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大模型做通用 Or 垂直?中小AI公司的「生死抉择」
大模型做通用 Or 垂直?中小AI公司的「生死抉择」

做行业的垂直大模型,同样存在巨大的商业价值。

以ChatGPT为代表的大模型再一次带火了人工智能。

基于目标人群、用途和适用场景的不同,大模型市场可分为通用大模型和垂直大模型两大类。

通用大模型,聚焦基础层,以技术攻关为目的。他们对标ChatGPT做通用大模型,百度的文心一言,阿里的通义千问、科大讯飞的星火大模型等都归属这一类。

垂直大模型,聚焦解决垂直领域问题,以产品开发为目的。他们在通用大模型基础上训练行业专用模型,应用到金融、医疗、教育、养老、交通等垂直行业。

通用大模型的长处聚焦于一个“广”字,面向人群以及场景适用范围十分广泛。

但对于特定场景而言,企业并不需要通用大模型的“全能”能力,更多需要的是模型的精度和质量。

垂直大模型以此为切入点,选择了另一条路径。他们以具备的行业知识为基础,通过与通用大模型企业合作的方式,训练行业专用模型。

“站在客户角度,行业客户最为看重的是定制化的需求,以及AI企业的工程化落地能力。”众数信科CEO吴炳坤认为。

作为垂直大模型的一员,众数信科成立于2021年初,由云从科技、厦门火炬创投、民生电商发起成立。

众信数科定位AIGC领域的“知识智能化”,即将数字城市领域沉淀的行业数据、专家经验,通过AI 技术进行工程化。

简单理解,众数信科只做一件事,即将AI 大模型微调为行业专用模型,帮助行业提升效率。

在吴炳坤看来,做行业的垂直大模型,同样存在巨大的商业价值。

通用大模型门槛高企,初创公司在垂直大模型寻找机会

过去几年,商业化一直是困扰整个人工智能行业的难题,大模型的出现让AI商业化看到了新机会。

吴炳坤将AI比作工业时代的石油钻机:“没有钻井机,石油就无法成为工业时代的黑色血液;数据要素时代,没有AI,数据的价值也就得不到充分挖掘。现在大模型带来了无限的想象和发展机会。”

现在,随着 AI 大模型这一关键技术的突破,数据和AI的结合度更加紧密,上述问题都得以突破。

大模型将对全行业都产生颠覆性地重构,已经是业界共识。百度李彦宏、阿里张勇等不少业界大佬都在不同场合,不断重复同样一句话:AI 大模型时代,每个行业的应用都值得重新做一遍。

从目前国内扎堆发布的大模型来看,基础大模型的技术创新,更多是大公司的角斗场。

阿里巴巴张勇曾指出,超万亿参数的大模型研发是一场“AI+云计算”的全方位竞争,囊括了算法、底层庞大算力、网络、大数据、机器学习等诸多领域,是一项复杂的系统性工程。

一方面,通用大模型需要大量有效的数据与计算资源,这离不开超大规模的AI基础设施的支撑;另一方面,长时间的训练、推理背后,也往往意味着高昂的成本。

正因此,当下大模型市场的主角大都是来自于移动互联网时代的大巨头,如百度“文心一言”、阿里“通义千问”、腾讯“混元”等。

大公司们瞄准广泛适用的人群,齐齐布局 NLP、CV、跨模态等多种模型,动用同样海量的数据参数进行预训练,动作整齐划一。

这种“你有,我也有”既是实力的展现,同时也存在同质化问题,会逐渐消弭彼此之间的辨识度,难以在市场中发挥优势。

并且,大模型“海纳百川”的魅力纵然令人着迷,但其终归是一项技术,技术只有与具体应用结合变成产品,带来实际的使用体验和转化成效,才真正具有价值。

换句话说,通用大模型的“大”和“通用”看着诱人,但对于B端行业客户来说,并不能满足需求。

行业客户使用大模型的最终目的,是让业务发展走上新的台阶。因而,他们需要的不是综合技术上的碾压,而是能在具体需求上追求极致,可以实现功能最大化的产品。

换言之,行业客户愿意为合理开发利用的功能买单,但不会为自己用不到的功能买单。

在此背景下,中小初创型企业们,看到了机会。

他们受限于资金和技术,难以走上通用大模型的角斗场,但由于本身具备一定的行业领域知识,反而在垂直大模型的探索上具备天然优势。

在人工智能时代的浪潮中,聚焦少数细分赛道,在通用大模型的底座能力之上,围绕“如何用好大模型”这一接地气的主题,已经成为小公司们安身立命的根本。

专用大模型必经的三重淬炼:技术、场景、数据

当下,很多主流的AI大模型,并没有对外开放模型的训练和微调。较为普遍的做法是,将模型开发好以后,给用户提供一个接口调用。

在吴炳坤看来“很多 AI 大厂现在不会将大模型微调为行业专用模型的能力开放出来。”

首先,AI大模型的打造是一个从算力,到整个框架,到模型再到应用的递进过程,当下AI大厂更多处在夯实基础能力的阶段。

其次,AI产品进入行业,需要跟外部行业应用做适配协同,目前国内的AI大模型做得还不够成熟,当下这个时间点,AI大厂还不太具备工程化落地的能力。

这一现实背景下,垂直大模型玩家要想在通用大模型的基础上微调和推理,定制行业专用模型,并非易事。

基于和云从科技的关系,众数信科不仅能够参与进云从大模型的开发过程,还可以在云从大模型的基础上训练和微调自有的专业模型。

“通过云从,众数信科可以获得更加便捷的接口,更加开放的合作架构,定制化的衔接服务。现在市场上除了AI大厂,其他公司不具备这个能力,这是现阶段众数信科有别于其他创业公司的优势。”吴炳坤说。

在吴炳坤看来,大模型在业务落地过程中,需要不断强化三个方面的要素:一是人工智能技术研发,二是可触达用户的行业场景,三是高质量的行业数据语料。

在技术和场景两个要素上,众数信科的三家股东优势互补,形成了一个较为完整的闭环。

底层技术方面,有云从科技的算法、算力做背书;在应用场景上,有厦门火炬创投提供的制造业产业数字化实践基地;在落地过程中,则有民生电商提供金融和产品商业化落地的资源支持。

三个要素中,最难的是行业数据的获取。因为行业数据会直接影响技术迭代速度和商业竞争。

根据数据的变化性,行业数据可以分为静态数据和动态数据。

静态数据相对稳定,不会发生即时变化,获取路径较为清晰,比如广泛存在于各级政府部门、国企、企业中的自有文档,以及数据库中的数据等。

动态数据指不同行业场景中每时每刻产生的数据,这部分数据不断更新、变化,不容易获得,是与其他竞争者拉开距离的关键能力。

对动态数据的实时获取是众数信科的核心优势之一。

过去两年,众数信科以“i城市生活服务平台”为媒介,触及了国内6个省16个城市的3000万个人用户和数十万企业用户,积累了大量数据。

通过i城市服务平台,众数信科积累了丰富的场景数据,G/B/C端用户需求和行业know-how,依托主流大模型技术底层能力,为客户提供专业领域的知识智能工程化产品和KAAS服务。

此外,由于当下通用大语言模型在专业领域里可训练的语料较为缺乏,因此语言模型落地细分领域过程中,知识局限、认知偏见、记忆幻觉等问题时有发生。

其中,知识局限、认知偏见问题,可以随着数据的不断积累、量变,得到解决,更大的难点来自于记忆幻觉。

本质原因在于,语言模型并非传统理解中的一个数据库,没有真正的记忆能力,无法记住过去处理过的信息。而是通过训练数据学习文本序列的数据分布,然后再根据学习到的数据分布生成文本序列,最终生成内容。

吴炳坤表示,“大模型并非一蹴而就,而是一个不断动态优化的过程。众数信科会根据特定行业场景,以及对知识库上下文的学习等特定方法,在较大程度上规避生成内容‘胡编乱造’的情况,同时不断和客户做基于人类反馈的强化学习。”

行业专用模型的商业化落地,一场从B到C的竞速

对比通用大模型,行业大模型需要更快的商业化来兜底。

“AI大模型在行业落地的赛马,谁跑得越快,谁越有机会。”吴炳坤如此总结。

众数信科的商业化思路是:G端搭平台,B端积累经验,C端快速复制。

通过 G 端切入,能够快速覆盖市场,同时批量聚拢B端和C端资源,最终将B端行业客户经验,快速复制到C端。

“只有C端才能形成快速复制的病毒效应,C端是现在以及下一个阶段重点布局的领域。”

城市生活服务领域,教育、养老和文旅,是众数信科找到的三大落地场景。

以教育行业为例,众数信科依托云从的从容大模型,首先打造出了适用于学校、培训机构的教育行业专用模型,并已在厦门部分地区试点使用。

具体落地过程,主要分三步进行:

第一步,积累和标注。基于多年在数字平台建设和运营中积累的教师行业专业语料数据,同时依托行业专家经验对数据进行标注,形成专有领域的训练数据。

第二步,训练和微调。在前者的基础上,依托云从的从容大模型,采用知识蒸馏、权值量化、剪枝等工程化手段,将通用、庞大的教师网络,训练成一个特定行业的学生网络。

第三步,落地和反馈。进入具体场景,并在此后运营过程中,不断积累用户的正负反馈,通过基于人类反馈的强化学习,反向打磨教育行业模型。

上述三个步骤中,专家的数据标注,以及基于人类反馈的强化学习,是两个必经的难点。解决这两个难点,需要通过推广行业应用,加强知识积累,不断自我迭代逐步解决。

与模型专业性的逐步进步相对应,众数信科选择了从教师的“数字助理”到“数字分身”的渐进路线。

现阶段,众数信科的行业专用模型还处在教师的“数字助理”阶段。“数字助理”具备课件自动生成、灵活生成考题、对学生进行个性化评价等服务,教师在生成内容的基础上做最后的审核把关即可。

一方面,“数字助理”通过辅助教学的方式,可以大大解放教师的精力,不断提升教学效率;另一方面,在与教师共同工作过程中也可以不断学习,最终成长为优秀教师的“数字分身”,达到接近一位优秀教师的程度。

目前,我国教育资源供给侧明显不足,先进地区和落后地区的教育资源差距较大。打造教育行业模型的意义在于,可以借助AI,将先进地区的先进学校的先进教师经验传承下来,带到部分教育资源供给不足的地区。

众数信科采取了两条腿走路的办法,即分别在教育先进地区和教育落后地区推广“数字助理”和“数字分身”。

“将先进地区教师知识的沉淀,放在同样先进的地区,可能不能满足需求,但在一些教育落后地区,基本上能够符合当地的使用需求。”

换言之,发达地区沉淀的“数字助理”,在部分教育资源稀缺地区,已经相当于教师的“数字分身”。

吴炳坤透露,今年下半年,众数信科将在黑龙江教育资源比较欠缺的地区,进行“数字分身”的布局。

未来,随着教育行业的模型沉淀和知识积累,因人施教也是教育模型功能演化的重要方向。“数字分身”可以进一步走入家庭,根据不同学生提供差异化教育方案,做到因人施教,为家庭教育减负。

结语

当下,无论通用大模型玩家,还是垂直大模型玩家,都在全力奔跑,尚未形成独大格局。

但据吴炳坤判断,“对于AI 大模型,如果推出爆款产品,大概率会形成通吃的局面。”

对众数信科等中小初创企业来说,两个明显的压力摆在眼前:

一方面,行业的快速发展,催促着企业要迅速产生爆款产品,同时形成快速迭代的能力。这对企业的人才储备、产品和技术路线、战略决断能力、资金储备等都提出了更高的要求。

另一方面,随着来自不同背景的玩家相继入局,竞争格局也将随之变化,比如教育领域,科大讯飞、猿辅导等都已悉数入场。

AI大模型在行业落地的赛马,势必是一场争分夺秒的竞争。

 

作者 | 路遥

编辑 | 南书

出处:AI掘金志

2023-07-09
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