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      智譜AI CEO張鵬:大模型原生應用時代正在到來 | REAL大會

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      智譜AI CEO張鵬:大模型原生應用時代正在到來 | REAL大會

      如果說生成式AI的第一階段是發現了工具,第二階段的任務則是要解決真實場景中的問題。

      圖片來源:界面新聞

      界面新聞記者|陸柯言

      10月26日,在由界面新聞主辦的2023 REAL科技大會上,智譜AI CEO張鵬發表了名為《ChatGLM-認知大模型與應用》的主題演講。他提到,大模型的提升讓軟件的形態與開發方式發生了很大變化,大模型的原生應用時代正在到來。

      2019年成立的智譜AI是國內最早研發大模型的企業之一,由清華大學知識工程實驗室(KEG)技術成果轉化而來。2023年,智譜AI推出了千億基座的對話模型ChatGLM,并開源單卡版模型ChatGLM-6B,使得研究者和個人開發者進行微調和部署成為可能。目前為止,智譜AI的開源模型全球下載量超過一千萬。

      在談及生成式AI的未來時,張鵬引用了紅杉資本的近期觀點——如果說,生成式AI的第一階段是發現了一個新的技術工具,即大規模語言模型,并對其狂熱追捧,那么第二階段的任務則是把大模型的能力真正落地到真實場景中,解決業務、生活、工作中的具體問題,而不只是尋求樂趣。

      在這個階段中,智譜AI對大模型也有了新的思考。

      張鵬認為,大模型會革新人們使用和開發軟件的方式。傳統軟件如搜索引擎、社區、平臺等,用戶體驗的是軟件功能帶來的便利,而算法只是其中的一個組成部分。例如,算法為Photoshop提供了新的修補能力,或者搜索引擎的算法排序為用戶呈現出了不同的結果。但在大模型的原生應用中,算法就是產品本身,就像在最新版本的必應搜索中,算法已經能夠直接為用戶的日常生活帶來幫助。

      大模型的原生應用也改變了軟件開發的方式。他判斷,未來的APP場景背后,一定有強大的大語言模型來幫助大家打通數據和業務流程,自主完成復雜任務的規劃、反饋、執行、測試等等,這也是智譜期待的大模型原生應用的開發范式。

      張鵬還分享了大模型在銀行業的落地實例。以最常見的銀行客戶經理接待場景為例,客戶經理在接待客戶之前有很多準備工作,而客戶在不同階段也存在不同的財富管理需求,過程費時費力。

      在此過程中,AI能夠解決兩個核心問題:組織溝通與分析決策。例如在朦朧需求的對接與理解階段,AI可以幫助進行客戶識別并對之打標簽;引導和追問客戶時,則能夠出現結構化的回復提示;方案講解過程中,自動生成方案與迭代更新,幫助客戶經理大幅提升工作效率。

      “我們希望在大模型原生應用開發的過程中,和生態合作伙伴、客戶共建,從場景創新、技術迭代、人才培養到組織更新,不斷探索大模型的應用場景落地,為千行百業帶來更強勁的賦能。”張鵬說道。

      未經正式授權嚴禁轉載本文,侵權必究。

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      智譜AI CEO張鵬:大模型原生應用時代正在到來 | REAL大會

      如果說生成式AI的第一階段是發現了工具,第二階段的任務則是要解決真實場景中的問題。

      圖片來源:界面新聞

      界面新聞記者|陸柯言

      10月26日,在由界面新聞主辦的2023 REAL科技大會上,智譜AI CEO張鵬發表了名為《ChatGLM-認知大模型與應用》的主題演講。他提到,大模型的提升讓軟件的形態與開發方式發生了很大變化,大模型的原生應用時代正在到來。

      2019年成立的智譜AI是國內最早研發大模型的企業之一,由清華大學知識工程實驗室(KEG)技術成果轉化而來。2023年,智譜AI推出了千億基座的對話模型ChatGLM,并開源單卡版模型ChatGLM-6B,使得研究者和個人開發者進行微調和部署成為可能。目前為止,智譜AI的開源模型全球下載量超過一千萬。

      在談及生成式AI的未來時,張鵬引用了紅杉資本的近期觀點——如果說,生成式AI的第一階段是發現了一個新的技術工具,即大規模語言模型,并對其狂熱追捧,那么第二階段的任務則是把大模型的能力真正落地到真實場景中,解決業務、生活、工作中的具體問題,而不只是尋求樂趣。

      在這個階段中,智譜AI對大模型也有了新的思考。

      張鵬認為,大模型會革新人們使用和開發軟件的方式。傳統軟件如搜索引擎、社區、平臺等,用戶體驗的是軟件功能帶來的便利,而算法只是其中的一個組成部分。例如,算法為Photoshop提供了新的修補能力,或者搜索引擎的算法排序為用戶呈現出了不同的結果。但在大模型的原生應用中,算法就是產品本身,就像在最新版本的必應搜索中,算法已經能夠直接為用戶的日常生活帶來幫助。

      大模型的原生應用也改變了軟件開發的方式。他判斷,未來的APP場景背后,一定有強大的大語言模型來幫助大家打通數據和業務流程,自主完成復雜任務的規劃、反饋、執行、測試等等,這也是智譜期待的大模型原生應用的開發范式。

      張鵬還分享了大模型在銀行業的落地實例。以最常見的銀行客戶經理接待場景為例,客戶經理在接待客戶之前有很多準備工作,而客戶在不同階段也存在不同的財富管理需求,過程費時費力。

      在此過程中,AI能夠解決兩個核心問題:組織溝通與分析決策。例如在朦朧需求的對接與理解階段,AI可以幫助進行客戶識別并對之打標簽;引導和追問客戶時,則能夠出現結構化的回復提示;方案講解過程中,自動生成方案與迭代更新,幫助客戶經理大幅提升工作效率。

      “我們希望在大模型原生應用開發的過程中,和生態合作伙伴、客戶共建,從場景創新、技術迭代、人才培養到組織更新,不斷探索大模型的應用場景落地,為千行百業帶來更強勁的賦能。”張鵬說道。

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