O modelo de larga escala de uso geral de 23 anos detonou a tempestade de IA, e o modelo vertical de 24 anos remodelou milhares de indústrias丨Shanghai Artificial Intelligence Conference Golden Sentence Collection

Crédito da imagem: Gerado por ferramentas Unbounded AI

Em 7 de julho de 2023, a Conferência Mundial de Inteligência Artificial de 2023 entrou no segundo dia da agenda.

Neste dia, dezenas de fóruns, incluindo grandes modelos, poder de computação, dados, metaverso, governança etc., vieram um após o outro, o que foi muito animado.

Se você participar do fórum de hoje, com certeza ficará impressionado com algumas palavras em sua mente, ou seja, indústria, vertical e aplicação. Comparado com o modelo de linguagem geral do ChatGPT, o que toda a indústria espera é um modelo de indústria vertical que possa realmente capacitar milhares de indústrias.

Um convidado disse sem rodeios: 2023 é o ano da explosão de modelos em grande escala e 2024 deve ser o ano das aplicações industriais. Os modelos em grande escala ficarão nos bastidores e os modelos verticais da indústria virão à tona. os modelos verticais da indústria promoverão a IA e a indústria para avançar no desenvolvimento, isso é um pouco como a explosão do Cambriano. Vamos esperar para ver.

O conteúdo a seguir é compartilhado por convidados e organizado pela Babbitt.

Grandes modelos de uso geral não são a única direção para aplicação de modelo, e modelos para indústrias verticais se tornarão o ponto de inflexão do valor de grandes modelos. Com a iteração contínua da tecnologia, a aplicação industrial de grandes modelos também dará início a uma aceleração. —— Li Qiang, vice-presidente da Tencent e presidente de negócios governamentais e empresariais

No futuro, o número de modelos industriais de grande escala e modelos verticais de grande escala excederá em muito o de modelos de grande escala de uso geral, e a implementação de modelos de grande escala será mais refletida em modelos verticais de grande escala como indústrias e empresas. O desafio futuro do grande modelo está na "última milha", ou seja, agregar valor ao negócio da empresa, o que requer não apenas um software básico poderoso e flexível, um modelo de caixa branca aberto e flexível, mas também profissionais que entendam o negócios. No entanto, a redução no custo do poder de computação será mais rápida do que o aumento no tamanho do modelo, e o poder de computação não será uma lacuna. —— Shang Mingdong, co-fundador da Jiuzhang Yunji DataCanvas

O modelo grande de uso geral pode resolver 70%-80% dos problemas em 100 cenários, mas pode não ser capaz de atender 100% às necessidades de um determinado cenário da empresa. Se uma empresa realizar um ajuste fino com base no modelo grande do setor e em seus próprios dados, ela poderá construir um modelo dedicado e criar um serviço inteligente altamente disponível. Além disso, os parâmetros do modelo são menores do que o modelo geral grande, o custo de treinamento e o raciocínio é menor e a otimização do modelo também é mais eficiente. —— Tang Daosheng, vice-presidente executivo sênior do Tencent Group, CEO do Cloud and Smart Industry Business Group

Na realidade de que o poder de computação é escasso, as arquiteturas de computação tradicionais estão perdendo competitividade e novos modelos de computação devem ser explorados. De acordo com cálculos preliminares do relatório, estima-se que até 2025, a escala da indústria de poder de computação principal do meu país não será inferior a 4,4 trilhões de yuans, e a escala das indústrias relacionadas à energia de computação chegará a 24 trilhões de yuans. ——Kang Yong, Economista Chefe da KPMG

Enfrentando a onda da IA, o campo financeiro está realmente muito ansioso. Os profissionais frequentemente discutem como aplicar grandes modelos no campo financeiro. No entanto, devido aos rígidos requisitos de conformidade na área financeira, é um grande desafio aplicar modelos grandes. As empresas nacionais querem ultrapassar nas curvas, e o grande modelo é um desafio. No entanto, no campo dos grandes modelos verticais, grandes modelos de linguagem que são adequados para a indústria atual, devido às vantagens domésticas em cenários de dados e aplicativos, há grandes oportunidades de ultrapassagem nas curvas. —— Haomai Fortune CIO Fu Xiaomin

Há uma competição acirrada na "Guerra dos Cem Modelos" no circuito doméstico de modelos em grande escala. Depois de experimentar esses modelos em grande escala, eles terão um forte senso de impacto e são fáceis de usar. Isso fará com que as pessoas se sintam muito otimista sobre os modelos domésticos em grande escala. Mas o grande modelo não é simplesmente uma competição tecnológica, mas também uma competição ecológica. Depende de quantas empresas e entidades estão dispostas a construir aplicações baseadas no seu grande modelo, isso é o que todo mundo está fazendo. Os modelos domésticos de grande escala terão uma ecologia próspera e acredito que terão um bom desempenho no nível de aplicação. —— Ma Qianli, co-fundador da Unbounded AI

Há muitos investimentos, que podem ser eliminados, 95%, talvez até mais, todos perdidos após 2-3 anos. Mas tem que votar porque o custo de oportunidade é muito alto. Em 1998, a Internet tinha grandes oportunidades e estava apenas começando, mas a empresa tinha bolhas em áreas como avaliação. A IA também passará por esse processo. A inteligência artificial não é uma bolha, algumas empresas são bolhas. ——Zhang Yaqin, professor da Universidade Tsinghua e acadêmico da Academia Chinesa de Engenharia

Existe uma grande diferença na distribuição de talentos na área de IA entre a China e os Estados Unidos. Nos Estados Unidos, 19% estão no Google, seguidos pela Microsoft, META, etc., principalmente porque os talentos estão concentrados em empreendimentos. E 12% dos talentos da China estão na Universidade de Tsinghua, seguida pela Universidade de Zhejiang e pela Universidade de Pequim. Entre as dez primeiras colocações, há apenas uma empresa, a Alibaba, que ocupa o quinto lugar, e as demais são universidades. ——Zhou Zhifeng, sócio da Qiming Venture Partners

Não faz sentido para todos fazer um modelo de linguagem grande, e o modelo de linguagem grande não resolve problemas específicos. Grandes modelos de linguagem podem resolver problemas de conhecimento geral e existem problemas exclusivos em campos profissionais. No lado B, o modelo de linguagem grande combina os dados de cenários de aplicação específicos e várias ferramentas para industrialização e produção verdadeiramente completas, como atualização de software de ferramenta para torná-lo mais eficiente, fácil de usar e inteligente. Esta será uma oportunidade estrutural para atualizar. No lado C, a combinação de grandes modelos de linguagem com robôs e agentes pessoais para ajudar os usuários a tomar decisões também terá grandes oportunidades. Nos próximos 3 a 5 anos, acho que haverá oportunidades estruturadas para a aplicação de grandes modelos de linguagem. ——Wang Xiao, fundador da Jiuhe Venture Capital