腾讯正式加入大模型混战!9月7日的2023腾讯全球数字生态大会上,腾讯混元大模型正式亮相,并宣布通过腾讯云对外开放。至此,互联网大厂的大模型产品已经悉数亮相。
谈及互联网企业在大模型发布进度上的你追我赶,腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生在会后接受南都记者采访时表示,目前这一赛道还不存在“追赶”,远远没到出现清晰市场份额的阶段,“ToB的技术以及市场渗透可能是以十年作为单位,大模型是一场马拉松,现在可能才跑到一公里。”
(相关资料图)
腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生
50多个业务接入,腾讯全面拥抱大模型
据介绍,腾讯混元大模型是腾讯自研的一款实用级通用大模型,目前已经接入腾讯50多个业务测试并取得初步效果,包括腾讯云、腾讯广告、腾讯游戏、腾讯金融科技、腾讯会议、腾讯文档、微信搜一搜、QQ浏览器等业务和产品。
“腾讯混元大模型从第一个token开始从零训练。”腾讯集团副总裁蒋杰介绍,腾讯掌握了从模型算法到机器学习框架,再到AI基础设施的全链路自研技术。目前腾讯混元的参数规模超千亿,预训练语料超2万亿tokens,具备强大的中文创作能力,复杂语境下的逻辑推理能力,以及可靠的任务执行能力。
蒋杰同时展示了腾讯会议、腾讯文档、腾讯广告等多个业务,在接入腾讯混元大模型后的实际应用情况。
比如,腾讯会议基于腾讯混元打造的AI小助手,只需要简单的自然语言指令,就能完成会议信息提取、内容分析等复杂任务,会后还能生成智能总结纪要;在文档处理方面,腾讯混元大模型支持数十种文本创作场景,在腾讯文档推出的智能助手功能中已有应用;同时,腾讯混元还能够一键生成标准格式文本,精通数百种Excel公式,支持自然语言生成函数,并基于表格内容生成图表,目前这些功能正在内测阶段,将在成熟后面向用户开放;在广告业务场景,腾讯混元大模型支持智能化的广告素材创作,能够适应行业与地域特色,满足千人千面的需求,实现文字、图片、视频的自然融合。
腾讯集团副总裁蒋杰
“我们研发大模型的目标不是在评测上获得高分,而是将技术应用到实际场景中。腾讯将全面拥抱大模型。”蒋杰表示。在蒋杰看来,只有全链路自研,才能做到优于行业水平,实现技术上的创新突破,同时全链路自研也会让大模型在海量高并发的应用上跑起来时更为稳定,这是大模型和生成式AI实现规模化应用的必经之路,对于坐拥十多亿用户的腾讯更需要反复打磨,以保证海量用户的使用体验。“从最底层的服务器、网卡,到整个高速的组网,包括平台、模型、算法都是基于腾讯自研的,这一定会让我们在后续的迭代逐步加快。另一方面,腾讯是一个海量高并发的业务,开源的架构不适应腾讯的体量,所以我们一定要走自主研发的道路,才能够应对海量、高并发业务的冲击。”蒋杰称。
十年长跑开始,解决产业实际问题是关键
9月1日,网信办发布第二批深度合成服务算法备案信息,包括腾讯混元大模型在内的多个生成合成类大模型通过备案。这意味着国内大模型的应用抢滩战正式开启。
“我们跟客户交流,看到他们大都是多个模型在接入做测试。大家对于大模型有很高的期望、很多的设想,但又没那么清晰到底能解决什么问题。”汤道生向南都记者表示,腾讯希望用大模型真正帮助他们解决问题。
可以看出,与腾讯会议、文档、广告等业务场景一同亮相的腾讯混元大模型,当前的主战场依然是B端场景。
“现在大家都喜欢从TO C的角度,去关注和使用通用大模型。关注点可能会有些走偏,比如,很多人花很大精力去测试,让一些通用大模型去乱说话,而不是解决产业实际问题和痛点。”汤道生称,对于大模型最务实的应用还是,基于行业痛点,用行业大模型去解决问题,“可能刚开始使用的版本,只能解决问题的80%,但因为你有一个很清晰的使用场景,用户的反馈能够形成反哺,让你不断打磨你的行业大模型,让解题的准确率,一步一步提高。”
在汤道生看来,大模型的产业应用不一定是天马行空的场景,但是朴实和有用的,能够更快解答客户的疑问。面对百模大战的竞争格局,腾讯的路径是,基于自身的业务场景去构造产品、打磨产品,达到满意的效果后把产品开放给行业客户。
对于大模型优先落地的场景,汤道生向南都记者表示,从文生文场景来看,目前大语言模型应用最广泛的是沟通和交流的场景,可以实现降本增效或提高用户体验,比如客服、售后等,跟用户打交道多的场景,大语言模型能发挥价值的地方更多。而文生图能力的高频使用场景为广告投放和市场营销,“我们会针对性地筛选一些行业出来,看哪些行业更愿意去使用文生图等AIGC的能力,来提高他们的投放效率。”
除了通用大语言模型外,腾讯在6月份推出了“腾讯云MaaS服务”,企业可以在腾讯云智能大模型精选商店中,选择混元、开源大模型,或者覆盖金融、医疗、文旅、能源等20多个行业的行业大模型作为底座,借助腾讯云智能的TI平台,导入企业独有的专业文档与企业数据做进一步的训练与精调,快速生成更有针对性的专属大模型。
采写:南都记者 马宁宁
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