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从想象力到生产力,大模型的命运齿轮开始转动

2023-08-15 16:39:44  

“大模型是炒作还是真革命?”


(相关资料图)

投行高盛在研报中提出的这个尖锐问题,揭开了行业的集体焦虑。颠覆、变革、重塑,形容大模型变革的前缀如此似曾相识。犹记得,前几轮科技热潮中,每隔一段时间都会冒出个概念“溜”一圈,引发一阵炒作和狂欢后,悄然熄火。 大模型会不会成为这组剧目中的篇章?这个AIGC的“时代之问”显得真实又迫切。

于是,通用大模型之风狂飙半年后,大模型的命运齿轮开始转动,钟表指向垂直大模型落地应用的时区。能不能落地、有没有解决业务需求的能力,成了参数比拼之外,检测大模型成色的黄金标准。

从想象力到生产力

长期以来,AI的概念总是悬浮在半空,常描绘一个激动人心的效果图,但具体怎么去“施工” “建设”并未回答清楚。

大模型出现后,AI找到新的着力点,科技仿佛又一次站在新纪元的门口。以ChatGPT、Llama 2、文心一言为代表的通用大模型,诗词歌赋、聊天作画信手拈来,展现出极高的“智商”,惊艳世界。

而通用大模型狂飙半年后,风向变了。

ChatGPT成为互联网史上最快突破1亿用户的产品后,用户开始出现负增长。这让“虚火论”又一次笼罩行业。有人担忧AI又一次“遇冷”,如烟花般绚烂的绽放却只有一瞬。

事实上,大模型非但没有变冷,还变得更加务实,技术的想象力正快速转为生产力,从业者已经取得共识:架构层只容得下有限的玩家,更多参与者必须聚焦在模型层和应用层,将好看、好玩的能力变成顶用、好用的工具。

于是,在大模型改变世界、改变产业的宏大叙事之外,更多人把视线焦点聚在眼前业务的细微处,把目光从通用大模型转向垂直大模型在行业中落地的路径,致力于用技术创新来解决问题,提高产业效率。

例如,华为盘古大模型发布会上,旗帜鲜明地提出“不作诗,只做事”的口号,用大模型赋能政务、矿山、气象等行业,还宣布盘古大模型在矿山领域实现首次商用;京东灵犀也把触角深入零售、物流、健康等场景,解决真实产业问题;办公软件WPS则在文档软件中集成大模型能力,让创作更轻松;近日,消费金融行业头部企业马上消费也表示,将基于自身坚实的技术积累和金融行业数据,发布金融大模型,助力业务提质增效。

这批企业一致的选择表明,大模型不仅是平台级的工业革命,也可以是各细分领域的小机会。应用导向者正撸起袖子,当起实干家,争相进入大模型庞大体系的纵深处,扳动能给业务场景带来增益的一颗颗齿轮。

三横三纵,扎根产业场景

据《经济观察报》不完全统计,全国已经出现了超106个大模型。它们集体“浮出水面”,给外界一种错觉:大模型可以速成,不过是将已有的技术换个概念装“旧酒”。

事实上,大模型并非横空出世。在被ChatGPT引爆前,BAT们就在研发自己的大模型。而马上消费员工成长平台“马科大研究院”的培训通知也显示,2021-2022年期间,该公司技术团队数次就“语言模型应用”“机器学习模型可视化”等话题展开内部技术交流。

这表明,早在ChatGPT出现之前,这些企业就已着手大模型研发与应用探索。

AI能给行业带来什么价值?大模型技术如何走向市场?除了要在技术上达到领先,更要关注两个核心问题:供给端能提升哪些效率而形成广阔的市场;需求端能如何提质增效,重塑体验。

比如客户服务,传统的人工客服占用巨大人力资源,而通过大模型在自然语言处理上的优势,可以大大降低服务成本,提高效率;再如,风险管理是金融的核心,大模型可以通过数据挖掘和机器学习,更精准地预测和评估风险,提高风控技术的精度。

据了解,目前马上消费的人工智能技术主要应用在三大场景:一是金融智能对话,实现实时人机协作、持续学习、可信安全合规;二是金融数字人,通过大模型+组合式AI多模态能力,实现有温度的数字人;三是金融服务的AI核心引擎,通过大模型的大脑与心理学的有机结合,实现有情感的人机互动体验。

马上消费CTO蒋宁认为:“大模型在金融领域有广泛的应用前景,能构建用户个性化服务体验。在数字中国的建设背景下,大模型将有效提升金融领域营销、运营等价值链效率,进一步拓展数据决策在风控领域的创新应用效果,助力金融行业数字化转型产生实质性的飞跃。”

马上消费CTO 蒋宁

在马上消费看来,大模型是一道“应用题”,作答要以用为先,扎进场景,锻造自我造血和商业化的能力。

生成式AI,顾名思义,输出的结果是大模型“涌现”出来的结果,会有一定“胡说八道”的可能。一旦要落地到对精准度要求甚高的产业,这种不确定性将是致命的。对合规工作要求甚严的金融机构来说就更是如此。

而且,金融行业在数据安全、隐私保护、消费者权益保护等方面都有严格要求,金融大模型必须既聪明又靠谱,确保事实上的准确性和逻辑的可控性。

基于这些特性,蒋宁表示,为实现大模型落地领跑,马上消费制定了“三横三纵”战略,形成了独特的方法论。

在“三横”能力维度,包括持续学习、模型控制、组合式AI,要达到行业领先;在“三纵”场景,包括实时人机决策、多模态大模型、数据智能,要做深做透,做到更聪明、更稳定、更安全可控。

在AI坐标系上,通用大模型如同一横,广度有余,深耕程度不足。马上消费尝试将金融业垂直化的那一竖找到,扎根向下,将生成式模型强大的迁移学习和泛化能力,与垂直领域辨别式模型的可用性和专业性相结合,嵌入并优化金融行业的流程,找到精准的、重塑用户体验的价值点,积聚势能。

从数据到知识,从单点到矩阵

当前,全世界科研机构仍未能弄清大模型内在的运作机理,但对于如何做好大模型,已经形成共识:参与者要有深厚的技术池积累,并具备高质量行业数据,否则,再多的概念、风口也无济于事。

一直以来,金融业,尤其是消费金融对技术都极敏感,且以产业应用为导向。因为海量业务处理场景下,一小步的技术提升,都可能为行业运营效率带来巨大提升,重塑客户体验。

践行数字化的8年里,马上消费一直致力于挖掘数据价值,实现数据资产化,积累高质量原生数据,包括32亿通真实用户对话和金融领域资料万亿级token,形成了多模态的数据资产。

而数据并不等于能力。马上消费人工智能研究院院长陆全认为,“金融行业能共享的数据很受限,大模型要能把数据沉淀成知识,并复用在同一行业其他用户中而实现共赢。”这种沉淀、转化的关键,正是扎根产业的技术“洞见”。

作为全国领先的技术驱动的消费金融机构,马上消费在长期攀高运动中,对金融行业有了系统的认知,对技术拥有更底层的思考,并在算力、算法与数据这三大支柱上建立了护城河,能够让数据成为驱动大模型做深做透的燃料。

为响应国家扩大内需战略,以小额、分散、普惠为核心的消费金融,必须用技术推动运营成本下降,打通从“普”到“惠”的道路。截至目前,马上消费已自主研发1000多套系统,组建2000余人的研发团队,提交专利申请1300余件。这些技术已经为过亿用户提供自动化营销、风控等服务。

现今,它们也为马上消费大模型技术的成长、应用撑起了空间。

推动大模型这场被视作工业革命级的变革,既要头部企业发挥带动作用,也需要上下游形成合力。就金融业来说,马上消费等一批有硬核实力的企业,以聚焦业务的大模型解决方案为杠杆,撬动金融生态伙伴转型,形成矩阵效应。

当前,马上消费聚焦“自营+开放平台+金融云”战略,不断向同业输出自身科技解决方案。可以预见,大模型也将成为该战略的一环,用安全、可信、合规的大模型去解决更多用户需求,也让生态伙伴享受技术普惠的红利。

在这场拥抱、押注、追赶的大模型潮流中,马上消费是顺时而动者,也是造浪助澜者,将不断深入金融服务场景中,以更实在的科技力在“长坡”铺上“厚雪”。

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责任编辑:hnmd003

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