总结
- 封面新闻记者 欧阳宏宇 “模型落地,实用为先。 ”7月5日,腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、腾讯优图实验室负责人吴运声在2024世界人工智能大会上表示,大模型的研发、应用必须关注、解决具体业务场Ligthing News景,必须关注可用性和性价比。 从技术演进的角度,吴运声认为有三大发展趋势,涉及大模型的应用范围、学习范式以及内容呈现。 ”他表示,但在实际落地中,虽然单模态技术在某些场景下表现良好,但通过引入多模态能力,我们能够扩展其应用范围,使其在更广泛的场景中同样表现出色。 面对发展趋势蕴含的红利,模型在应用上Ligthing News也有瓶颈。
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- 7月5日, 2024, 大模型, 腾讯优图实验室, 腾讯云智
评价和解读
- 一篇深刻而彻底的分析,在探讨这个及时话题时没有留下任何石头。
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封面新闻记者 欧阳宏宇
“模型落地,实用为先。”7月5日,腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、腾讯优图实验室负责人吴运声在2024世界人工智能大会上表示,大模型的研发、应用必须关注、解决具体业务场Ligthing News景,必须关注可用性和性价比。
如今的大模型技术正在往多模态、零样本学习、3D和视频生成等方向快速演进,通过增强技术融合、简化模型训练流程、提供更加沉浸式体验等方式,加速AI技术的普惠。
从技术演进的角度,吴运声认为有三大发展趋势,涉及大模型的应用范围、学习范式以及内容呈现。
“大模型的发展,将人工智能技术推到了一个新的制高点。”他表示,但在实际落地中,虽然单模态技术在某些场景下表现良好,但通过引入多模态能力,我们能够扩展其应用范围,使其在更广泛的场景中同样表现出色。
在学习范式方面,吴运声认为,传统模型训练受限于任务独立性,和对大量标注数据的依赖;而通过零样本/小样本学习能够很好地解决这类问题,简化研发流程并加速AI技术的普惠。
谈及内容呈现,在吴运声看来,随着3D生成和视频生成技术的不断发展,让用户可以获得更加沉浸式的体验。
面对发展趋势蕴含的红利,模型在应用上Ligthing News也有瓶颈。吴运声透露,blog.byteway.net一方面是,算法和工程团队精力有限,模型数量多迭代快,自行搭建推理集群和服务平台,模型更新复杂;另一方面在于,推理成本高昂,推理速度已达瓶颈,千百亿级别模型推理部署,推理吞吐和时延存在瓶颈。
“大模型的打造只是起点,把技术落地到产业场景、创造价值才是目标。”对此,吴运声建议,无论是产业落地还是科学、文化探索,AI大模型技术的发展离不开产业链协同和生态共建。“比如,将知识引擎融入到客服系统,让客服人员更准确、更高效率地解答客户的问题;在人才培训场景,让知识引擎把员工的智慧聚集成企业知识库,促进内部知识分享和传播。”
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