騰訊首提大模型思路：聚焦產業 ，將行業大模型 + 企業精調作為優解 動態

6 月 19 日，騰訊云召開行業大模型及智能應用技術峰會，首次公布騰訊云行業大模型研發進展，依托騰訊云 TI 平臺打造行業大模型精選商店，為客戶提供 MaaS（Model-as-a-Service）一站式服務，助力客戶構建專屬大模型及智能應用。

騰訊集團高級執行副總裁、云與智慧產業事業群 CEO 湯道生在會上表示，當前，通用大語言模型在應對產業場景落地時，存在數據準確性、服務專業性、安全合規性、訓練成本等方面的局限。

因此，此次發布的 MaaS 全景圖展現了騰訊的解題思路——行業大模型 + 企業精調，即以騰訊云的大模型算力作為硬支撐，在騰訊云 TI 平臺內置多個高質量行業大模型，提供企業結合自身場景數據按需定制精調，大幅降低大模型應用門檻。

(資料圖片僅供參考)

對于近期的 " 千模大戰 "，騰訊云認為在市場的初級階段，與對手比不是最主要的，核心還是要解決客戶痛點，讓產品在客戶內部打磨和真正應用起來。

通用大模型解決產業問題存在局限性

從 ChatGPT 引爆大模型概念以來，國內各大廠商紛紛跟進。3 月，百度率先推出大語言模型文心一言；5 月，科大訊飛正式對外發布 " 訊飛星火認知大模型 "；6 月初，阿里云對外披露了通義大模型進展，推出聚焦音視頻的 AI 產品 " 通義聽悟 "。如今騰訊云也不甘落后，為 " 千模大戰 " 再添一把火。

目前，市場上的通用大模型主要是集中在聊天問答場景，而對產業的滲透仍存在痛點。在本次峰會上，湯道生表示：" 許多企業管理者也在思考，如何把大模型技術應用到自己企業場景中。比如在客服與營銷環節，為業務經營帶來更多降本增效。但在具體的企業場景中，通用大模型可能還不能滿足企業很多需求，比如，它不一定懂行業的專業術語，不了解企業內部的獨特情況，回答會比較虛、比較籠統，偶爾還會一本正經地胡說八道，信息也不夠及時。"

圖片來源：騰訊云供圖

湯道生具體分析稱，目前，通用大模型一般都是基于廣泛的公開文獻與網絡信息來訓練的，網上的信息可能有錯誤、有謠言、有偏見，許多專業知識與行業數據積累不足，導致模型的行業針對性與精準度不夠，數據 " 噪音 " 過大。但是，在很多產業場景中，用戶對企業提供的專業服務要求高，容錯性低。另外，訓練數據越多，模型越大，訓練與推理的成本也越高。安全和合規也是企業的考量因素。

" 我們認為，客戶更需要有行業針對性的行業大模型，再加上企業自己的數據做訓練或精調，才能打造出實用性高的智能服務。企業所需要的是在實際場景中真正解決了某個問題，而不是在 100 個場景中解決了 70%～80% 的問題。" 湯道生說道。

基于客戶痛點和需求，騰訊云全新公布 MaaS 全景圖，依托騰訊云 TI 平臺打造行業大模型精選商店，為企業客戶提供涵蓋模型預訓練、模型精調、智能應用開發等一站式行業大模型解決方案。在 TI 平臺內置高質量行業大模型基礎上，企業加入自己獨有的場景數據，就可以快速生成自己的專屬模型；同時，也可根據自身業務場景需求，" 量體裁衣、按需定制 " 不同參數、不同規格的模型服務。

該解決方案以騰訊云的大模型算力為基礎，為客戶的模型訓練提供支持和動力，同時依托騰訊 TI 平臺，提供金融、傳媒、文旅、政務、工業等多個高質量行業大模型，也提供完善的大模型工具鏈，包括數據標注、訓練、評估、測試和部署等全套工具。

在峰會現場，騰訊云副總裁、騰訊云智能負責人、優圖實驗室負責人吳運聲展示了文旅客服大模型場景的精調過程及效果。通過加入文旅行業垂直場景數據、接入文旅客戶 API 接口后，模型不僅可以為用戶制訂細致的旅行攻略，提供人性化的服務體驗，也讓智能客服系統，實現服務商業化的閉環。另外，針對成本高、落地難的問題，吳運聲表示：" 騰訊云 TI 平臺能夠在少量算力的基礎上，提升特定任務的效果，比如智能客服場景，訓練性能可提升 10 倍，訓練成本下降 90%。"

先以 To B 場景為練兵場

在國內大模型賽道上，先是 To C 的類 ChatGPT 大模型開始打開市場，如文心一言；隨后幾個月，To B 的垂直行業大模型也開始涌現。具有深厚 To C 基因的騰訊，選擇在首次公布大模型思路時劍指 B 端，背后其實也有一定考量。

吳運聲在接受采訪時表示：" 過去多年，騰訊云在產業互聯網領域有非常多的經驗積累，我們也非常了解客戶的需求。這次是騰訊結合對產業的認知和經驗，去深入思考怎么把我們大模型技術應用進去的成果。" 他認為，產業場景已成為大模型的最佳練兵場，在智能問答、內容創作、智能決策、智能風控等很多業務場景，具有非常廣泛的應用價值。

另一方面，騰訊也并非放棄大模型的 C 端市場。" 騰訊內部也有關于 To C 的通訊大模型的研發，后續以官方發布為準。" 他表示。

不過，記者注意到，盡管當下各大玩家紛紛亮出大模型 " 籌碼 "，但市場當前仍在試水階段。吳運聲表示：" 不管是技術發展還是行業理解，大模型與產業的結合還是處于比較早期的階段。"

騰訊云副總裁、騰訊云智能研發負責人、騰訊企點研發負責人吳永堅表示：" 在初期的市場里，過多地和其他企業去對比并不是最主要的。未來的推廣落地核心是在客戶內部進行打磨和使用。對于今年目標，我們沒有定，重點就是把我們當前的客戶所遇到的問題通過行業大模型能夠真正跑通，并沉淀到我們的產品里面。"

記者了解到，目前，騰訊云已經攜手傳媒、文旅、金融、政務、教育等行業的頭部企業，在十余個行業探索了超 50 個行業大模型的應用解決方案，并率先在騰訊自身的企業級應用如騰訊企點智能客服、騰訊企點智能客服、騰訊云新一代 AI 代碼助手應用了行業大模型。

吳永堅表示：" 騰訊云優先將大模型落地的這些企業級應用，也是應客戶的呼聲。我們也沒有把我們的資源分散去做很多的應用，也是先聚焦在這些客戶痛點最大的產品里面進行嘗試，從平臺，到具體的行業產品來一步一步觸達更多客戶需求，把我們的能力慢慢地擴散出來，從而不斷去迭代騰訊自己的產品和平臺。"

每日經濟新聞