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向 AI 而行,共筑新质生产力—行业大模型调研报告:为什么要发展,是什么,哪些行业和场景发展快,如何衡量成功,如何负责任地应用等

来源:腾讯研究院    时间:2024/12/5

很少有一项技术像大模型这样,全球热度持续了快两年,还在不断涌现新热点。这 反映出大模型带来了巨大的可能性,我自己有一个判断叫“智力平替”。从文生文、 文生图到文生视频,大模型不断解锁新能力,逐步替代传统的智力劳动,使得原本 需要专业团队长时间才能完成的工作,现在仅需一个简单的提示或草图即可实现。 结果就是,人类的智力成果可以云端的方式、通过大模型提供给每个人, 一个人带 领 AI 团队就能完成复杂的任务,这可能会成为未来世界的常态。

然而,在大模型技术持续快速迭代的同时,我们也越来越发现一个现实问题:大模 型在具体行业中的应用,推进好像没那么快。很多企业对大模型是一边期待、一边 焦虑,想尽快用起来,又不太知道怎么用, 即使是有试用的,效果也不明显,存在 不少困惑和挑战。这反映出, 目前大模型技术的能力与行业应用需求间还存在差距, 要用一个通用的大模型来直接满足各行各业的特定需求,至少现在还有一定距离。 那么,应该怎么办?

行业大模型应运而生。坦白说, 一开始我有疑虑,觉得这是一个伪概念,业界对此 也有不少讨论和争议。后来我们团队坚持要进行研究、用事实说话,我也支持。在 我看来,大模型发展到今天,研究已经不能只停留在眺望未来的视角,更需要贴近 实践,用深度的研究推动创新探索和落地。这份行业大模型调研报告,就这样最终 成型了。

报告做了大量的一线实践调研,访谈了超过百位的各界专家,系统归纳解答了一系列共性问题,包括为什么要发展行业大模型、行业大模型是什么、哪些行业和场景发展快、如何衡量成功、如何负责任地应用等。通过这项研究, 我认为行业大模型, 至少现阶段是客观存在的,通常基于通用大模型调整而来,是很多企业提高模型专业性的有效选择,也是国家落地“人工智能 +”的最后一公里。而决定大模型影响 大小的核心因素,就在“知识密度”,密度越高的行业或场景,受影响会越大,比 如教育行业、研发和设计环节等等。

当然,这项研究只是起了个头,希望能对大家有所启发和帮助。也要特别感谢所有 给予我们指导、接受我们访谈的各界专家和朋友们,希望未来我们继续携手合作, 推动大模型深入各行各业,一起创造和见证一个以人为本的人机共生时代的来临。


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