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為行業(yè)找路徑,為商業(yè)筑壁壘,解碼容聯(lián)云的大模型“方法論”

腦極體 ? 來源:腦極體 ? 作者:腦極體 ? 2023-12-21 21:56 ? 次閱讀

年初大模型火爆的時(shí)候,我們就說過,大模型在價(jià)值形成與商業(yè)出口等方面有待探索,企業(yè)不必要跟風(fēng)做通用大模型,而應(yīng)該探索具有中國特色的大模型應(yīng)用體系,與產(chǎn)業(yè)結(jié)合、場景結(jié)合。

目前來看,大模型走向行業(yè),已經(jīng)凝結(jié)為共識。并不是我們多有先見之明,而是AI技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化,要遵循一定的發(fā)展規(guī)律,大模型也不例外。

歷史上的兩次AI浪潮無不說明,一項(xiàng)新技術(shù)必須在廣袤的產(chǎn)業(yè)空間中完成價(jià)值轉(zhuǎn)化,才能變?yōu)楫a(chǎn)業(yè)革命。以傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)、小模型為主流的AI創(chuàng)業(yè)1.0階段,AI算法公司往往要經(jīng)歷三步:第一步,技術(shù)和模型能力達(dá)標(biāo);第二步,與場景進(jìn)行實(shí)驗(yàn)性結(jié)合,產(chǎn)生一些典型案例和示范應(yīng)用;第三步,通過工業(yè)化生產(chǎn)、規(guī)?;涞兀瓿赏度牖厥眨⒅赶蛏虡I(yè)成功。哪一步做不好,都會阻擋AI產(chǎn)業(yè)化的步伐。

大模型的到來,推動(dòng)AI進(jìn)入2.0階段。但想靠大模型取得商業(yè)成功,該邁過的門檻“一個(gè)也不能少”。

有大模型,只是萬里長征的第一步。那么,誰將大模型的技術(shù)價(jià)值往場景、產(chǎn)業(yè)去推進(jìn)呢?

12月19日,容聯(lián)云在“未來生成式——大模型應(yīng)用升級新品發(fā)布會”上,正式發(fā)布基于自研赤兔大模型的全新產(chǎn)品品牌【容犀智能】,以及基于大模型能力構(gòu)建的生成式應(yīng)用【容犀Copilot】。

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(容聯(lián)云產(chǎn)業(yè)數(shù)字云事業(yè)群副總經(jīng)理 孔淼)

堅(jiān)持聚焦于場景,將自身在智能營銷領(lǐng)域的行業(yè)優(yōu)勢“高壓強(qiáng)”釋放,是容聯(lián)云的大模型行動(dòng)指南,使其成為大模型“場景革命”的先行者之一。

在大模型必須深度下沉、擁抱行業(yè)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),容聯(lián)云也成為一個(gè)很好的觀察對象,讓我們進(jìn)一步思考:大模型應(yīng)該如何邁過產(chǎn)業(yè)AI的第二道“場景門檻”?又能否順利邁過第三道“工業(yè)化門檻”,抵達(dá)商業(yè)成功?

大模型下沉?xí)r刻,誰能打響“場景革命”第一槍?

目前,行業(yè)和企業(yè)對新技術(shù)的認(rèn)知,已經(jīng)從“要不要用AI”,變成了“怎么用好AI”。企業(yè)在應(yīng)用AI到底更關(guān)注什么?可以從傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)為主的AI 1.0階段,找到一些答案:

一是不知道AI怎么用。上一階段的AI落地場景有限,主要以CV計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)為主,出現(xiàn)了“工業(yè)AI就是質(zhì)檢”、人臉識別算法公司扎堆做安防等情況??陕涞氐氖袌龈偁幇谉峄?,而大量業(yè)務(wù)場景怎么跟AI結(jié)合,又是一片空白,真正能把智能化用好、達(dá)到收益的公司很少。

二是覺得AI不好用。理論上說,通過AI的理解、分析、決策能力,可以為企業(yè)提質(zhì)增效。但是此前AI算法模型的泛化能力比較低,落地效果就不理想。比如我們曾采訪過一家制造工廠,通過智能攝像頭和AI算法進(jìn)行無紡布的瑕疵檢測,生產(chǎn)線上的產(chǎn)品更換一個(gè)顏色,原本的算法性能就會下降,無法精準(zhǔn)識別。

三是覺得AI太貴。產(chǎn)業(yè)AI需要對行業(yè)、具體客戶、業(yè)務(wù)理解有較高的深度,而懂算法的不懂業(yè)務(wù)、懂行業(yè)Know-how的不懂產(chǎn)品技術(shù),是一個(gè)普遍存在的現(xiàn)象。上一階段的企業(yè)智能化,往往是讓AI科學(xué)家、算法工程師、產(chǎn)品經(jīng)理等到一線去,一個(gè)場景一個(gè)場景地調(diào)研、了解,一個(gè)模型一個(gè)模型地訓(xùn)練、開發(fā)、迭代。這種“人拉肩扛”的模式,不僅前期投入成本高,后續(xù)還需要高昂的人力、金錢、時(shí)間成本去維護(hù),對企業(yè)來說,投入產(chǎn)出比不高。

由傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)主導(dǎo)的企業(yè)智能化,已經(jīng)進(jìn)入到了某種瓶頸,而大模型的到來,帶來了破局的可能性。

技術(shù)邏輯上,大語言模型強(qiáng)大的理解生成能力,可以與企業(yè)業(yè)務(wù)流程中大量存在的文本任務(wù)相結(jié)合,技術(shù)落點(diǎn)更多、價(jià)值更高。同時(shí),大模型的泛化能力,一個(gè)底座調(diào)度多個(gè)小模型,可以減少重復(fù)訓(xùn)練調(diào)參的開發(fā)工程量,成本更低。這一高一低,就可以給企業(yè)做智能化帶來更高的效益回報(bào)。

聽起來很美好,但怎么把大模型跟實(shí)際業(yè)務(wù)相結(jié)合,發(fā)揮出好的效果呢?目前業(yè)界的共識是,需要更精細(xì)化、更聚焦的行業(yè)大模型。這就是大模型產(chǎn)業(yè)化的第一步:“模型能力達(dá)標(biāo)”。

今年7月,容聯(lián)動(dòng)發(fā)布面向垂直行業(yè)的多層次大語言模型——赤兔大模型,推出了更適合行業(yè)、更精細(xì)化和聚焦的智能化產(chǎn)品,邁過了“模型能力達(dá)標(biāo)”的門檻。在此之后,“赤兔”并沒有停止奔跑,又進(jìn)一步搶跑“場景革命”,在歲末年初,邁過了“與場景結(jié)合”的第二道門檻。

邁過“場景門檻”,容聯(lián)云使出“三級跳”

可能有人好奇,為什么是容聯(lián)云?簡單說明一下,容聯(lián)云在SaaS服務(wù)與營銷這個(gè)行業(yè)里耕耘很多年,經(jīng)歷過深度學(xué)習(xí)和大模型兩次技術(shù)浪潮,一方面有多年行業(yè)AI研發(fā)和應(yīng)用部署的技術(shù)經(jīng)驗(yàn),同時(shí)服務(wù)過上萬家客戶,有著與行業(yè)客戶磨合的經(jīng)驗(yàn),充分了解客戶的業(yè)務(wù)流程。

用一句技術(shù)人愛說的話來總結(jié):容聯(lián)云手中有“錘子”,也知道“釘子”在哪兒,需要以什么力度砸下去。所以,容聯(lián)云能夠率先把大模型深深嵌入到業(yè)務(wù)場景中,也就不足為奇了。

我們可以將容聯(lián)云進(jìn)入場景的“三級跳”,總結(jié)為大模型下沉的“方法論”:

第一跳,明確目標(biāo)場景。

拆解容聯(lián)云此次發(fā)布的、基于赤兔大模型的全新產(chǎn)品品牌【容犀智能】,產(chǎn)品矩陣包括了容犀AICC、諸葛IO、CDP、CEP、容犀Copilot等,是目前金融數(shù)智化營銷場景中,企業(yè)用戶需求普遍非常旺盛的產(chǎn)品矩陣。

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據(jù)了解,容聯(lián)云對大模型落地哪些能力,做了很多取舍。比如原本想用大模型實(shí)現(xiàn)多輪對話的識別,讓智能客服機(jī)器人更像一個(gè)真實(shí)的人,但算了一筆賬,發(fā)現(xiàn)算力成本在短期內(nèi)沒辦法解決,是企業(yè)客戶很難接受的,所以暫時(shí)放下。再比如,企業(yè)希望解決行業(yè)數(shù)據(jù)怎么分析,分析之后怎么決策的問題,涉及很多行業(yè)知識和know-how,目前大模型還難以達(dá)到企業(yè)所要求的質(zhì)量。

現(xiàn)階段,容聯(lián)云在銷售和客服的場景里面,找到了一個(gè)更恰當(dāng)?shù)拇鸢浮蛟靾鼍盎头?。主要包括電銷輔助、在線客服輔助、企微輔助、智能文本機(jī)器人、AI智能陪練等。針對垂直領(lǐng)域的特有場景,可以提供更加聚焦、專精的產(chǎn)品,比如金融領(lǐng)域的分期挽留助手、薦卡挽留助手、投訴安撫助手等。通過銷售和客服工作的自動(dòng)化、智能化,幫助企業(yè)提質(zhì)增效。

不難看到,容聯(lián)云做大模型,不是“技術(shù)本位”,而是“用戶本位”,從客戶的業(yè)務(wù)場景出發(fā),回歸業(yè)務(wù)本身,著力解決企業(yè)的痛點(diǎn)。這是大模型走入行業(yè)的前提。

第二跳,模型組合發(fā)力。

大模型也意味著大算力、大數(shù)據(jù)、大參數(shù),會給企業(yè)帶來額外的成本,是不是所有場景都需要大模型呢?能不能用小模型來做?是很多企業(yè)現(xiàn)實(shí)關(guān)心的問題。通過大小模型配合,構(gòu)建最適合業(yè)務(wù)規(guī)模的AI底座,可以讓企業(yè)智能化的投入產(chǎn)出比最優(yōu),這才是一個(gè)更容易落地的模型體系,也是容聯(lián)云正在做的。

大小模型在業(yè)務(wù)場景中的角色和能力各不相同,因此,對它們的任務(wù)分配和調(diào)度也大有講究。比如,在離線場景中,任務(wù)相對比較簡單,對算力的需求不高,就可以由小模型來執(zhí)行特定任務(wù)。

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此次推出的容犀Copilot,集“全鏈路數(shù)據(jù)+大小模型+分析洞察”于一體,在每一次的服務(wù)與營銷場景中,會實(shí)時(shí)根據(jù)企業(yè)與客戶產(chǎn)生的會話數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),結(jié)合“聚焦客戶聯(lián)絡(luò)全場景的大小模型”與“會話洞察”能力,產(chǎn)出最佳溝通策略,成為銷售和客服的實(shí)時(shí)AI領(lǐng)航員。

通過合理的模型組合,減少企業(yè)智能化的綜合成本,就能將大模型產(chǎn)業(yè)化向前推進(jìn),把技術(shù)價(jià)值落到實(shí)處。

第三跳,優(yōu)化產(chǎn)品能力。

優(yōu)秀的工程能力,是大模型乃至整個(gè)AI落地的關(guān)鍵。舉個(gè)例子,容聯(lián)云服務(wù)過的客戶來自不同行業(yè)和領(lǐng)域,業(yè)務(wù)規(guī)模各有不同,數(shù)字化水平也參差不齊,需要結(jié)合企業(yè)的實(shí)際情況和智能化需求,提供個(gè)性化的解決方案。再比如,有的企業(yè)對數(shù)據(jù)隱私安全非??粗?,不希望數(shù)據(jù)上云端訓(xùn)練,這就需要將大模型“硬化”,進(jìn)行私有化本地部署。

企業(yè)智能化的實(shí)際需求,對大模型服務(wù)商的產(chǎn)品化、工程化能力,提出了非常多元、全面的挑戰(zhàn)。對此,容聯(lián)云做了軟硬產(chǎn)品的“兩手準(zhǔn)備”。

軟件產(chǎn)品上,通過容犀智能的四大模塊:容犀AICC、容犀Desk、諸葛IO/CDP/CEP、容犀Copilot,向下銜接著容聯(lián)云的數(shù)據(jù)和AI能力底座,向上支撐著各類場景及AI應(yīng)用,可以提供端到端的解決方案落地能力。硬件產(chǎn)品上,容聯(lián)云正在研發(fā)的容犀赤兔一體機(jī),有望解決企業(yè)客戶對安全可控、信創(chuàng)、開箱即用等需求。

從場景到產(chǎn)品,容聯(lián)云的“三級跳”,跳出了一條清晰的大模型價(jià)值轉(zhuǎn)化路線圖,也為企業(yè)以最高效率、最優(yōu)投產(chǎn)比實(shí)現(xiàn)智能化,提供了方向。

商業(yè)成功,大模型與容聯(lián)云的下一站

AI 1.0時(shí)代,一些國內(nèi)AI“獨(dú)角獸”的技術(shù)能力并不遜色,甚至領(lǐng)先全球,但由于無法大規(guī)模應(yīng)用,導(dǎo)致技術(shù)投資難以回收,阻礙了商業(yè)化進(jìn)程。我們都不希望大模型“重蹈覆轍”,那么問題來了,大模型的商業(yè)成功,究竟該怎么實(shí)現(xiàn)呢?

要給大模型商業(yè)化找一個(gè)參照物,可能就是容聯(lián)云此前深耕的SaaS市場。我們知道,SaaS是一個(gè)需要放長線、不斷積累增量、等待規(guī)模爆發(fā)的長程賽道,靠的不是“一步登天”,而是務(wù)實(shí)、耐心、穩(wěn)扎穩(wěn)打。

或許是受既往的基因和經(jīng)驗(yàn)影響,容聯(lián)云在大模型賽道的氣質(zhì),也是比較獨(dú)特的,不追一時(shí)的風(fēng)口,而是務(wù)實(shí)地深入業(yè)務(wù),編織了一條商業(yè)成功的“安全繩”。

之所以說是“安全繩”,是因?yàn)槿萋?lián)云接下來的大模型策略,能夠行之有效地守住商業(yè)版圖,建立競爭壁壘:

策略一,抓住核心優(yōu)勢。容聯(lián)云做大模型,不是全面開花,而是以自身擁有深厚積累的營銷和客服場景為主,通過溝通智能、數(shù)據(jù)智能、鏈路智能等重構(gòu)企業(yè)面向內(nèi)部和面向外部的多元化應(yīng)用,更容易收束投入,同時(shí)有效完成商業(yè)轉(zhuǎn)化。

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(北京華為云CTO 丁晨)

策略二,聯(lián)合伙伴力量。企業(yè)智能化,是一個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)多、交付周期長、客戶需求多而散的領(lǐng)域,往往需要以中大型解決方案的形式完成,單打獨(dú)斗比與伙伴同行的風(fēng)險(xiǎn)更高。目前,容聯(lián)云與華為云達(dá)成深度合作,打造云上客服聯(lián)合解決方案,后續(xù)還可以為行業(yè)客戶打造定制化、易部署、多種數(shù)字化產(chǎn)品組合的解決方案,充分滿足和支撐企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,在企業(yè)市場中建立更大的競爭力。

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(容聯(lián)云數(shù)字智能云AI產(chǎn)品專家 劉倩)

策略三,拓展增量市場。和很多被動(dòng)出海的企業(yè)不同,容聯(lián)云是中國智能客服SaaS出海的先行者,很早就開啟海外市場的布局。目前,容聯(lián)七陌在日本和東南亞已累計(jì)服務(wù)上百家客戶,并計(jì)劃在未來推出更多AIGC的智能交互應(yīng)用。在今年三月份推出的AIGC智能交互應(yīng)用,為緩解日本市場人力資源緊缺的問題,提供了對應(yīng)的解決方案,預(yù)計(jì)會帶來比較明顯的增幅。不難看到,在廣闊的全球市場,挖掘大模型的商業(yè)空間,容聯(lián)云具有競爭力,也是其商業(yè)成功的保障。

清楚地知道自身的優(yōu)勢,并凝結(jié)成一條商業(yè)成功的“安全繩”,容聯(lián)云也有望率先走通大模型的商業(yè)化路徑,在新一輪的AI產(chǎn)業(yè)化浪潮中搶占先機(jī)。

場景革命和商業(yè)成功,是產(chǎn)業(yè)智能向深處發(fā)展的必要條件,也是大模型價(jià)值沉淀與轉(zhuǎn)化的必經(jīng)之路。先人一步的容聯(lián)云,正在讓大模型的技術(shù)價(jià)值真實(shí)凝結(jié),將AI的產(chǎn)業(yè)空間向前推進(jìn)。

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    聯(lián):電梯物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的未來挑戰(zhàn)與企業(yè)壁壘

    隨著電梯物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展,電梯行業(yè)正面臨著巨大的變革和發(fā)展機(jī)遇。然而,隨之而來的是一系列挑戰(zhàn)和壁壘,這對于想要進(jìn)入這個(gè)行業(yè)的企業(yè)來說是需要重視的。 本文梯
    的頭像 發(fā)表于 03-20 10:23 ?419次閱讀
    梯<b class='flag-5'>云</b>物<b class='flag-5'>聯(lián)</b>:電梯物聯(lián)網(wǎng)<b class='flag-5'>行業(yè)</b>的未來挑戰(zhàn)與企業(yè)<b class='flag-5'>壁壘</b>

    類Sora應(yīng)用,模型打開影視行業(yè)?

    行業(yè)芯事行業(yè)資訊
    腦極體
    發(fā)布于 :2024年03月12日 11:53:04

    NVIDIA 部分大型亞馬遜 Titan 基礎(chǔ)模型提供訓(xùn)練支持

    本文將介紹亞馬遜如何使用 NVIDIA NeMo 框架、GPU 以及亞馬遜科技的 EFA 來訓(xùn)練其 最大的新一代大語言模型(LLM)。 大語言模型的一切都很龐大——巨型模型是在數(shù)千顆
    的頭像 發(fā)表于 11-29 21:15 ?500次閱讀
    NVIDIA <b class='flag-5'>為</b>部分大型亞馬遜 Titan 基礎(chǔ)<b class='flag-5'>模型</b>提供訓(xùn)練支持