誰(shuí)說(shuō)大模型只能高高在上？百度要讓它下地干活！

大模型百度百度智能云

原創(chuàng) 一蓑煙雨 | 2024-03-22 21:42

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】在這個(gè)關(guān)鍵的轉(zhuǎn)折點(diǎn)上，3月21日，百度智能云舉辦的千帆產(chǎn)品發(fā)布會(huì)，不僅展示了其在大模型技術(shù)領(lǐng)域的最新成就，也為我們提供了一個(gè)觀察和分析大模型技術(shù)從理論走向?qū)嶋H應(yīng)用的絕佳視角。接下來(lái)，我們以百度為例，來(lái)看看業(yè)界推動(dòng)大模型商業(yè)落地的實(shí)踐策略。

在2023年，隨著大模型技術(shù)的快速進(jìn)化，我們迎來(lái)了一個(gè)里程碑式的年份，被業(yè)界廣泛認(rèn)為是大模型技術(shù)的“元年”。技術(shù)的邊界被不斷推進(jìn)，眾多創(chuàng)新應(yīng)用層出不窮，預(yù)示著人工智能領(lǐng)域的一個(gè)全新紀(jì)元。而進(jìn)入2024年，公眾的目光開(kāi)始從技術(shù)的純粹進(jìn)步，轉(zhuǎn)向了這些進(jìn)展如何在實(shí)際產(chǎn)業(yè)中落地，尤其是在B端市場(chǎng)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值和商業(yè)潛力。

在這個(gè)關(guān)鍵的轉(zhuǎn)折點(diǎn)上，3月21日，百度智能云舉辦的千帆產(chǎn)品發(fā)布會(huì)，不僅展示了其在大模型技術(shù)領(lǐng)域的最新成就，也為我們提供了一個(gè)觀察和分析大模型技術(shù)從理論走向?qū)嶋H應(yīng)用的絕佳視角。接下來(lái)，我們以百度為例，來(lái)看看業(yè)界推動(dòng)大模型商業(yè)落地的實(shí)踐策略。

2023年是大模型技術(shù)元年，2024年是大模型應(yīng)用元年

2023年，被許多行業(yè)專家和觀察者共同視為大模型技術(shù)的“元年”，這一年見(jiàn)證了人工智能領(lǐng)域的多項(xiàng)重要突破和進(jìn)展。全球范圍內(nèi)，從OpenAI的GPT系列到谷歌的BERT和百度的ERNIE，大模型技術(shù)以其驚人的語(yǔ)言理解和生成能力，重新定義了人機(jī)交互、數(shù)據(jù)分析、內(nèi)容創(chuàng)造等多個(gè)領(lǐng)域的可能性。這些大模型憑借其強(qiáng)大的計(jì)算能力和龐大的數(shù)據(jù)訓(xùn)練基礎(chǔ)，展現(xiàn)了前所未有的智能水平，引領(lǐng)了一個(gè)新的技術(shù)時(shí)代。

在技術(shù)進(jìn)步的同時(shí)，2023年也是大模型研發(fā)進(jìn)入高速發(fā)展期的一年，諸多企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)不斷推出新一代的模型，這些模型在性能上的提升不僅體現(xiàn)在理解和生成的準(zhǔn)確性上，還包括在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)的靈活性和效率。例如，通過(guò)細(xì)粒度的模型訓(xùn)練，一些大模型開(kāi)始能夠更好地處理特定行業(yè)的需求，如醫(yī)療健康、法律咨詢、金融分析等，標(biāo)志著大模型技術(shù)開(kāi)始朝著垂直領(lǐng)域深耕發(fā)展。

進(jìn)入2024年，隨著技術(shù)的成熟和社會(huì)的廣泛認(rèn)知，人們的焦點(diǎn)逐漸從“技術(shù)能做什么”轉(zhuǎn)移到了“技術(shù)怎樣為產(chǎn)業(yè)服務(wù)”。尤其是在B端市場(chǎng)，大模型技術(shù)的落地應(yīng)用開(kāi)始受到前所未有的關(guān)注。企業(yè)和組織越來(lái)越渴望將這些先進(jìn)的技術(shù)解決方案應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)中，以提升效率、降低成本并創(chuàng)造新的價(jià)值。

在這一背景下，2024年被許多業(yè)內(nèi)人士預(yù)測(cè)為“大模型應(yīng)用的元年”，意味著大模型技術(shù)將從實(shí)驗(yàn)室的研究成果轉(zhuǎn)化為廣泛應(yīng)用于實(shí)際產(chǎn)業(yè)的解決方案。

百度作為在大模型技術(shù)領(lǐng)域的先行者，其在這一轉(zhuǎn)變過(guò)程中的實(shí)踐尤為值得關(guān)注。百度智能云千帆大模型平臺(tái)的成功，為大模型技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的潛力提供了有力的證明。據(jù)悉，2023年12月以來(lái)，千帆平臺(tái)服務(wù)的企業(yè)用戶已超過(guò)8萬(wàn)家，累計(jì)幫助企業(yè)精調(diào)1.3萬(wàn)個(gè)大模型，并開(kāi)發(fā)出16萬(wàn)個(gè)大模型應(yīng)用。更為重要的是，其API日調(diào)用量的環(huán)比增長(zhǎng)達(dá)到了97%，這一數(shù)據(jù)不僅展示了大模型技術(shù)在企業(yè)中的廣泛應(yīng)用，也反映出了企業(yè)對(duì)于高效、可靠的AI解決方案的迫切需求。

產(chǎn)業(yè)落地，不僅關(guān)注技術(shù)指標(biāo)，也看成本

在大模型技術(shù)的產(chǎn)業(yè)落地過(guò)程中，成本無(wú)疑是一個(gè)不可忽視的重要因素。即便是擁有前沿技術(shù)和突破性性能的大模型，如果其應(yīng)用和運(yùn)營(yíng)成本過(guò)高，也難以實(shí)現(xiàn)廣泛的商業(yè)落地和規(guī)模化應(yīng)用。這一點(diǎn)，企業(yè)尤其是中小型企業(yè)，在考慮采用大模型技術(shù)時(shí)顯得尤為重要。對(duì)于它們來(lái)說(shuō)，技術(shù)投資必須與經(jīng)濟(jì)效益相匹配，即尋求最佳的“效價(jià)比”。

大模型的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用成本主要包括數(shù)據(jù)收集、處理成本，模型訓(xùn)練的計(jì)算成本，以及模型部署和維護(hù)的成本。如何在不降低模型性能的前提下，進(jìn)一步降低這些成本，成為了實(shí)現(xiàn)大模型技術(shù)商業(yè)落地的關(guān)鍵。

提高“效價(jià)比”意味著在確保模型性能的同時(shí)，降低模型的使用成本。這不僅涉及到模型訓(xùn)練和運(yùn)行時(shí)的成本控制，也包括模型更新和維護(hù)的成本。優(yōu)化計(jì)算資源利用率、提升數(shù)據(jù)處理效率、簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)或采用更經(jīng)濟(jì)的云服務(wù)策略等，都是提高效價(jià)比的有效手段。此外，開(kāi)發(fā)輕量級(jí)模型、模型壓縮技術(shù)的進(jìn)步，也為降低成本提供了新的解決路徑。

面對(duì)不同行業(yè)、不同規(guī)模和不同需求的客戶，構(gòu)建一個(gè)多樣化的模型體系成為了降低成本、提高適應(yīng)性的重要策略。以百度的大模型產(chǎn)品為例，其涵蓋了從ERNIE 3.5這樣的通用大模型到ERNIE Tiny等輕量級(jí)大模型，再到針對(duì)特定場(chǎng)景優(yōu)化的ERNIE Character和ERNIE Functions等垂直場(chǎng)景大模型。這種多樣化的產(chǎn)品線，不僅能滿足不同客戶在精確度、效率和成本之間的不同權(quán)衡需求，也顯著提升了大模型技術(shù)的商業(yè)化可行性和靈活性。

大模型_百度_百度智能云-1

（百度智能云千帆大模型平臺(tái)模型矩陣）

輕量級(jí)大模型，如百度推出的ERNIE Speed、ERNIE Lite和ERNIE Tiny，通過(guò)減少模型的參數(shù)量和優(yōu)化模型的結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了在保持較高性能的同時(shí)，顯著降低了推理成本和提升了運(yùn)行效率。這些模型特別適合需要在資源受限的環(huán)境下運(yùn)行的應(yīng)用，如移動(dòng)設(shè)備、邊緣計(jì)算設(shè)備等。而垂直場(chǎng)景大模型，則通過(guò)對(duì)特定領(lǐng)域的深入優(yōu)化，提高了在特定任務(wù)上的效果，減少了企業(yè)客戶進(jìn)行模型二次開(kāi)發(fā)和調(diào)整的需要，直接降低了使用成本。

從單項(xiàng)冠軍，到全能型選手，是大模型進(jìn)化的方向

在大模型技術(shù)的發(fā)展歷程中，早期階段的競(jìng)爭(zhēng)，往往集中在如何將核心技術(shù)指標(biāo)推向極致，例如模型的準(zhǔn)確率、理解能力和生成能力等。這一階段的大模型，可以被視為“單項(xiàng)冠軍”。然而，隨著技術(shù)的成熟和市場(chǎng)的發(fā)展，僅有卓越的技術(shù)指標(biāo)已不足以滿足日益復(fù)雜的應(yīng)用需求。大模型技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，正從追求單一技術(shù)指標(biāo)的極致，轉(zhuǎn)向成為能夠廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域的“全能型選手”。

為了實(shí)現(xiàn)從技術(shù)競(jìng)賽到商業(yè)落地的轉(zhuǎn)變，除了保持在核心技術(shù)指標(biāo)上的領(lǐng)先外，還需要一系列配套工作的支持。這包括但不限于提升模型的通用性和適應(yīng)性、簡(jiǎn)化模型的部署和維護(hù)過(guò)程、以及降低技術(shù)門(mén)檻，使得非專業(yè)用戶也能輕松利用大模型技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題。這些配套工作的目的是為了讓大模型技術(shù)更加“接地氣”，能夠真正融入到各行各業(yè)的實(shí)際業(yè)務(wù)中去。

以百度為例，其在推進(jìn)大模型技術(shù)產(chǎn)業(yè)落地的過(guò)程中，不僅持續(xù)優(yōu)化和升級(jí)了其大模型本身，如ERNIE系列模型的持續(xù)進(jìn)化，同時(shí)還構(gòu)建了一整套配套的產(chǎn)品體系。

千帆AppBuilder組件，是百度為了簡(jiǎn)化大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)流程而推出的低代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái)。通過(guò)提供可視化的操作界面和豐富的預(yù)置組件，AppBuilder使得企業(yè)用戶能夠在不具備AI知識(shí)的情況下，快速構(gòu)建和部署基于大模型的應(yīng)用。這大大降低了企業(yè)利用大模型技術(shù)開(kāi)發(fā)新應(yīng)用的技術(shù)門(mén)檻和成本，加速了大模型技術(shù)在企業(yè)中的落地速度。

此外，在大模型應(yīng)用中，高效的信息檢索和管理是非常關(guān)鍵的。百度推出的向量數(shù)據(jù)庫(kù)，旨在提供一種高效、可靠的解決方案，用于管理和檢索大規(guī)模的向量數(shù)據(jù)。這對(duì)于提升基于大模型的搜索、推薦和個(gè)性化服務(wù)等應(yīng)用的性能至關(guān)重要。通過(guò)與大模型技術(shù)的深度融合，向量數(shù)據(jù)庫(kù)能夠支持復(fù)雜的查詢操作，滿足企業(yè)在不同場(chǎng)景下的需求。

大模型原生應(yīng)用時(shí)代，正在向我們招手

隨著大模型技術(shù)的飛速發(fā)展，其應(yīng)用領(lǐng)域和方式也在不斷演化。在這個(gè)過(guò)程中，我們可以看到大模型應(yīng)用開(kāi)始向兩個(gè)不同的方向分化：一方面是用大模型來(lái)改造傳統(tǒng)軟件，另一方面則是更為前沿的大模型原生應(yīng)用。

這種分化與云計(jì)算領(lǐng)域的發(fā)展有著驚人的相似性，其中傳統(tǒng)的云應(yīng)用相當(dāng)于將既有的線下應(yīng)用遷移到云端運(yùn)行，而云原生應(yīng)用則是從一開(kāi)始就為云計(jì)算環(huán)境設(shè)計(jì)和優(yōu)化，充分利用云計(jì)算的特性，如彈性伸縮、微服務(wù)架構(gòu)等。

類似的道理，大模型原生應(yīng)用是完全基于大模型技術(shù)的特點(diǎn)，來(lái)設(shè)計(jì)和構(gòu)建的應(yīng)用。這類應(yīng)用從一開(kāi)始就考慮到了大模型的強(qiáng)大能力和特性，如自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別、數(shù)據(jù)分析等，以及模型的可擴(kuò)展性和靈活性。這種從底層到頂層的全面優(yōu)化，使得大模型原生應(yīng)用能夠更高效、更直接地解決復(fù)雜問(wèn)題，同時(shí)也更加靈活和適應(yīng)性強(qiáng)。

（百度智能云千帆AppBuilder）

相比之下，傳統(tǒng)的大模型應(yīng)用可能只是簡(jiǎn)單地將大模型技術(shù)作為一種增強(qiáng)工具，附加到現(xiàn)有的產(chǎn)品或服務(wù)上，而沒(méi)有充分發(fā)揮大模型的潛力。這種方式雖然可以在一定程度上提升產(chǎn)品的功能，但往往無(wú)法實(shí)現(xiàn)技術(shù)的最大價(jià)值，也難以完全滿足日益增長(zhǎng)的用戶需求。

與之不同的是，大模型原生應(yīng)用在多個(gè)方面都有顯著的優(yōu)勢(shì)：

1. 深度集成：大模型原生應(yīng)用將大模型技術(shù)作為核心組件，深度集成到應(yīng)用的各個(gè)方面，確保應(yīng)用的每個(gè)功能都能充分利用大模型的能力。

2. 靈活適應(yīng)：這類應(yīng)用能夠更靈活地適應(yīng)不同的業(yè)務(wù)需求和場(chǎng)景，通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)或結(jié)構(gòu)，快速響應(yīng)市場(chǎng)變化。

3. 性能優(yōu)化：基于大模型的特性，這些應(yīng)用在設(shè)計(jì)時(shí)就考慮到了性能優(yōu)化，能夠有效管理資源消耗，提升處理速度和響應(yīng)時(shí)間。

4. 用戶體驗(yàn)：大模型原生應(yīng)用能夠提供更自然、更智能的用戶交互體驗(yàn)，從而提升用戶滿意度和應(yīng)用的整體價(jià)值。

隨著大模型技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，和企業(yè)對(duì)技術(shù)應(yīng)用價(jià)值的深入認(rèn)識(shí)，大模型原生應(yīng)用的重要性日益凸顯。這些應(yīng)用不僅能夠最大限度地發(fā)揮大模型的潛能，還能推動(dòng)各行各業(yè)的創(chuàng)新和變革。未來(lái)，我們可以預(yù)見(jiàn)，無(wú)論是在企業(yè)級(jí)應(yīng)用、消費(fèi)者服務(wù)還是公共服務(wù)領(lǐng)域，大模型原生應(yīng)用都將成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步和技術(shù)創(chuàng)新的重要力量。

正如云原生應(yīng)用已經(jīng)成為當(dāng)今云計(jì)算應(yīng)用的主流，大模型原生應(yīng)用也將在不久的將來(lái)，成為大模型技術(shù)應(yīng)用的主流方向。它們將推動(dòng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)和服務(wù)提供的新模式，為用戶帶來(lái)前所未有的體驗(yàn)，同時(shí)為企業(yè)打開(kāi)新的增長(zhǎng)和創(chuàng)新空間。

來(lái)源：數(shù)據(jù)猿

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