全球范围内,人工智能大模型技术正以前所未有的深度和广度渗透到各行各业,其广泛应用前景及发展趋势成为业界焦点。高盛预计生成式 AI 将推动未来10年全球 GDP 增长7%,约合近7万亿美元。Gartner 发布2024年十大战略技术趋势,预计到2026年将有超过80%的企业使用生成式 AI。
无论是国内还是国际领域,AI大模型技术的研发与应用呈现强劲势头。在这种快速扩展的生态体系中,我们需要明确定位我们的工作,了解国内外大模型技术发展的情况和未来的趋势,以确保我们的价值不会被不断扩展的大模型的能力所替代。
为此,由中国软件行业协会智能应用分会主办,清华校友总会TMT专委会联合主办的AI沙龙,于2024年3月28日在清华科技园隆重召开,中国软件行业协会智能应用分会秘书长邱钦伦,智领云科技联合创始人兼CEO彭锋,作为本次沙龙的演讲嘉宾,与在场的50余位企业家、投资人、创业者、技术爱好者,共同探讨了国内外AI大模型技术应用的发展新趋势。
如果说2023年很多项目还属于尝试的范畴,进入2024年大模型基础架构的能力,场景应用的落地都在加速。智领云联合创始人兼CEO彭锋在《国内外大模型技术应用前景与趋势》主题演讲中表示,在这种快速扩展的生态体系中,首先我们要理解大模型的能力边界,大模型具有强大的归纳与生成能力,但在推理与答案的可控性上较弱。除了架构决定的能力边界之外,诸如私有化实时数据的支持,权限管理等企业级特性,也是基础大模型本身无法解决的。
彭锋博士
“所以不必恐慌,定位好自己的工作,我们不但不会被取代,反而还有很多工作需要去做。”彭锋博士表示。这就是为什么基于大模型边界,在硅谷有非常多的企业在不同层次上作出创新,并获得了很多的发展机会。
A16Z提出的LLM的应用及工程化的工具生态体系(LLMOps)
例如,有一种思路是将大模型当作一个CPU,在周边提供相应的功能组件,形成一个基于大模型的操作系统,以agent的形态来提供应用功能。
大模型操作系统
在针对“如何最有效的利用大模型生态的发展来实际提高我们的工作效率?”这一问题上,彭锋博士直言,来自大模型技术的巨大冲击和革命性的AI能力,也让智领云团队看到持续学习和创新的必要,并在过去一年有很多探索和尝试。智领云深入思考如何将大模型融入到企业级服务中,而非简单的加入一些对话功能给客户,我们认为“在企业级智能化应用方向上,数据+文档的结合将会是未来的方向”。
“文档”作为企业的核心数字资产之一,目前一般仅是简单的关键字查询,很难转换成生产力。基于此,企业需要将IT架构,数据架构,文档/模型架构打通,将基于数据/文档的大模型能力融入到IT体系的各个方面,利用大模型构建的智能引擎实现IT能力的智能化。
全局 IT 架构 数据+文档驱动的智能化应用
作为业界公认的可以弥补大模型能力缺陷的必须技术--检索增强生成(RAG)技术。智领云团队采用RAG技术,将其原创的数据流水线技术扩展到文档处理流水线,可以有效地解决大模型的一些局限性问题,从而提高大模型的实时数据处理等能力。
基于检索增强的生成 (RAG)
国内外大模型技术的发展呈现出规模化、精细化、融合化的特点,不仅将持续赋能各行业创新发展,还将深度参与并塑造未来智慧社会的建设。我们有理由相信,在不久的将来,AI将以更加普惠的方式深刻改变人们的生活,开启一个全新的智能时代。