當100個智能體同時在熒幕上出現(xiàn)時,百度創(chuàng)始人李彥宏口中所說的“AI應用的群星閃耀時刻”第一次有了實感。11月12日,在百度世界2024大會上,李彥宏高調(diào)宣布,文心大模型的日均調(diào)用量超過了15億,并發(fā)布了包括檢索增強的文生圖技術iRAG、多智能體協(xié)作工具秒噠等一系列新的大模型工具。
在這背后,是過去24個月中,大模型消除了基本的幻覺,回答問題的準確性提升,行業(yè)基礎模型能力的準備完畢!盎A模型能力就緒,我們即將迎來AI應用的群星閃耀時刻。”在李彥宏的設想里,AI應用的兩大方向,分別是智能體和產(chǎn)業(yè)應用。前者代表一個更智能、更成熟的多模態(tài)綜合調(diào)用能力,而后者則是依附于產(chǎn)業(yè),挖掘行業(yè)潛力的應用工具。
“其實今年上半年的時候,整個大模型行業(yè)除了Sora之外,都有種‘不溫不火’的感覺。”劉峰(化名)是百度旗下AIGC創(chuàng)意生產(chǎn)平臺擎舵的工作人員,在他看來,“不溫不火”恰恰是大模型祛魅的表現(xiàn),“在過去一年中,探索大模型的應用已經(jīng)基本成為了我們的共識。只不過,和各個行業(yè)合作,一起探索大模型的潛力仍然需要時間”。
根據(jù)百度集團執(zhí)行副總裁、百度智能云事業(yè)群總裁沈抖分享的數(shù)據(jù),百度智能云千帆大模型平臺已經(jīng)幫助客戶精調(diào)了3.3萬個模型、開發(fā)了77萬個企業(yè)應用。
“對于智能體來說,最直觀的應用效果是降低了企業(yè)的成本!眲⒎甯嬖V記者,以角色類智能體為例,當大模型運用到虛擬的數(shù)字人(19.850, 0.80, 4.20%)角色智能體身上時,真人的布景、拍攝、妝造等多個環(huán)節(jié)的成本都有大幅削減。“從我們的內(nèi)部數(shù)據(jù)來看,在一定的產(chǎn)品生命周期內(nèi),平均能夠為企業(yè)降低80%左右的成本!
同時,對于企業(yè)來說,將前置的消費者詢問固定,并將消費線索轉(zhuǎn)換成特定的成交,需要更快、更貼心和更智能的服務,而大模型與公司特定行業(yè)結合,并生成的公司類智能體能夠在應用中執(zhí)行這一點。根據(jù)百度披露的數(shù)據(jù),聯(lián)想AIPC智能體在9月份的互動率提升了89%,銷售線索轉(zhuǎn)化率增長了80%,比亞迪(300.810, 1.52, 0.51%)的官方智能體上線后,銷售線索轉(zhuǎn)化率提升了119%。
既能夠降本,也能夠增效,大模型和行業(yè)的結合落地應用似乎順理成章。但在另一面,一些從業(yè)者認為,目前大模型的行業(yè)應用,仍然停留在表層。
“大部分的大模型應用,還在人機交互層面。”在大會現(xiàn)場,一位機器人(19.700, -1.03, -4.97%)企業(yè)的工作人員向第一財經(jīng)記者坦言,在科技行業(yè),大模型自上而下滲透還需要更長的時間,“大部分機器人企業(yè)在應用大模型的過程中,還只是進行了一些微調(diào),把它當成一個更智能的交互系統(tǒng),在整體的軟硬件嵌入方面還有很大空間”。
該工作人員向記者解釋,AI大模型在未來應該是能夠與機器人大腦結合,但在此之前,二者的結合需要海量的數(shù)據(jù)采集和投喂,才能夠完成一系列的訓練!霸谡Z言大模型爆發(fā)之前的三十年,物理世界的語言和其他知識都已經(jīng)完成了線上的數(shù)字化。大模型與不同行業(yè)的應用結合,也需要經(jīng)歷這個階段。”
不難看出,盡管大模型行業(yè)在為各行各業(yè)極力勾勒出一個美好的愿景,但在部分行業(yè),大模型的落地仍然有一些客觀問題亟待解決!拔覀兌贾来竽P蛯τ诰唧w的業(yè)務層面來說一定是好的,但它只是一個工具,我們會從綜合的研發(fā)、投入成本來判斷是否要用這個工具!币晃粰C械企業(yè)的工作人員對記者表示,在大模型有深度的行業(yè)應用落地之前,他依然會保持一個樂觀的觀望態(tài)度!
一位算力平臺的負責人也向第一財經(jīng)記者表示,如今業(yè)界對于算力的需求更多是訓練為主,推理較少,一個重要的原因就是AI落地應用還不夠多。“其實在很多應用場景當中,我用到的不是一個大語言模型,需要用到的是多個大小模型需要去協(xié)同。”在下午的“智能躍遷 產(chǎn)業(yè)加速”分論壇當中,百度副總裁謝廣軍表示,在實際的產(chǎn)業(yè)應用當中,對小模型進行不斷的訓練完善,搭載大模型底座是更為常見的做法。
“我們已經(jīng)解決了從0到1的問題,想要解決從1到100的問題,行業(yè)仍然需要時間!眲⒎逭f道。