當(dāng)然,要在千行百業(yè)長(zhǎng)出能夠結(jié)出“智慧果實(shí)”的智慧樹(shù),僅僅有沃土還不夠,還需要一位“盡職盡責(zé)”的園丁,能夠根據(jù)不同行業(yè)的特征進(jìn)行“施肥”。
聯(lián)通元景大模型,就是這樣的一位“園丁”。
在今年的巴展,聯(lián)通首 發(fā)了元景“1+1+M”大模型體系,并帶來(lái)了一套加速大模型與行業(yè)應(yīng)用相結(jié)合的運(yùn)行邏輯。元景大模型既沒(méi)有放棄通用大模型的能力提升,也沒(méi)有忽略大模型在行業(yè)落地的適應(yīng)性,反而針對(duì)特定行業(yè)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景有的放矢,為大模型市場(chǎng)帶來(lái)了一股新氣象。
在近日的2024聯(lián)通合作伙伴大會(huì)上,元景2.0的發(fā)布,則進(jìn)一步在行業(yè)落地能力上實(shí)現(xiàn)升級(jí),通過(guò)“更易定制、更懂行業(yè)、更加可信”的鮮明特色,為大模型時(shí)代的行業(yè)智能化灑下了智慧的種子。
基礎(chǔ)模型是大模型技術(shù)的“根”能力。此前元景1.0蕞高布局到700億多參數(shù)量語(yǔ)言模型,而元景2.0則大幅提升到2040億參數(shù)元景多模態(tài)大模型,蕞大程度上拓寬了元景大模型的應(yīng)用上限。
同時(shí)元景2.0也保持了1.0時(shí)期的特色,面向需求蕞緊迫的行業(yè)場(chǎng)景,針對(duì)性的突破技術(shù)難關(guān)。比如元景文生圖大模型創(chuàng)新使用長(zhǎng)語(yǔ)句編碼模塊和級(jí)聯(lián)擴(kuò)散架構(gòu),能夠?qū)崿F(xiàn)高可控的中文文生圖,在中文長(zhǎng)語(yǔ)句理解、局部強(qiáng)可控修改和中文文字生成能力上實(shí)現(xiàn)突破;元景語(yǔ)音大模型,具備一句話克隆人聲、類(lèi)人高自然度及副語(yǔ)言表達(dá)、多語(yǔ)種多方言混合生成能力,可實(shí)現(xiàn)單模型多任務(wù)語(yǔ)音生成等等。
另外,由于行業(yè)認(rèn)知錯(cuò)位,技術(shù)復(fù)雜性高等難題的存在,行業(yè)大模型一直存在定制難的問(wèn)題。針對(duì)這個(gè)核心痛點(diǎn),元景2.0提供了MaaS平臺(tái)-RAG和元景MaaS平臺(tái)-智能體的黃金組合。
元景2.0 RAG創(chuàng)新性地使用了級(jí)聯(lián)切分的方法,解決了建知識(shí)庫(kù)時(shí)被從中間切開(kāi)而“看不全”的問(wèn)題;通過(guò)自適應(yīng)的表格拆分和整合,自動(dòng)補(bǔ)齊了表頭和標(biāo)題等信息,使表格問(wèn)答的準(zhǔn)確率提升了20%;針對(duì)車(chē)牌號(hào)、故障碼等字符串查詢(xún)“找不對(duì)”的問(wèn)題,采用多路檢索融合的方式,使回答準(zhǔn)確率提升近20%。
而元景MaaS平臺(tái)-智能體則致力于解決讓大模型知道“什么時(shí)候該使用工具、使用什么工具”這兩個(gè)難題,既明確了大模型的能力邊界,也增強(qiáng)了大模型的精準(zhǔn)意圖識(shí)別能力。
這也回應(yīng)了聯(lián)通數(shù)字科技有限公司總裁、聯(lián)通人工智能創(chuàng)新中 心主任朱常波的表達(dá),“只有真正深入產(chǎn)業(yè),深入場(chǎng)景,才能體現(xiàn)大模型的價(jià)值,才能形成商業(yè)閉環(huán)”。同時(shí)聯(lián)通元景落地成效顯著,目前已形成35+行業(yè)大模型和100+個(gè)標(biāo)桿應(yīng)用,并在諸多場(chǎng)景助力提質(zhì)增效。
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