直擊WAIC丨對話科大訊飛總裁吳曉如：未來訊飛大模型或?qū)㈤_放平臺應(yīng)用能力

21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者李覽青 上海報道

在“千模大戰(zhàn)”后，市場下一個關(guān)心的問題是，大模型技術(shù)如何在各個行業(yè)中實現(xiàn)落地應(yīng)用。

7月8日，在2023世界人工智能大會會議間隙，科大訊飛總裁吳曉如在接受21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道記者采訪時提到，大模型的下一階段是機(jī)器與行業(yè)知識庫的融合，與金融機(jī)構(gòu)等合作伙伴共同針對行業(yè)知識進(jìn)行精細(xì)化調(diào)整，同時，科大訊飛將在未來通過訊飛開放平臺上向開發(fā)者和中小用戶開放相關(guān)應(yīng)用接口，只要撰寫提示詞就可以進(jìn)行應(yīng)用的創(chuàng)作開發(fā)。

(資料圖片僅供參考)

《21世紀(jì)》：科大訊飛的星火大模型目前已經(jīng)是國內(nèi)應(yīng)用生態(tài)比較完備的，但似乎還不夠，你認(rèn)為大模型下一階段發(fā)展方向是什么？尤其是如何實現(xiàn)商業(yè)化的落地？

吳曉如：首先大模型它基礎(chǔ)的一些能力已經(jīng)可以使用了，它可以理解邏輯推理，在很多行業(yè)中可以解決相應(yīng)的問題。例如智能客服、智能營銷、文案寫作等等，但它也依然存在一些問題，例如提供的知識不夠?qū)I(yè)、數(shù)據(jù)過時等等，這些都需要我們與行業(yè)知識庫做緊密融合，讓機(jī)器接下來更好地對接行業(yè)知識庫。

學(xué)習(xí)行業(yè)知識，除了大量的文本數(shù)據(jù)之外，機(jī)器還需要針對行業(yè)知識進(jìn)行精細(xì)化調(diào)整，這就需要其他專業(yè)機(jī)構(gòu)的參與。科大訊飛近期在金融領(lǐng)域，和人保、交行都建立了聯(lián)合創(chuàng)新機(jī)構(gòu)。就在昨天科大訊飛和交行建立了人工智能創(chuàng)新實驗室，將訊飛的大模型能力和他們的行業(yè)知識庫、行業(yè)應(yīng)用的能力結(jié)合起來，這樣很快就能實現(xiàn)應(yīng)用的推出，在這個基礎(chǔ)上反向牽引模型優(yōu)化，再做進(jìn)一步的融合深化。第二個層面是通過訊飛的開放平臺，讓開發(fā)者通過預(yù)體驗的形式，將他們的應(yīng)用與我們的模型系統(tǒng)進(jìn)行對接，只要撰寫提示詞就可以創(chuàng)作應(yīng)用開發(fā)，當(dāng)然還需要相關(guān)牌照發(fā)放后我們才開始正式運作。目前這兩種模式已經(jīng)都在往前推進(jìn)了，一方面向大的行業(yè)推進(jìn)應(yīng)用落地，另一方面向中小用戶開放應(yīng)用開發(fā)能力。

《21世紀(jì)》：目前科大訊飛切入金融行業(yè)的角度是什么？科大訊飛面向金融行業(yè)客戶的優(yōu)勢是什么？

吳曉如：金融行業(yè)數(shù)字化技術(shù)相對先進(jìn)，科研投入經(jīng)費也很充足，科大訊飛在過去就有金融行業(yè)的應(yīng)用落地。例如線上營銷方面，通過科大訊飛的產(chǎn)品自動捕捉客戶滿意度與產(chǎn)品滿意度，或在風(fēng)控審核方面提供流程輔助。在大模型技術(shù)應(yīng)用后，AI的理解能力顯著增強，可以為客戶提供更好的服務(wù)。另外金融行業(yè)具有大量的經(jīng)驗與大量數(shù)據(jù)，而我們有相關(guān)模型技術(shù)，所以融合的需求很迫切。

《21世紀(jì)》：據(jù)我們了解，現(xiàn)在金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)開放還是不充分的，在這種情況下科大訊飛如何實現(xiàn)垂直領(lǐng)域模型的完善？

吳曉如：在我們和金融機(jī)構(gòu)合作的過程中，首先金融企業(yè)有很多敏感數(shù)據(jù)，但也有不敏感的數(shù)據(jù)，例如政策法規(guī)等等，這些開放數(shù)據(jù)是可以提供給我們進(jìn)行大模型訓(xùn)練的。

目前我們雙方的模型訓(xùn)練一般分成兩步，第一步是無監(jiān)督訓(xùn)練，把大量數(shù)據(jù)和素材放進(jìn)模型，幫助金融機(jī)構(gòu)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型。第二步如果需要模型針對行業(yè)做精細(xì)化調(diào)整，訓(xùn)練需要的算力不是很大，這樣我們就會在合作伙伴的聯(lián)合創(chuàng)新實驗室中，為金融機(jī)構(gòu)提供工具，讓其自己做調(diào)試優(yōu)化。

《21世紀(jì)》：在通用大模型和垂直領(lǐng)域?qū)I(yè)大模型方面，有觀點認(rèn)為在垂直領(lǐng)域可以用參數(shù)量較小的專業(yè)模型來解決問題，也有觀點認(rèn)為通用大模型建立起來后可能會對行業(yè)造成一個“淹沒”效果，你如何看待這兩種路線？

吳曉如：我可以舉一個例子，10年前科大訊飛做語音識別，建立了電話、汽車、辦公場景等等多個不同的語音識別模型，但是隨著語音識別通用模型的發(fā)展，當(dāng)其效果優(yōu)于其他專用模型后，專用模型就失去市場了。但是在通用大模型出現(xiàn)之前，我認(rèn)為目前還是會經(jīng)歷專業(yè)模型快速發(fā)展的階段。

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