Summit (Konferensi JDD) , model JD Yanxi yang berorientasi industri diluncurkan.
Di era model skala besar tujuan umum saat ini, model skala besar Yanxi dan jalur penciptaan nilai industrinya yang diluncurkan oleh JD.com tidak hanya merupakan upaya yang sangat baik untuk membangun pesanan bisnis model skala besar, tetapi juga membawa pemikiran dan arah baru ke seluruh industri. Di perairan komersialisasi model besar yang stagnan, model besar industri yang mendekati pendaratan kemungkinan besar akan memimpin persaingan model besar di masa depan dan menjadi kekuatan baru yang tidak dapat diabaikan.
Model besar, bukan "cerita" atau "mainan"
Setiap gelombang suksesi teknologi seringkali membawa banyak endapan.
Dari chip, robot, hingga AI di tahun-tahun awal, di setiap gelombang, selalu ada beberapa pemain dengan motif tersembunyi yang bercampur, menggabungkan teknologi dan pemasaran, membuat jalur yang semula jelas menjadi lebih berlumpur. Hal yang sama berlaku untuk trek model skala besar domestik pada tahap ini.
Di satu sisi trek, pemain berjuang untuk mengetahui konteks teknis dari model besar, dan mencoba menemukan arah pendaratan; di sisi lain, bahkan perusahaan yang tidak ada hubungannya dengan bidang teknologi meninggalkan lapangan satu demi satu, melatih Apa yang disebut produk "model besar" - Saya harus mengakui bahwa situasi saat ini "semuanya bisa menjadi model besar" memiliki arti "semuanya bisa menjadi metaverse" dua tahun lalu.
Jelas, ketika apa yang disebut "model besar" menjadi sinonim, melayani daya tarik "bercerita" sendiri alih-alih menciptakan nilai aktual, maka ada kemungkinan besar bahwa itu hanya bisa mengarah ke nasib metaverse. Dan ini juga berlaku bagi para pemain yang mempelajari teknologi dengan jujur. Lagi pula, sulit bagi teknologi itu sendiri untuk secara langsung menciptakan nilai-akhir dari model besar bukanlah untuk melatih model besar umum itu sendiri, tetapi membiarkan teknologi menghasilkan nilai, dan kemudian mewujudkan komersialisasi yang matang.
Oleh karena itu, operasi pengejaran yang tampaknya lucu dari para penggemar sebenarnya terdengar sebagai peringatan untuk trek model besar. Lagi pula, ChatGPT yang memicu AIGC secara halus memengaruhi pandangan pemain terhadap model besar, menyebabkan banyak pemain bergegas ke model besar umum dan meluncurkan berbagai "varian" ChatGPT.
Secara obyektif, model besar untuk tujuan umum memiliki nilainya, tetapi pada saat dimensi persaingan menjadi semakin sengit, model skala besar untuk tujuan umum tidak mulus:
Di satu sisi, pemain berduyun-duyun ke satu bidang satu demi satu, dan kemungkinan besar akan jatuh ke dalam situasi "pembuatan roda yang berulang".Bisa dibayangkan bahwa sulit untuk keluar dari medan perang yang penuh dengan domestik dan asing. raksasa teknologi.
Di sisi lain, model besar serba guna adalah produk tipikal dari pemisahan konsumsi dan pembayaran, dan akan menjadi "mainan" jika Anda tidak berhati-hati.
Sebagai contoh sederhana, banyak pengguna C-end dapat mengajukan pertanyaan atau bahkan mendiskusikan alam semesta dan langit, tetapi sebagian besar pengguna biasa tidak memiliki tuntutan produktivitas. Setelah pengalaman intensif jangka pendek, mereka akan segera rasakan kesegaran teknologi yang sedang berkembang.Hilang, mungkin tidak memiliki kekuatan untuk digunakan dalam waktu yang lama.
Berdasarkan hal ini, bahkan jika model skala besar tujuan umum saat ini dapat meningkatkan efisiensi pembuatan konten sampai batas tertentu, kecuali untuk pengurangan biaya dan peningkatan efisiensi dalam beberapa industri dan organisasi konten, itu belum mengembangkan model yang matang dan model bisnis yang dapat ditiru. Dapat diperkirakan bahwa karena jalur model skala besar secara umum menjadi semakin ramai, pemain pasti akan menghadapi banyak tantangan dalam hal perluasan komersial.
Dalam analisis terakhir, sekarang "singularitas" telah tiba, model besar tidak hanya menjadi tonggak sejarah dalam suksesi teknologi, tetapi juga merupakan kekuatan pendorong utama untuk membentuk masa depan. Menurut logika ini, perang model skala besar pada tahap ini sama sekali bukan perlombaan jarak pendek, tetapi proyek yang sistematis. Jika pemain ingin melewati siklus dan mencapai akhir, mereka tidak bisa hanya mengandalkan satu titik terobosan di tingkat teknis, tetapi perlu memikirkan banyak dimensi secara bersamaan seperti arahan teknis, aplikasi adegan, dan model bisnis. .
Model skala besar industri, front baru dalam "Perang Seratus Model"
Dari tahun 1997, ketika "Deep Blue" mengalahkan master catur Garry Kasparov, hingga "AlphaGo" memasuki lingkaran Go, dan kemudian ke sistem visual AI dan mengemudi otomatis, AI telah mengalami banyak putaran evolusi yang menarik di masa lalu. berdiri di ambang ledakan aplikasi, tetapi kuncup bunga yang penuh cabang belum bisa mekar untuk waktu yang lama.
Alasan utama di balik ini adalah bahwa teknologi belum membentuk aplikasi yang mendalam di industri, karena akhir dari kemajuan teknologi tidak terjebak di laboratorium, tetapi terjun ke "dunia nyata".
Mengikuti logika ini, melihat jalur model skala besar tujuan umum saat ini, masih ada jalan panjang sebelum mengakar dalam skenario bisnis nyata dan menciptakan nilai nyata.
Xu Ran, CEO Jingdong Group, mengatakan pada konferensi JDD bahwa model besar itu sendiri adalah alat untuk mewujudkan nilai industri, bukan tujuan akhir.Nilai sebenarnya dari model besar harus diwujudkan dalam aplikasi industri.
Dengan kata lain, model besar bukanlah tujuannya, tetapi aplikasinya adalah tujuannya.
Pabrikan model besar saat ini sering menganggap parameter model sebagai standar uji kualitas model besar. Seperti yang diketahui semua orang, pada tingkat implementasi komersial, parameter besar juga sesuai dengan biaya tinggi, dan ada juga masalah seperti waktu korespondensi yang lama dan konkurensi yang buruk.
Contoh sederhana, beberapa "monster parameter" berharga dua atau tiga sen untuk menjawab pertanyaan, dan harus menunggu selama 5-10 detik, tidak peduli seberapa akurat jawabannya, sulit untuk mencapai komersialisasi skala besar. Selain itu, model besar untuk keperluan umum saat ini memiliki tingkat akurasi sekitar 85%, yang mungkin cukup untuk pengguna biasa, tetapi dalam skenario bisnis yang serius, kesalahan ini cenderung berdampak yang tidak dapat diabaikan pada bisnis.
Mengenai masalah aplikasi, para pemimpin teknis dari beberapa lini bisnis JD.com menyebutkan bahwa orang akan menertawakan jawaban palsu dari GPT, tetapi begitu diimplementasikan dalam proses aplikasi yang sebenarnya, penyimpangan apa pun akan menyebabkan kerugian besar.
He Xiaodong, Dekan Institut Riset Eksplorasi JD dan Presiden Departemen Layanan dan Produk Cerdas JD Technology, pernah mengalami sesuatu secara pribadi, yang cukup representatif. "Model besar menjawab akar kuadrat dari 143, dan jawaban yang diberikan adalah 11,5 (sebenarnya kira-kira sama dengan 11,96). Jika digunakan dalam skenario aplikasi yang sebenarnya, jawaban ini akan membawa kerugian besar."
Di bidang teknis, parameter dan akurasi model itu penting, tetapi di dunia bisnis, kuncinya adalah model besar itu sendiri mudah digunakan dan stabil. Dalam hal ini, model industri yang terkait erat dengan industri yang terbagi tidak diragukan lagi memiliki keunggulan alami.
Namun, tidak mudah mengembangkan model industri berskala besar. Seperti yang kita semua tahu, data pelatihan adalah dasar dari pembelajaran model besar, dan juga menentukan kemampuan generalisasi dan skenario penerapan model besar. Oleh karena itu, selain terobosan di tingkat teknis, skenario dan data langsung dari industri sama pentingnya untuk pengembangan model industri besar.
Mengambil JD.com sebagai contoh, alasan mengapa meluncurkan model skala besar untuk industri ini sebagian besar karena gen industrinya yang kuat. Lagi pula, di antara pabrikan besar dalam negeri, JD.com, yang menghubungkan pasar konsumen dan kedua ujung rantai pasokan, memiliki hubungan yang kuat dengan industri yang sama dan memiliki sejumlah besar data berkualitas tinggi.
Dilaporkan bahwa ketika model besar Yanxi dilatih, 70% dari data umum dan 30% dari data asli rantai pasokan intelijen digital terintegrasi. Dapat dilihat bahwa JD.com tidak murni menekankan parameter, juga tidak sengaja menceritakan "cerita", tetapi berfokus pada level "penyetelan", yang bertujuan untuk membuat model besar yang sangat terintegrasi dengan industri.
Model industri skala besar dapat menjadi langkah penting menuju komersialisasi skala besar dari trek model skala besar, dan pemain yang secara bertahap memahami logika secara bertahap masuk ke dalam mobil.
Baru-baru ini, Tencent, yang telah lama menahan diri, telah merilis model industri berskala besar sendiri; Baidu, yang menjunjung tinggi panji model skala besar untuk keperluan umum, juga telah merilis model industri skala besar yang mencakup transportasi , energi dan bidang lainnya. Tidak sulit untuk melihat bahwa ketika raksasa telah meningkatkan ukurannya, model industri skala besar yang mendekati komersialisasi telah menjadi front baru dalam "Perang Seratus Model".
Bertemu di jalan sempit, yang mendapat "adegan" menang
Apakah itu model tujuan umum atau model industri, pembangunan tatanan bisnis baru tidak dapat menghindari "adegan".
Dengan kata lain, untuk implementasi, istilah teknis yang tidak jelas dan PPT komersial yang mempesona semuanya adalah kastil di udara.Hanya dengan benar-benar menerapkan kemampuan model besar ke pemandangan dan menghasilkan nilai aktual, lingkaran yang baik dapat dibuka.
Pada saat permintaan AIGC di semua lapisan masyarakat sedang meledak, tidak sulit untuk menemukan apa yang disebut skenario aplikasi untuk model besar. Tetapi jika Anda ingin menemukan pemandangan yang cocok untuk pendaratan model besar dalam skala besar dan menjalankan jalur komersialisasi, Anda mungkin harus melalui banyak jalan memutar.
Mengikuti logika ini, para pemain yang telah menghadirkan model besar terus mencoba di berbagai subdivisi, mencoba menemukan pijakan mereka sendiri:
Baidu merebut hot spot ujian masuk perguruan tinggi tahunan dan meluncurkan asisten sukarelawan AI. Sambil memanfaatkan sepenuhnya kemampuan model besar, ia juga mencoba menggunakan ini untuk memasuki pasar C-end; Ali menggunakan Tmall Genie sebagai jangkar untuk mengeksplorasi penerapan model besar di bidang elektronik konsumen.Kapasitas ekspansi.
JD.com, yang mengembangkan model industri besar, mengedepankan rumus "nilai model besar = algoritme × daya komputasi × data × kuadrat ketebalan industri", dan apa yang disebut "ketebalan industri" hanya ditumpuk oleh pemandangan tertentu .menjadi.
Terlepas dari jalurnya, pemain model skala besar pasti akan terus mencoba dan membuat kesalahan sebelum mencapai "Tanah Perjanjian", dan bahkan menyeberangi "Laut Merah".
Menghadapi kesulitan untuk mendapatkan model besar, beberapa pemain memilih untuk berperan sebagai "penjual air" untuk membantu perusahaan membangun model besar mereka sendiri. Namun, JD.com, yang selalu pragmatis dalam gaya permainannya, telah mengusulkan strategi "tiga langkah", yaitu pertama membangun model besar untuk tujuan umum, kemudian mengeksplorasi skenario dan aplikasi secara internal, dan kemudian secara bertahap membuka meningkatkan kemampuannya ke dunia luar-sambil menggunakan dirinya sebagai lapangan uji, itu juga dikembangkan sendiri.Mencerna biaya coba-coba untuk memastikan bahwa produk model skala besar dapat menciptakan nilai nyata.
Dilaporkan bahwa di dalam JD.com, model besar tidak hanya disematkan dalam skenario aplikasi umum seperti pemasaran digital, pengoptimalan proses operasi, dan layanan pelanggan, tetapi juga telah diperluas ke banyak skenario vertikal seperti ritel, logistik, keuangan. , Dan kesehatan.
Mengambil bidang logistik sebagai contoh, dalam menghadapi rekayasa sistem yang rumit ini, JD.com telah menjelajahi berbagai jalur eksplorasi: produk rantai pasokan Jinghui, yang telah dibangun selama 5 tahun, selain algoritme asli yang kaya seperti prediksi AI dan optimalisasi operasi, melalui teknologi ekologi Terbuka tidak hanya dapat berkomunikasi dengan baik dengan algoritme dan data sistem heterogen, tetapi juga lebih ekspresif dalam hal perkiraan penjualan, inventaris, pasokan, dan perencanaan pengisian ulang dengan dukungan model besar. , karena aplikasi AIGC yang luas, menara kontrol rantai pasokan interaktifnya dapat membantu pengguna menemukan dan memecahkan masalah rantai pasokan dengan cepat.
Dalam skenario pengelolaan dana, produk “smart base selection” JD Finance diluncurkan. Penyaringan dana tradisional mahal untuk dipahami dan rumit untuk dioperasikan, yang secara langsung memengaruhi tingkat keberhasilan transaksi. Dengan bantuan model besar, JD.com telah mengoptimalkan tautan pencocokan maksud, pembuatan algoritme, pengenalan maksud, dan beberapa putaran dialog, menjadikan tingkat akurasi pertanyaan penyaringan umum mencapai 90%, secara efektif meningkatkan pengalaman pelanggan dan efisiensi transaksi. Produk ini juga akan melayani sepenuhnya lembaga keuangan di masa mendatang.
Dapat dilihat bahwa strategi "tiga langkah" JD.com telah mencapai hasil awal, dan secara bertahap menembus tekstur industri vertikal seperti logistik dan keuangan. Dapat diperkirakan bahwa ketika strategi diluncurkan secara bertahap, JD.com juga akan terus mengumpulkan skenario pendaratan dan data berkualitas tinggi, sehingga memutar roda gila untuk pendaratan komersial model industri berskala besar.
Pada analisis terakhir, perang model skala besar yang tampaknya rumit harus kembali ke masalah inti, yaitu bagaimana teknologi dapat membawa nilai nyata bagi industri fisik. Pada tahap ini, pemain dengan jalur yang berbeda hanya dapat secara bertahap mengeksplorasi dan mempraktikkan jawaban atas pertanyaan dalam maraton yang panjang ini.
Lihat Asli
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Model Besar Membutuhkan Pelaku
Asli: Wu Xianzhi Wen Yehao
Editor: Wang Pan
Sumber: Planet Foton
Perang model skala besar domestik pernah diselimuti banyak keraguan. Dengan JD.com dan Tencent duduk satu per satu, permainan rumit ini menjadi lebih jelas.
Baidu dan Ali, sebagai gelombang pertama pemain model skala besar di China, memenangkan lalu lintas awal sambil "memulai". Sebaliknya, meskipun Tencent dan JD.com memulainya sedikit lebih lambat, mereka lebih dapat memeriksa jalur model berskala besar secara mendalam untuk memperdalam pemahaman mereka tentang industri ini.
Karena itu, beberapa pabrikan besar yang merilis model skala besar relatif terlambat tidak mengikuti publik secara membabi buta dan berinvestasi dalam gelombang model skala besar untuk keperluan umum. Misalnya, model besar Huawei menyebutkan kepraktisan sebelumnya, dan JD.com telah memilih jalur yang lebih berpandangan jauh ke depan dan lebih bertarget berdasarkan akumulasi mendalam dalam industri dan rantai pasokan.Pada saat yang sama dengan JD Cloud Summit (Konferensi JDD) , model JD Yanxi yang berorientasi industri diluncurkan.
Di era model skala besar tujuan umum saat ini, model skala besar Yanxi dan jalur penciptaan nilai industrinya yang diluncurkan oleh JD.com tidak hanya merupakan upaya yang sangat baik untuk membangun pesanan bisnis model skala besar, tetapi juga membawa pemikiran dan arah baru ke seluruh industri. Di perairan komersialisasi model besar yang stagnan, model besar industri yang mendekati pendaratan kemungkinan besar akan memimpin persaingan model besar di masa depan dan menjadi kekuatan baru yang tidak dapat diabaikan.
Model besar, bukan "cerita" atau "mainan"
Setiap gelombang suksesi teknologi seringkali membawa banyak endapan.
Dari chip, robot, hingga AI di tahun-tahun awal, di setiap gelombang, selalu ada beberapa pemain dengan motif tersembunyi yang bercampur, menggabungkan teknologi dan pemasaran, membuat jalur yang semula jelas menjadi lebih berlumpur. Hal yang sama berlaku untuk trek model skala besar domestik pada tahap ini.
Di satu sisi trek, pemain berjuang untuk mengetahui konteks teknis dari model besar, dan mencoba menemukan arah pendaratan; di sisi lain, bahkan perusahaan yang tidak ada hubungannya dengan bidang teknologi meninggalkan lapangan satu demi satu, melatih Apa yang disebut produk "model besar" - Saya harus mengakui bahwa situasi saat ini "semuanya bisa menjadi model besar" memiliki arti "semuanya bisa menjadi metaverse" dua tahun lalu.
Jelas, ketika apa yang disebut "model besar" menjadi sinonim, melayani daya tarik "bercerita" sendiri alih-alih menciptakan nilai aktual, maka ada kemungkinan besar bahwa itu hanya bisa mengarah ke nasib metaverse. Dan ini juga berlaku bagi para pemain yang mempelajari teknologi dengan jujur. Lagi pula, sulit bagi teknologi itu sendiri untuk secara langsung menciptakan nilai-akhir dari model besar bukanlah untuk melatih model besar umum itu sendiri, tetapi membiarkan teknologi menghasilkan nilai, dan kemudian mewujudkan komersialisasi yang matang.
Oleh karena itu, operasi pengejaran yang tampaknya lucu dari para penggemar sebenarnya terdengar sebagai peringatan untuk trek model besar. Lagi pula, ChatGPT yang memicu AIGC secara halus memengaruhi pandangan pemain terhadap model besar, menyebabkan banyak pemain bergegas ke model besar umum dan meluncurkan berbagai "varian" ChatGPT.
Secara obyektif, model besar untuk tujuan umum memiliki nilainya, tetapi pada saat dimensi persaingan menjadi semakin sengit, model skala besar untuk tujuan umum tidak mulus:
Di satu sisi, pemain berduyun-duyun ke satu bidang satu demi satu, dan kemungkinan besar akan jatuh ke dalam situasi "pembuatan roda yang berulang".Bisa dibayangkan bahwa sulit untuk keluar dari medan perang yang penuh dengan domestik dan asing. raksasa teknologi.
Di sisi lain, model besar serba guna adalah produk tipikal dari pemisahan konsumsi dan pembayaran, dan akan menjadi "mainan" jika Anda tidak berhati-hati.
Sebagai contoh sederhana, banyak pengguna C-end dapat mengajukan pertanyaan atau bahkan mendiskusikan alam semesta dan langit, tetapi sebagian besar pengguna biasa tidak memiliki tuntutan produktivitas. Setelah pengalaman intensif jangka pendek, mereka akan segera rasakan kesegaran teknologi yang sedang berkembang.Hilang, mungkin tidak memiliki kekuatan untuk digunakan dalam waktu yang lama.
Berdasarkan hal ini, bahkan jika model skala besar tujuan umum saat ini dapat meningkatkan efisiensi pembuatan konten sampai batas tertentu, kecuali untuk pengurangan biaya dan peningkatan efisiensi dalam beberapa industri dan organisasi konten, itu belum mengembangkan model yang matang dan model bisnis yang dapat ditiru. Dapat diperkirakan bahwa karena jalur model skala besar secara umum menjadi semakin ramai, pemain pasti akan menghadapi banyak tantangan dalam hal perluasan komersial.
Dalam analisis terakhir, sekarang "singularitas" telah tiba, model besar tidak hanya menjadi tonggak sejarah dalam suksesi teknologi, tetapi juga merupakan kekuatan pendorong utama untuk membentuk masa depan. Menurut logika ini, perang model skala besar pada tahap ini sama sekali bukan perlombaan jarak pendek, tetapi proyek yang sistematis. Jika pemain ingin melewati siklus dan mencapai akhir, mereka tidak bisa hanya mengandalkan satu titik terobosan di tingkat teknis, tetapi perlu memikirkan banyak dimensi secara bersamaan seperti arahan teknis, aplikasi adegan, dan model bisnis. .
Model skala besar industri, front baru dalam "Perang Seratus Model"
Dari tahun 1997, ketika "Deep Blue" mengalahkan master catur Garry Kasparov, hingga "AlphaGo" memasuki lingkaran Go, dan kemudian ke sistem visual AI dan mengemudi otomatis, AI telah mengalami banyak putaran evolusi yang menarik di masa lalu. berdiri di ambang ledakan aplikasi, tetapi kuncup bunga yang penuh cabang belum bisa mekar untuk waktu yang lama.
Alasan utama di balik ini adalah bahwa teknologi belum membentuk aplikasi yang mendalam di industri, karena akhir dari kemajuan teknologi tidak terjebak di laboratorium, tetapi terjun ke "dunia nyata".
Mengikuti logika ini, melihat jalur model skala besar tujuan umum saat ini, masih ada jalan panjang sebelum mengakar dalam skenario bisnis nyata dan menciptakan nilai nyata.
Xu Ran, CEO Jingdong Group, mengatakan pada konferensi JDD bahwa model besar itu sendiri adalah alat untuk mewujudkan nilai industri, bukan tujuan akhir.Nilai sebenarnya dari model besar harus diwujudkan dalam aplikasi industri.
Dengan kata lain, model besar bukanlah tujuannya, tetapi aplikasinya adalah tujuannya.
Pabrikan model besar saat ini sering menganggap parameter model sebagai standar uji kualitas model besar. Seperti yang diketahui semua orang, pada tingkat implementasi komersial, parameter besar juga sesuai dengan biaya tinggi, dan ada juga masalah seperti waktu korespondensi yang lama dan konkurensi yang buruk.
Contoh sederhana, beberapa "monster parameter" berharga dua atau tiga sen untuk menjawab pertanyaan, dan harus menunggu selama 5-10 detik, tidak peduli seberapa akurat jawabannya, sulit untuk mencapai komersialisasi skala besar. Selain itu, model besar untuk keperluan umum saat ini memiliki tingkat akurasi sekitar 85%, yang mungkin cukup untuk pengguna biasa, tetapi dalam skenario bisnis yang serius, kesalahan ini cenderung berdampak yang tidak dapat diabaikan pada bisnis.
Mengenai masalah aplikasi, para pemimpin teknis dari beberapa lini bisnis JD.com menyebutkan bahwa orang akan menertawakan jawaban palsu dari GPT, tetapi begitu diimplementasikan dalam proses aplikasi yang sebenarnya, penyimpangan apa pun akan menyebabkan kerugian besar.
He Xiaodong, Dekan Institut Riset Eksplorasi JD dan Presiden Departemen Layanan dan Produk Cerdas JD Technology, pernah mengalami sesuatu secara pribadi, yang cukup representatif. "Model besar menjawab akar kuadrat dari 143, dan jawaban yang diberikan adalah 11,5 (sebenarnya kira-kira sama dengan 11,96). Jika digunakan dalam skenario aplikasi yang sebenarnya, jawaban ini akan membawa kerugian besar."
Di bidang teknis, parameter dan akurasi model itu penting, tetapi di dunia bisnis, kuncinya adalah model besar itu sendiri mudah digunakan dan stabil. Dalam hal ini, model industri yang terkait erat dengan industri yang terbagi tidak diragukan lagi memiliki keunggulan alami.
Namun, tidak mudah mengembangkan model industri berskala besar. Seperti yang kita semua tahu, data pelatihan adalah dasar dari pembelajaran model besar, dan juga menentukan kemampuan generalisasi dan skenario penerapan model besar. Oleh karena itu, selain terobosan di tingkat teknis, skenario dan data langsung dari industri sama pentingnya untuk pengembangan model industri besar.
Mengambil JD.com sebagai contoh, alasan mengapa meluncurkan model skala besar untuk industri ini sebagian besar karena gen industrinya yang kuat. Lagi pula, di antara pabrikan besar dalam negeri, JD.com, yang menghubungkan pasar konsumen dan kedua ujung rantai pasokan, memiliki hubungan yang kuat dengan industri yang sama dan memiliki sejumlah besar data berkualitas tinggi.
Dilaporkan bahwa ketika model besar Yanxi dilatih, 70% dari data umum dan 30% dari data asli rantai pasokan intelijen digital terintegrasi. Dapat dilihat bahwa JD.com tidak murni menekankan parameter, juga tidak sengaja menceritakan "cerita", tetapi berfokus pada level "penyetelan", yang bertujuan untuk membuat model besar yang sangat terintegrasi dengan industri.
Model industri skala besar dapat menjadi langkah penting menuju komersialisasi skala besar dari trek model skala besar, dan pemain yang secara bertahap memahami logika secara bertahap masuk ke dalam mobil.
Baru-baru ini, Tencent, yang telah lama menahan diri, telah merilis model industri berskala besar sendiri; Baidu, yang menjunjung tinggi panji model skala besar untuk keperluan umum, juga telah merilis model industri skala besar yang mencakup transportasi , energi dan bidang lainnya. Tidak sulit untuk melihat bahwa ketika raksasa telah meningkatkan ukurannya, model industri skala besar yang mendekati komersialisasi telah menjadi front baru dalam "Perang Seratus Model".
Bertemu di jalan sempit, yang mendapat "adegan" menang
Apakah itu model tujuan umum atau model industri, pembangunan tatanan bisnis baru tidak dapat menghindari "adegan".
Dengan kata lain, untuk implementasi, istilah teknis yang tidak jelas dan PPT komersial yang mempesona semuanya adalah kastil di udara.Hanya dengan benar-benar menerapkan kemampuan model besar ke pemandangan dan menghasilkan nilai aktual, lingkaran yang baik dapat dibuka.
Pada saat permintaan AIGC di semua lapisan masyarakat sedang meledak, tidak sulit untuk menemukan apa yang disebut skenario aplikasi untuk model besar. Tetapi jika Anda ingin menemukan pemandangan yang cocok untuk pendaratan model besar dalam skala besar dan menjalankan jalur komersialisasi, Anda mungkin harus melalui banyak jalan memutar.
Mengikuti logika ini, para pemain yang telah menghadirkan model besar terus mencoba di berbagai subdivisi, mencoba menemukan pijakan mereka sendiri:
Baidu merebut hot spot ujian masuk perguruan tinggi tahunan dan meluncurkan asisten sukarelawan AI. Sambil memanfaatkan sepenuhnya kemampuan model besar, ia juga mencoba menggunakan ini untuk memasuki pasar C-end; Ali menggunakan Tmall Genie sebagai jangkar untuk mengeksplorasi penerapan model besar di bidang elektronik konsumen.Kapasitas ekspansi.
JD.com, yang mengembangkan model industri besar, mengedepankan rumus "nilai model besar = algoritme × daya komputasi × data × kuadrat ketebalan industri", dan apa yang disebut "ketebalan industri" hanya ditumpuk oleh pemandangan tertentu .menjadi.
Terlepas dari jalurnya, pemain model skala besar pasti akan terus mencoba dan membuat kesalahan sebelum mencapai "Tanah Perjanjian", dan bahkan menyeberangi "Laut Merah".
Menghadapi kesulitan untuk mendapatkan model besar, beberapa pemain memilih untuk berperan sebagai "penjual air" untuk membantu perusahaan membangun model besar mereka sendiri. Namun, JD.com, yang selalu pragmatis dalam gaya permainannya, telah mengusulkan strategi "tiga langkah", yaitu pertama membangun model besar untuk tujuan umum, kemudian mengeksplorasi skenario dan aplikasi secara internal, dan kemudian secara bertahap membuka meningkatkan kemampuannya ke dunia luar-sambil menggunakan dirinya sebagai lapangan uji, itu juga dikembangkan sendiri.Mencerna biaya coba-coba untuk memastikan bahwa produk model skala besar dapat menciptakan nilai nyata.
Dilaporkan bahwa di dalam JD.com, model besar tidak hanya disematkan dalam skenario aplikasi umum seperti pemasaran digital, pengoptimalan proses operasi, dan layanan pelanggan, tetapi juga telah diperluas ke banyak skenario vertikal seperti ritel, logistik, keuangan. , Dan kesehatan.
Mengambil bidang logistik sebagai contoh, dalam menghadapi rekayasa sistem yang rumit ini, JD.com telah menjelajahi berbagai jalur eksplorasi: produk rantai pasokan Jinghui, yang telah dibangun selama 5 tahun, selain algoritme asli yang kaya seperti prediksi AI dan optimalisasi operasi, melalui teknologi ekologi Terbuka tidak hanya dapat berkomunikasi dengan baik dengan algoritme dan data sistem heterogen, tetapi juga lebih ekspresif dalam hal perkiraan penjualan, inventaris, pasokan, dan perencanaan pengisian ulang dengan dukungan model besar. , karena aplikasi AIGC yang luas, menara kontrol rantai pasokan interaktifnya dapat membantu pengguna menemukan dan memecahkan masalah rantai pasokan dengan cepat.
Dalam skenario pengelolaan dana, produk “smart base selection” JD Finance diluncurkan. Penyaringan dana tradisional mahal untuk dipahami dan rumit untuk dioperasikan, yang secara langsung memengaruhi tingkat keberhasilan transaksi. Dengan bantuan model besar, JD.com telah mengoptimalkan tautan pencocokan maksud, pembuatan algoritme, pengenalan maksud, dan beberapa putaran dialog, menjadikan tingkat akurasi pertanyaan penyaringan umum mencapai 90%, secara efektif meningkatkan pengalaman pelanggan dan efisiensi transaksi. Produk ini juga akan melayani sepenuhnya lembaga keuangan di masa mendatang.
Dapat dilihat bahwa strategi "tiga langkah" JD.com telah mencapai hasil awal, dan secara bertahap menembus tekstur industri vertikal seperti logistik dan keuangan. Dapat diperkirakan bahwa ketika strategi diluncurkan secara bertahap, JD.com juga akan terus mengumpulkan skenario pendaratan dan data berkualitas tinggi, sehingga memutar roda gila untuk pendaratan komersial model industri berskala besar.
Pada analisis terakhir, perang model skala besar yang tampaknya rumit harus kembali ke masalah inti, yaitu bagaimana teknologi dapat membawa nilai nyata bagi industri fisik. Pada tahap ini, pemain dengan jalur yang berbeda hanya dapat secara bertahap mengeksplorasi dan mempraktikkan jawaban atas pertanyaan dalam maraton yang panjang ini.