Cơ hội kinh doanh dưới sự “xuất hiện” của người mẫu lớn: ai sẽ thắng trong “Cuộc chiến trăm mẫu”

Nguồn: The Paper

Tác giả: Phóng viên The Paper Huan Yanhong thực tập sinh Chen Xiaorui

Nguồn hình ảnh: Được tạo bởi công cụ Unbounded AI

Công nghệ AI sáng tạo đang thay đổi ngành trí tuệ nhân tạo, chỉ sau nửa năm, việc phát triển các mô hình quy mô lớn trong nước đã hoàn thành bước nhảy vọt từ công nghệ sang sản phẩm rồi đến doanh nghiệp, thâm nhập vào các ngành dọc. Trong Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới vào ngày 6 tháng 7, The Paper đã mời Wang Danjun, phó chủ tịch Viện Nghiên cứu Quản lý Tài năng Beisen, Yu Zhonghai, phó tổng giám đốc bộ phận nghiên cứu của CICC, và Zhang Jie, phó chủ tịch của Zhongguancun Kejin Technology, tới phòng chat Metaverse để thảo luận về các cơ hội đổi mới trong kinh doanh dưới sự “xuất hiện” của các mô hình lớn. Buổi đối thoại do phóng viên Shao Wen của tờ The Paper chủ trì.

Làm thế nào để các mô hình lớn cho mục đích chung và các mô hình quy mô lớn trường dọc tìm thấy giá trị của chính chúng trong các tình huống kinh doanh trong tương lai?

Làm thế nào để doanh nghiệp có thể nắm bắt cơ hội kinh doanh của các mô hình lớn? Điểm mấu chốt để nắm bắt cơ hội là gì?

Quá khứ và tương lai của mô hình lớn

**澎湃科技: Thị trường trong nước hiện nay đã hình thành tình trạng "trăm mẫu tranh", theo ông tại sao các mẫu xe cỡ lớn trong nước lại phát triển nhanh như vậy? Nó có tác động gì đến lĩnh vực của bạn? **

**Wang Danjun (Phó chủ tịch Viện nghiên cứu quản lý tài năng Beisen): **Từ quan điểm kỹ thuật, việc phát triển các mô hình lớn không phải là điều mới xảy ra trong hai năm qua. Trong lĩnh vực học thuật nhiều năm trước, mọi người đã bắt đầu nghiên cứu. Chỉ là với sự gia tăng về khối lượng dữ liệu và sự cải thiện trình độ công nghệ trong những năm gần đây, đặc biệt là sau khi OpenAI phát hành ChatGPT, nó đã thu hút được sự chú ý rộng rãi.

Đối với mỗi lĩnh vực, mọi người đều nghĩ về cách áp dụng một công nghệ mới như vậy vào lĩnh vực của họ và cách cải thiện mô hình kinh doanh của họ.

Ví dụ, Viện nghiên cứu quản lý tài năng Beisen của chúng tôi thuộc ngành nhân sự và khách hàng chúng tôi phục vụ là tất cả các nhóm nhân sự (nhân sự) của các doanh nghiệp. Chúng tôi nghĩ rằng việc áp dụng các mô hình lớn trong lĩnh vực nhân sự có thể tạo ra một số giá trị đột phá trong tương lai, chẳng hạn, nó thực sự có thể cải thiện hiệu quả công việc của mọi người tốt hơn; nó sẽ giúp các đối tác của chúng tôi ở một mức độ nhất định, cho dù đó là nhân sự hay Nó có thể định hướng tốt hơn cho sự phát triển của nhân viên, đồng thời cũng có thể giúp các công ty trả lời nhiều câu hỏi về quản lý nguồn nhân lực, bao gồm cả những gì chúng ta thường hỏi khi tuyển dụng nhân viên: ai phù hợp hơn và ai có thể mang lại nhiều lợi ích hơn. , tiền lương nên được xác định như thế nào, v.v. Tôi cho rằng việc phát triển và áp dụng các mô hình lớn sẽ làm thay đổi ngành nhân sự trong thời gian rất ngắn.

**Yu Zhonghai (Phó tổng giám đốc bộ phận nghiên cứu của CICC): **Dean Wang đã đề cập đến một điểm rất quan trọng, đó là công nghệ mô hình quy mô lớn không chỉ xuất hiện ngày nay. Vào năm 2017, Google đã viết một bài báo nổi tiếng có tên là Attention Is All You Need (chú ý là tất cả những gì bạn cần) và đề xuất kiến trúc máy biến áp.

Trên thực tế, các học viên trong ngành trí tuệ nhân tạo của Trung Quốc đã phát hiện ra tiềm năng của công nghệ mô hình quy mô lớn từ rất sớm. Chúng tôi cũng đã viết một báo cáo nghiên cứu liên quan vào năm 2021. Vào thời điểm đó, chúng tôi đã bị sốc trước sự phát triển của các mô hình trí tuệ nhân tạo. Giờ đây, sản phẩm cụ thể của ChatGPT đã khiến người bình dân biết đến mô hình lớn, bất kể bạn có hiểu về công nghệ hay không, chỉ cần bạn chơi là có thể cảm nhận được sức hấp dẫn của nó, vì vậy mô hình lớn đang được ưa chuộng.

Khả năng của các mô hình lớn được áp dụng trong hàng ngàn ngành một cách nhanh chóng cũng phụ thuộc vào quyền bình đẳng trong công nghệ, đó là một khái niệm rất quan trọng mà chúng tôi đưa ra. Nhờ sự phát triển của cộng đồng mã nguồn mở và sự phổ biến kiến thức một cách tự nhiên, nhiều công ty đã nhanh chóng tạo ra những mô hình lớn của riêng mình.

Ngoài ra, tôi muốn nói thêm rằng lần này chúng ta đã chứng kiến toàn bộ giới công nghệ và thậm chí toàn xã hội hợp thành một lực lượng chung, tức là “mọi người đều cho rằng điều này rất quan trọng”, điều trước đây hiếm thấy.

**Zhang Jie (Phó chủ tịch của Zhongguancun Kejin Technology): **Tôi nghĩ rằng năm đầu tiên của mô hình lớn có thể bắt nguồn từ sự ra mắt của GPT3 vào năm 2020. Tại sao nó đã phát triển quá nhanh trong sáu tháng qua? Tôi nghĩ có ba lý do:

Khía cạnh đầu tiên là một số công ty và trường đại học đã có rất nhiều tích lũy trước đó, chẳng hạn như Baidu, Huawei, Đại học Thanh Hoa, v.v., họ đã đào tạo trước các mô hình ngôn ngữ hoặc mô hình lớn trước đó, và sáu tháng qua đã có một phiên bản cập nhật lặp đi lặp lại cho họ;

Khía cạnh thứ hai là nhiều doanh nghiệp, bao gồm cả một số tổ chức đầu tư, đã tăng đầu tư;

Khía cạnh thứ ba là dựa vào nguồn mở.Cộng đồng nguồn mở đã thúc đẩy các doanh nghiệp tung ra nhiều mô hình miền lớn khác nhau.

Về tác động của các mô hình lớn đối với lĩnh vực này, đó là lợi ích hai chiều cho khách hàng và chúng tôi. Zhongguancun Kejin là nhà cung cấp giải pháp công nghệ AI đàm thoại hàng đầu. Mô hình lớn giúp chúng tôi giảm chi phí tùy chỉnh và phát triển các mô hình cảnh khác nhau, đây là một tin tốt cho chúng tôi. Đối với khách hàng của chúng tôi, việc giảm chi phí của các dự án thông minh đã khiến nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ cân nhắc thành lập dự án và toàn bộ thị trường đã tăng trưởng về quy mô.

**澎湃科技: Gần đây, Tencent Cloud và OpenAI đã liên tiếp đề xuất một cửa hàng mô hình quy mô lớn cho phần mềm mô hình tùy chỉnh, có phần giống với hình thức của một cửa hàng ứng dụng. Bạn hiểu xu hướng này như thế nào? **

**Wang Danjun:**Cho dù bạn là nhà đầu tư hay người hành nghề trong lĩnh vực này, tôi tin rằng mọi người đều mong đợi được thấy xu hướng này, bởi vì nó thúc đẩy nhiều người tham gia vào việc đồng sáng tạo lĩnh vực này. Chúng tôi cho rằng đối với những nhà cung cấp dịch vụ cơ bản, chắc chắn họ sẽ hướng đến mô hình cửa hàng trong tương lai, điều này sẽ giúp việc tiếp cận khách hàng dễ dàng hơn. Mô hình cửa hàng mô hình lớn cũng cho phép người dùng nhận dịch vụ sử dụng mô hình lớn tốt hơn để tạo một số kịch bản ứng dụng và giá trị dịch vụ mới.

Yu Zhonghai: Đây thực sự là một vấn đề mà thị trường vốn rất quan tâm. Tôi nghĩ rằng sự phát triển của các mô hình lớn sẽ giống như đám mây công cộng và đám mây riêng của Trung Quốc trong tương lai.

Đám mây công cộng thực sự được gọi là IaaS (Infrastructure-as-a-Service, cơ sở hạ tầng như một dịch vụ) Khi nói đến các mô hình lớn, chúng tôi gọi nó là MaaS (Mô hình như một Dịch vụ). Có một công ty nổi tiếng ở nước ngoài tên là Hugging Face, công ty này đưa nhiều mô hình lên Internet và bạn có thể sử dụng các mô hình AI khác nhau chỉ bằng cách gọi API của nó (Giao diện chương trình ứng dụng, giao diện lập trình ứng dụng).

Tuy nhiên, cũng có nhiều doanh nghiệp cần triển khai mô hình quy mô lớn của riêng họ và sử dụng kiến thức của chính họ để nâng cao mô hình đó để thực hiện Tinh chỉnh của riêng họ do các yêu cầu như tuân thủ bảo mật và triển khai cảnh chia nhỏ. thị trường Trung Quốc. .

Nói rộng ra, các mô hình lớn thực sự không phù hợp để mọi người trực tiếp sử dụng, bao gồm cả ChatGPT, thực tế được đóng gói thành một sản phẩm dựa trên mô hình lớn, để mọi người bình thường đều có thể trải nghiệm. Do đó, tạo ứng dụng dựa trên mô hình lớn thực sự là một thị trường rất rộng, có thể tạo ra nhiều mô hình kinh doanh, chẳng hạn như nhân viên kỹ thuật số và khái niệm kho ứng dụng mà người dẫn chương trình vừa đề cập.

Thực ra ChatGPT cũng được nhiều người coi là cổng tra cứu, theo mình biết thì một số nhà sản xuất điện thoại di động quy mô lớn cũng có thể sẽ thực hiện tìm kiếm, nhưng vấn đề này lại hoàn toàn khác, thị trường tiếp cận của nó sẽ là từ doanh nghiệp Chi tiêu CNTT trở thành chi tiêu tiếp thị. Các doanh nghiệp Trung Quốc có thể chi trung bình 1%-3% doanh thu cho CNTT, nhưng có thể chi 30% doanh thu cho tiếp thị. Vì vậy, khi bạn có lưu lượng truy cập, mô hình kinh doanh có thể thay đổi rất nhiều, điều này rất thú vị.

Zhang Jie: Tôi nghĩ OpenAI và Tencent Cloud có những điểm nhấn khác nhau. Trọng tâm của OpenAI có thể vẫn là mô hình lớn cơ bản. Nó sử dụng một số đối tác sinh thái để bù đắp cho sự thiếu chính xác hoặc tính chuyên nghiệp của mô hình lớn cơ bản trong một số tình huống phân mảnh. Tuy nhiên, Tencent Cloud không quá đề cao mô hình cơ bản của riêng mình mà nhấn mạnh nhu cầu trở thành một mô hình lớn cho các ngành dọc.

Các điểm nhấn khác nhau của chúng cho thấy một vấn đề chung, đó là mô hình lớn cơ bản không thể được sử dụng trực tiếp trong một số ngành hoặc tình huống cụ thể với tính chuyên nghiệp cao và nó cũng cần một lớp thích ứng. Tôi nghĩ rằng có thể có một mô hình kinh doanh mới ở đây, đó là ngày càng nhiều tri thức có thể được vốn hóa trong tương lai. Hóa ra khi mọi người sử dụng AI, mô hình kỹ thuật sẽ khác. Do đó, tài sản mà mọi người có thể chia sẻ là một số dữ liệu thô. Sau khi nhận được dữ liệu thô, các phương tiện kỹ thuật khác nhau được sử dụng để xử lý dữ liệu đó. Trong quá trình này, dạng dữ liệu trung gian không thể giao dịch được.

Tuy nhiên, mô hình lớn về cơ bản hợp nhất nhiều tác vụ AI lại với nhau và toàn bộ mô hình nghiên cứu và quy trình xử lý hội tụ, khiến nhiều sản phẩm trung gian có thể giao dịch được, chẳng hạn như dữ liệu được dán nhãn, dữ liệu để căn chỉnh hướng dẫn, từ nhắc và Chuỗi nhắc bao gồm các cụm từ nhắc , v.v và thậm chí cả robot hay trợ lý được huấn luyện trong các tình huống cụ thể, có thể thực hiện một số giao dịch và được gọi vốn, đây có thể là một mô hình kinh doanh mới trong tương lai.

Mô hình lớn nói chung VS mô hình lớn trường dọc

** Công nghệ giấy: Thực ra vừa rồi ba người đã đề cập đến hai con đường kinh doanh khác nhau, mô hình đại gia miền và mô hình đại gia chung, anh có thể nói chi tiết về cơ hội và thách thức của hai mô hình kinh doanh khác nhau này không? **

Wang Danjun: Trong tương lai, kinh doanh xung quanh các mô hình lớn chắc chắn sẽ trở thành một hệ sinh thái kinh doanh và đặc điểm cốt lõi của hệ sinh thái kinh doanh là nó sẽ được phân tầng. Trước hết, sẽ có một số nhà sản xuất cung cấp các dịch vụ cơ bản, bởi vì các mô hình lớn đòi hỏi nền tảng dữ liệu và sức mạnh tính toán. Mô hình lớn đóng vai trò là động cơ cơ bản, mặc dù nó có khả năng mạnh mẽ nhưng nó không hiểu kiến thức về các lĩnh vực cụ thể, mô hình dịch vụ và nhu cầu của khách hàng.

Cùng với đó là các mô hình dọc lớn. Một số mô hình lớn trong các miền dọc này là mô hình lớn của chính nhà sản xuất miền và một số được đào tạo dựa trên các mô hình lớn cơ bản. Theo thuật ngữ của giáo dân, đó là làm cho những mô hình này trở thành một chuyên gia. Ví dụ: trong lĩnh vực tài chính, có thể có một số dịch vụ dành riêng để giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định kinh doanh và trong lĩnh vực nhân sự, có thể có các dịch vụ dành riêng để giúp các công ty đưa ra quyết định về nhân tài.

Có thể có nhiều trường được chia nhỏ. Các phân khu này cũng có thể yêu cầu tích lũy ngành, đào tạo và hiểu biết về cách giải quyết các vấn đề của khách hàng và thậm chí tham gia vào cấp độ trải nghiệm người dùng của giao diện tương tác. Những tích lũy này thực sự là một số khả năng đằng sau cửa hàng ứng dụng mà chúng ta đã nói trước đó.

Yu Zhonghai: Theo quan điểm của chúng tôi, hai loại thị trường này thực sự khá khác nhau.

Trước hết, điều quan trọng là phải xây dựng một bánh đà dữ liệu tốt cho mô hình lớn nói chung.

Ví dụ, hôm nay tôi dạy bạn cách chơi bóng bàn, và tôi nói bạn nên chơi như thế này. Sau đó, tôi giao một quả bóng và bạn không bắt được nó, bạn biết đó không phải là cách đúng để đánh nó. Sau đó đổi cách khác, lần này bắt được bạn sẽ nhớ đúng cách. Sau đó, tôi tiếp tục giao bóng cho bạn, và bạn tiếp tục bắt bóng, điều chỉnh trí nhớ cơ bắp của mình từng chút một để tìm ra cách tốt nhất. Trên thực tế, việc đào tạo người mẫu cũng là một quá trình như vậy. Mỗi khi bạn giao tiếp với ChatGPT, sẽ có một lượt thích hoặc không thích bên dưới. Hoặc có những lúc bạn không nói gì và rất thất vọng vì đã tái sinh một người. Hoặc ví dụ, mỗi lần bạn dùng Midjourney để vẽ, nó sẽ hiện ra 4 hình, mặc định bạn chọn hình thứ 3, phóng to, tải về, nó sẽ biết hình này có vẻ đẹp hơn, và nó sẽ đi. đến điều này trong tương lai Hướng thiên về một chút và mô hình sẽ học được một chút. Không có phản hồi dữ liệu, mô hình sẽ ở đây và không thể cải thiện. Vì vậy, đây là bánh đà dữ liệu mà chúng tôi nhấn mạnh, nhấn mạnh vị trí thẻ của cảnh. Là một mô hình lớn đa năng, điều quan trọng nhất là nó được sử dụng bởi ai, đây cũng là một lợi thế của Trung Quốc. Người Trung Quốc thích nắm bắt công nghệ và họ dễ chấp nhận các mô hình lớn hơn. Chúng tôi có rất nhiều người để đưa ra phản hồi.

Đối với các mô hình miền lớn, tôi nghĩ điều quan trọng hơn là bí quyết (bí quyết kỹ thuật và chuyên môn cần thiết để tham gia vào một ngành nhất định hoặc làm một công việc nhất định).

Chìa khóa của mô hình miền lớn là đáp ứng nhu cầu của khách hàng và hiểu bí quyết của khách hàng trong một miền sâu nhất định. Các doanh nghiệp như Zhongguancun Kejin có lợi thế của họ ở đây, họ hiểu bí quyết của khách hàng và hiểu điểm yếu của khách hàng trong các tình huống lĩnh vực cụ thể.

**Zhang Jie: **Cảm ơn bạn đã công nhận. Tôi hiểu rằng mô hình lớn chung và mô hình lớn miền là mối quan hệ thượng nguồn và hạ nguồn, không phải là mối quan hệ cạnh tranh. Mô hình chung là lớn và toàn diện, và mô hình miền là một doanh nghiệp nhỏ nhưng đẹp.

Mô hình quy mô lớn nói chung được đặc trưng bởi "ba mức cao", nghĩa là đầu tư cao và lợi nhuận cao, nhưng cũng không chắc chắn cao. Vì đào tạo một mô hình lớn cơ bản đòi hỏi yêu cầu cao về thuật toán, dữ liệu và nhân tài. Ví dụ: sức mạnh tính toán ít nhất phải ở mức 10.000 kat.

Tại sao sự không chắc chắn lại cao như vậy? Bởi vì các nhà sản xuất lọt vào danh sách rút gọn về cơ bản là các công ty Internet lớn hoặc đại gia công nghệ, nên yêu cầu kỹ thuật rất cao đối với các mô hình lớn được đào tạo để có năng lực chung và năng lực nổi bật, nếu muốn có chỗ đứng trên thị trường thì ít nhất phải có khả năng run Chỉ bằng cách chiến thắng mô hình mã nguồn mở, nó mới có thể tồn tại. Trong thị trường tương lai, tôi nghĩ sẽ có nhiều mô hình lớn cơ bản cùng tồn tại, nhưng có thể không có quá nhiều.

Mô hình miền có thể là một bản nhạc nhỏ nhưng đẹp mắt. Đào tạo một mô hình miền lớn không yêu cầu khả năng tính toán quá cao, theo thử nghiệm của chúng tôi, chỉ mất một tuần để lặp lại mô hình miền lớn. Hai thẻ có thể thực hiện một số lý luận trong thời gian thực. Sau đó, về mặt dữ liệu, chúng ta vẫn cần thiết lập một số ngưỡng của riêng mình, đó là hiệu ứng bánh đà dữ liệu mà ông Yu vừa đề cập.

Điểm quan trọng nhất của cuộc thi là tài năng. Mô hình miền lớn đã làm phẳng chuỗi công nghệ của toàn ngành, tài năng của bạn không chỉ phải hiểu thuật toán mà còn phải biết thiết kế thuật toán tốt, hiểu kịch bản, hiểu kinh doanh và thậm chí hiểu thiết kế sản phẩm. Cần kích thích khả năng tổng hợp của nhân tài, sau đó kích thích tính chủ động, sáng tạo của nhân tài, đó là sự kiểm tra khả năng tổ chức.

**Mô hình lớn hữu ích nhất trong lĩnh vực nào? **

**Công nghệ giấy: Ba hướng ứng dụng dọc hứa hẹn nhất là gì? **

Yu Zhonghai: Chúng tôi đã xem xét nhiều hướng và hướng hứa hẹn nhất hiện nay là AI Answer, đây là một từ do chính chúng tôi tạo ra, dùng để chỉ một loại sản phẩm. Ví dụ: hôm nay bạn đã kiểm tra tôi về một vấn đề và bạn hỏi tôi nên mua xe đẩy của hãng nào tốt hơn. Tôi tin rằng mọi người chắc cũng có hoàn cảnh tương tự, hỏi ba người bạn, đọc năm bài báo về Xiaohongshu, sau đó tìm kiếm mười bài đăng trên Internet. Cuối cùng, sau khi đọc nó, tôi đã tổng hợp ba mô hình, sau đó xem xét giá cả và đưa ra quyết định.

Trên thực tế, rất nhiều thứ khi bạn hỏi trí tuệ nhân tạo cũng vậy, mô hình lớn có một trí nhớ nhất định, nó biết những thứ này có liên quan với nhau, nhưng nó sẽ có ảo giác. Vì vậy, điều mà các công ty thường làm là thực hiện một số truy vấn nhất định dựa trên cơ sở kiến thức nội bộ, sau đó tạo một bản tóm tắt dựa trên những điều này. Ngoài ra, còn có phần hỏi đáp, tóm tắt hoặc so sánh dựa trên một tài liệu, chẳng hạn như một điều khoản bảo hiểm dựa trên hàng trăm trang. Hoặc đưa ra câu trả lời dựa trên tìm kiếm. Chúng tôi gọi chung các sản phẩm này là AI Answer. Ngoài ra, chúng tôi cũng chú ý nhiều hơn đến các cơ hội như công việc văn phòng và máy học AI.

Zhang Jie: Tôi nghĩ chúng ta có thể xem xét nó theo ngành trước, sau đó theo bối cảnh. Ngành lý tưởng cho các mô hình miền quy mô lớn là ngành có mật độ tri thức cao, logic quy trình mạnh và nhạy cảm với bảo mật và quyền riêng tư. Ví dụ: các ngành như tài chính, chăm sóc y tế, luật và các vấn đề của chính phủ có thể là những ngành lý tưởng để triển khai của các mô hình miền quy mô lớn trong tương lai.

Cảnh có thể được trao quyền cho nhân viên nội bộ ngay từ đầu. Ví dụ, thực hiện một số câu đố về kiến thức, sau đó là huấn luyện và thi đấu. Sau khi trao quyền cho nhân viên nội bộ, hãy xem cách thực hiện một số dịch vụ cho C (khách hàng) hoặc trao quyền cho nhân viên bán hàng và nhân viên dịch vụ khách hàng trở thành trợ lý tiếp thị dịch vụ khách hàng. Nói tóm lại, khi áp dụng, trước tiên bạn có thể xem xét bắt đầu từ hiện trường với khả năng chịu lỗi tương đối cao.

Wang Danjun: Chúng tôi cũng tin rằng trong kinh nghiệm ứng dụng của mọi người, các mô hình lớn giúp chúng tôi giải quyết hầu hết các vấn đề trong các ngành thâm dụng tri thức. Trong lĩnh vực To B như Beisen hay Zhongguancun Kejin, thực sự sẽ có một số công ty có nhiều khả năng được hưởng lợi từ nó. Chẳng hạn, trong công tác quản lý nhân sự của một doanh nghiệp, ai cũng mong mô hình lớn có thể giải quyết phần nào những việc nhàm chán, nhàm chán cho con người, như giải đáp những mối quan tâm chung khác nhau của nhân viên. Beisen và Zhongguancun Kejin cũng đang thảo luận về việc hợp tác trong lĩnh vực này, hy vọng sẽ thành lập một số nhân viên kỹ thuật số thông qua các cơ sở cơ bản của mô hình lớn trong tương lai và trả lời những câu hỏi dường như không cần đến kinh nghiệm và kiến thức của con người.

Ngoài ra, chúng tôi nhận thấy rằng có một số lĩnh vực có giá trị cao, chẳng hạn như huấn luyện lãnh đạo doanh nghiệp. Một doanh nghiệp có nhiều cấp quản lý và mỗi cấp quản lý sẽ gặp phải nhiều thách thức khác nhau hàng ngày nhưng anh ta không có nhiều cơ hội để xin lời khuyên từ người khác. yêu cầu cá nhân về quyền riêng tư.

**澎湃科技：Microsoft gần đây đã công bố hợp tác với OpenAI để mở ra hệ sinh thái ứng dụng. Zhongguancun Kejin là đại diện của các nhà sản xuất ứng dụng quy mô lớn tại Trung Quốc. Tiến độ tiếp cận và ứng dụng sản phẩm hiện tại như thế nào? Mỗi công ty sẽ có mô hình độc quyền của riêng mình trong tương lai? **

Zhang Jie: Tôi nghĩ không phải công ty nào cũng cần mô hình độc quyền của riêng mình, bởi vì tôi nghĩ công nghệ mô hình lớn có thể được chia thành ba lớp từ nông đến sâu:

Ở cấp độ đầu tiên, nếu ngành hoặc doanh nghiệp không có nhiều kiến thức hoặc tài liệu, hoặc đặc thù của bản thân doanh nghiệp không mạnh, thì không cần sử dụng mô hình chuyên dụng và có thể sử dụng trực tiếp mô hình lớn chung. Trên mô hình lớn nói chung, theo yêu cầu cảnh cụ thể, nó là đủ để điều chỉnh (nhắc nhở). Trong giai đoạn này, điều doanh nghiệp cần là một công cụ quản lý văn bản nhanh chóng với trải nghiệm người dùng tốt và ngưỡng thấp. Một số chuyên gia kinh doanh có thể cần tích lũy một số lời nhắc hữu ích trong các tình huống cụ thể; đối với những tình huống phức tạp hơn, cần biến một số lời nhắc thành một nhóm nhỏ các lời nhắc, sau đó tạo thành chuỗi giữa các bộ khác nhau và chuỗi này được sắp xếp hợp lý. mối quan hệ, chỉ cần có một công cụ quản lý chuỗi nhanh chóng là đủ.

Lớp thứ hai phức tạp hơn một chút. Một số doanh nghiệp có nhiều kiến thức rời rạc, lúc này các từ nhắc hoặc chuỗi nhắc có thể không đủ, cần bổ sung một cơ sở tri thức trên mô hình lớn chung để quản lý kiến thức tần suất thấp và đuôi dài. Khi mô hình lớn chung gặp phải các vấn đề cụ thể, hãy chuyển đến cơ sở tri thức để tìm câu trả lời. Đây là lộ trình kỹ thuật của mô hình lớn nói chung + cơ sở tri thức + kỹ thuật nhanh chóng.

Tầng thứ ba, đối với các doanh nghiệp có lượng kiến thức miền lớn, cần xây dựng mô hình miền lớn dành riêng cho doanh nghiệp và đưa kiến thức chung trong miền vào não của mô hình lớn, không chỉ duy trì chung chung. giác quan và lý luận, mà còn có chuyên môn trong lĩnh vực Kiến thức và kỹ năng tạo nên những hình mẫu lớn từ sinh viên nghệ thuật tự do đến các chuyên gia trong lĩnh vực. Đây là lộ trình của mô hình miền lớn + cơ sở tri thức miền + kỹ thuật nhanh chóng.

Zhongguancun Kejin có một số thực hành ứng dụng cho ba tình huống trên, chúng tôi đã cố gắng giải quyết ba khó khăn kỹ thuật trước đây và sau khi giải quyết xong, chúng tôi đã hình thành hai bộ ứng dụng trợ lý. Ba khó khăn kỹ thuật là gì?

Đầu tiên là để giải quyết vấn đề ảo giác thường xảy ra trong các mô hình lớn, nghĩa là vô nghĩa nghiêm trọng. Điều này đòi hỏi một cơ sở tri thức trong lĩnh vực này để cho mô hình lớn biết rằng khi nó được đặt một câu hỏi, nó cần tìm kiến thức liên quan trong cơ sở tri thức. Khi xây dựng cơ sở tri thức, thường cần xử lý tài liệu ở định dạng văn bản đa dạng thức, mô hình lớn cần hiểu bố cục tài liệu trước, sau đó mới hiểu nội dung bên trong.

Thứ hai là để ngăn chặn vấn đề quên trong quá trình đào tạo khi đào tạo các mô hình lớn trong miền. Nếu không, khi bạn nạp kiến thức mới vào não nó, nó sẽ quên kiến thức cũ. Các phương tiện kỹ thuật tinh chỉnh hiệu quả sẽ được sử dụng ở đây, để nó không chỉ có kiến thức tổng quát ban đầu mà còn học được ý nghĩa chung trong lĩnh vực này.

Thứ ba là làm sao để người dùng sử dụng thuận tiện hơn, chi phí thấp. Cho dù đó là mô hình miền lớn, cơ sở tri thức miền hay lời nói nhanh chóng, nó không thể được thực hiện trong một sớm một chiều mà cần phản hồi và lặp lại liên tục. cấp công cụ.

**澎湃科技: Tôi muốn hỏi ông Yu từ góc độ đầu tư, so với logic đầu tư trong thời đại Internet di động và công nghệ cứng, trong đợt bùng nổ mô hình quy mô lớn này, trọng tâm cốt lõi của việc lựa chọn dự án , bao gồm các điểm ra quyết định đầu tư nó là gì **

**Yu Zhonghai:**Đây cũng là một câu hỏi mà vốn đang khám phá. Sáu tháng trở lại đây, thị trường xe phân khối lớn cũng trải qua nhiều đợt biến động. Lúc đầu, rất nhiều người coi đó là một khoản đầu tư chủ đề, vào thời điểm đó, các công ty liên quan đến AI đã được đầu cơ và các công ty có năng lực cơ bản thực sự của các mô hình quy mô lớn được mọi người đánh giá cao. Sau đó, "Cuộc chiến trăm mô hình" xuất hiện, mọi người đều cảm thấy mô hình lớn có vẻ hơi quá phức tạp, họ phát hiện ra rằng sức mạnh tính toán dường như là người được lợi khi mua xẻng từ Nuggets, vì vậy định giá của các công ty liên quan đến sức mạnh tính toán đã tăng lên một bậc. nhiều. Đến tháng 5 và tháng 6 năm nay, chúng tôi đề xuất rằng "Các ứng dụng AI mở ra một kỷ Cambri bùng nổ". Nhiều công ty đã đưa ra các sản phẩm của riêng họ và ứng dụng của AI đã bắt đầu tăng trở lại.

Trên thực tế, nhịp điệu đầu tư của các mô hình lớn cũng dần dần, ngay từ đầu, chỉ cần là công ty AI, nó có thể tăng lên, sau đó nó sẽ ra ứng dụng, sau đó mọi người sẽ bắt đầu khám phá xem ứng dụng này có hay không. có khách hàng trả tiền cho nó không và liệu có đơn đặt hàng thực sự hay không. Tôi nghĩ có thể trong khoảng một năm nữa, mọi người sẽ suy nghĩ xem liệu có rào cản nào đối với ứng dụng này hay không và liệu việc kinh doanh có bền vững về lâu dài hay không. Trên thực tế, điều chúng tôi lạc quan nhất là cấp độ ứng dụng, chúng tôi rất coi trọng những doanh nghiệp có thể thực sự kết nối các mô hình lớn và ứng dụng doanh nghiệp, và họ thực sự có thể tạo ra giá trị.

**The Paper: Câu hỏi tiếp theo dành cho Dean Wang.Từ góc độ nhân tài, mô hình lớn hiện đang xây dựng mối quan hệ sản xuất mới về sự hợp tác giữa người và máy. Vậy điều này sẽ có tác động gì đến công tác quản lý nhân tài của doanh nghiệp? **

Wang Danjun: Đây là một câu hỏi đặc biệt hay. Bởi vì chúng tôi thấy rằng ở cấp độ xã hội, mọi người có thể rất muốn thảo luận “Liệu công việc của tôi có bị thay thế bởi một mô hình lớn trong tương lai không?” Về câu hỏi này, tôi đề nghị chúng ta nên nhìn từ hai khía cạnh:

Một mặt, điều mà mọi người thảo luận nhiều hơn là khả năng của các mô hình quy mô lớn ngày càng mạnh hơn và ứng dụng của các trường dọc ngày càng sâu hơn, có thể thay thế công việc của nhiều nhân viên phổ thông trong tương lai. Trong những năm gần đây, ngay cả khi không có nền tảng phát triển mô hình quy mô lớn, mọi người đều rất quan tâm đến việc giảm chi phí và tăng hiệu quả, liên quan đến tỷ lệ chi phí lao động trong doanh nghiệp. Nếu một số công nghệ mới có thể được sử dụng để giảm chi phí lao động, nó sẽ rất có giá trị đối với doanh nghiệp, đó là một lý do quan trọng cho sự phát triển bền vững của nó.

Mặt khác, sự xuất hiện của các mô hình lớn và sự xuất hiện của nhiều công cụ trường dọc hơn trong tương lai sẽ là một điều may mắn cho nhân viên. Về mặt tích cực, nếu nhân viên có thể tận dụng tốt hơn sự hợp tác giữa người và máy, điều đó có thể tạo ra nhiều giá trị hơn cho công ty.

Chúng tôi dự đoán rằng sẽ có một số thay đổi trong hình thức tổ chức trong tương lai. Hầu hết các công ty hiện nay đều có cấu trúc theo chức năng, các chức năng khác nhau phục vụ cùng một khách hàng, có nhiều vấn đề về cộng tác và giao tiếp giữa các chức năng, đây là một sự tiêu tốn lớn cho công ty. Nhưng trong tương lai, khi từng nhân viên hoặc nhóm có khả năng toàn diện với sự trợ giúp của các công cụ, đơn vị tổ chức chắc chắn sẽ nhỏ hơn và sẽ nhanh nhẹn, linh hoạt và phản ứng nhanh hơn.

**Công nghệ giấy: Tôi muốn hỏi ba bạn loại năng lực nào mà các công ty cần nhất trong bối cảnh Bách chiến bách thắng? **

**Zhang Jie: **Đối với các nhà sản xuất mô hình quy mô lớn cơ bản, điều họ cần nhất là có năng lực kỹ thuật đặc biệt mạnh mẽ và độc đáo. tình dục suy luận phức tạp. Đối với các nhà sản xuất mô hình quy mô lớn trong lĩnh vực này, tài năng tổng hợp là cần thiết nhất và kỹ năng tổ chức là rất quan trọng. Bởi vì cần phải phát huy hết khả năng chủ động và sáng tạo của các tài năng, kết nối anh ta với một số cơ hội kinh doanh tiên tiến và cho anh ta biết khách hàng cần gì. Ngoài ra, phải có một số khả năng kỹ thuật và khả năng thuật toán.

Yu Zhonghai: Tôi nghĩ dữ liệu rất quan trọng, đặc biệt đối với các công ty muốn sử dụng mô hình lớn, dữ liệu thực sự quan trọng. Trên thực tế, dữ liệu sẽ sớm trở thành rào cản đối với chúng tôi Các công ty như Zhongguancun Kejin cung cấp các ứng dụng mô hình quy mô lớn có lợi thế lớn nhất về dữ liệu.

**Wang Danjun: **Trên thực tế, đối với đại đa số doanh nghiệp, nhiều khả năng họ sẽ là người tiêu dùng của các mô hình lớn trong tương lai hơn là người tạo ra các mô hình lớn. . Cả tổ chức và cá nhân đều có thể cần nắm lấy sự thay đổi. Lãnh đạo ở tất cả các cấp cần nâng cao nhận thức về việc nắm bắt cơ hội mới này và nhân viên cần duy trì khả năng học tập liên tục và tự định hướng.

**Công nghệ giấy: Trong quá trình này, các doanh nghiệp trong lĩnh vực dọc có lợi thế về bí quyết công nghiệp. Họ có dễ dàng vượt qua các điểm thẻ của dữ liệu mô hình lớn không? **

Zhang Jie: Tôi nghĩ bí quyết của ngành cần được xem xét chi tiết và có thể có một số hình thức cần được chú ý đặc biệt.

Hình thức rõ ràng nhất của bí quyết công nghiệp là một số dữ liệu trong tài liệu, là những biểu thức tượng trưng. Cách đào ra (gợi từ) hay chuỗi nhắc từ văn bản là một dạng bài toán cần xử lý ở giai đoạn hiện nay. Nhiều công ty có một số lượng lớn tài liệu và nhiều tài liệu trong số này ở định dạng PPT hoặc PDF. Cần phải hiểu cả định dạng và nội dung của nó.

Ngoài bí quyết của loại ngành này, còn có kiến thức ẩn chứa trong đầu của các chuyên gia trong ngành hoặc chuyên gia về kịch bản, anh ta cần được cung cấp một công cụ, có thể tóm tắt bằng lời nói. bí quyết với mật độ cao hơn.

Ngoài ra còn có một loại bí quyết công nghiệp tương đối ẩn, đó là trí tuệ tập thể ẩn trong nhật ký hệ thống. Sau khi khai thác các nhật ký này, có thể biến kiến thức phân tán thành kiến thức chuỗi có cấu trúc. Sau đó, từ hàng nghìn chuỗi, nó được tóm tắt và biến thành phương pháp hay nhất theo một kịch bản cụ thể. Ví dụ, nhân viên bán hàng thực hiện rất nhiều cuộc gọi điện thoại mỗi ngày và có hàng triệu nhật ký đối thoại được tích lũy mỗi ngày. Bằng cách điều chỉnh chúng theo các kết quả khác nhau như hoàn thành đơn hàng, đơn hàng trôi chảy hoặc kết thúc cuộc gọi, kỹ năng nói tốt nhất cho tiếp thị mới kết tủa được sản phẩm.thực hành.

Ba loại câu hỏi này thực sự là bí quyết công nghiệp rất tốt. Ngoài ra còn có một số thách thức kỹ thuật ở đây, chẳng hạn như cách khai thác các từ nhắc và chuỗi nhắc từ tài liệu và nhật ký. doc2 và log2 là trọng tâm của nghiên cứu đáng để đầu tư.

Yu Zhonghai: Trên thực tế, Zhang Jie luôn có một câu nói khiến tôi vô cùng ấn tượng, anh ấy nói rằng việc ghi lại quỹ đạo của tám hành tinh trong hệ mặt trời trong hàng chục triệu năm không bằng một định luật trừu tượng của lực hấp dẫn có thể giải thích mọi thứ tốt hơn.

Tôi nghĩ rằng đây là bí quyết. Các công ty trong lĩnh vực dọc có nhiều kinh nghiệm trong các lĩnh vực liên quan, tôi xin lấy một ví dụ, sau khi trí tuệ nhân tạo trở nên phổ biến, mọi người đều nói rằng có một nghề mới gọi là kỹ sư với mức lương hàng năm là một triệu.

Đó là kỹ sư đã đi viết. Vậy tại sao chúng lại có giá trị như vậy? Bản thân tôi cũng sử dụng các công cụ vẽ tranh trí tuệ nhân tạo. Có lần tôi muốn vẽ một người đàn ông mặc vest, nhưng tôi đã thử nhiều từ khóa mà không được. Sau đó, tôi gõ "cà vạt", và người đó ngay lập tức mặc một bộ vest, và bạn sẽ thấy rằng đây là từ kỳ diệu.

Mô hình lớn hơi giống một trò chơi xác suất Nó thực sự có nhiều xác suất trước đó. Trong cảnh vừa rồi, cà vạt là từ rất quan trọng tương ứng với bộ đồ. Và người kỹ sư biết những từ khóa nào có thể làm xáo trộn mô hình, và anh ấy biết chúng tôi muốn viết những thứ gì.Đây là giá trị của anh ấy. Sau đó, nếu chúng ta đặt vấn đề này trong kịch bản ứng dụng, nó thực sự là giá trị của các công ty trong các lĩnh vực dọc. Anh ấy hiểu cả trí tuệ nhân tạo và bí quyết của ngành.

Wang Danjun: Hiện tại, có vẻ như ngoài các công ty mô hình quy mô lớn cơ bản, các công ty lĩnh vực dọc là nhóm công ty thứ hai mà mọi người sẽ chú ý đến trên thị trường. Tôi nghĩ sẽ rất khó khăn cho họ trong thời gian tới. Kinh nghiệm của các công ty trong các lĩnh vực dọc có thể không nhất thiết phải được chuyển đổi trực tiếp thành sự sáng tạo mới dưới sự hỗ trợ của các công nghệ mới. Cần dành nhiều thời gian hơn để tìm hiểu trước, để hiểu logic cơ bản của hoạt động mô hình lớn là gì, để tìm hiểu xem nó có thể giúp ích gì cho tôi, thậm chí giúp tôi khai thác kiến thức của mình hoặc giúp chúng tôi cung cấp dịch vụ cho khách hàng. Tôi nghĩ rằng trong thời gian tới, họ sẽ phải đối mặt với thách thức này đầu tiên. Trên những nền tảng này, hãy tìm những cơ hội mới để tạo ra giá trị cho khách hàng dựa trên những mô hình này.

**Công nghệ giấy: Gần đây có một số xu hướng mới, chẳng hạn như số lượng khách truy cập ChatGPT chậm lại. Nó không thực sự tồn tại như một siêu lối vào. Có quan điểm cho rằng ChatGPT không thể đại diện cho tương lai của GPT mà chỉ là sản phẩm do OpenAI và Microsoft đưa ra thị trường. Ba bạn nghĩ sao về quan điểm này? **

Yu Zhonghai: Quan điểm này thực sự khá thú vị. Cá nhân tôi tương đối lạc quan, vì tôi là người thường xuyên sử dụng các sản phẩm có quy mô lớn. Và tôi muốn nói thêm rằng ChatGPT hiện tại chưa phải là hình thức cuối cùng của nó. Tôi nghĩ rằng Trợ lý Google (Google Assistant) trong hệ thống Android thế hệ tiếp theo của Google sẽ được hỗ trợ bởi mô hình lớn của chính nó, bởi vì đây cũng là một mục lưu lượng truy cập rất quan trọng.

Wang Danjun: Đối với nhiều người trong ngành, mọi người đều rất lạc quan. Là một sản phẩm mới, ở giai đoạn phát triển này, tất nhiên sẽ có một số khác biệt. Đối với người dùng cuối, họ sẽ quan tâm đến những công cụ như vậy, sẵn sàng dùng thử và tiếp tục sử dụng chúng. Ngay cả khi tần suất sử dụng ngày càng giảm và mức độ chú ý ngày càng giảm thì hành vi của người dùng cũng khó thay đổi.

Zhang Jie: Tôi nghĩ rằng tốc độ tăng trưởng của ChatGPT chậm lại là điều sớm muộn gì cũng sẽ xảy ra, dù sao thì lưu lượng truy cập cũng có mức trần. Không sớm thì muộn, lưu lượng truy cập sẽ đạt đỉnh hoặc sự nhiệt tình của công chúng đối với các kịch bản ứng dụng trò chuyện sẽ giảm sút, xét cho cùng, trò chuyện không phải là một nhu cầu cứng nhắc tần suất cao mà nó mang lại cho bạn nguồn cảm hứng đặc biệt tốt.

Một mặt, có nhiều ứng dụng xung quanh Trò chuyện, chẳng hạn như tạo ảnh, video, báo cáo, PPT, v.v. thông qua trò chuyện, chẳng hạn như ChatDoc, ChatPdf và ChatBI. Một kịch bản khác là mô hình miền lớn vừa được đề cập, chẳng hạn như GPT tài chính, GPT pháp lý và GPT y tế. Đây đều có thể là một số lối vào kinh doanh mới trong tương lai.