“為什么要做垂直類大模型”，360集團創(chuàng)始人周鴻祎已經(jīng)回答了N次。8月9日他再一次從成本、場景、專業(yè)化層面解釋，總結(jié)起來就是一句話：垂直產(chǎn)業(yè)需要“偏科生”。當(dāng)天下午360智腦分別與奇富科技、出門問問、中稅集團等8家企業(yè)簽署合作協(xié)議，雙方將共創(chuàng)企業(yè)級大模型解決方案。企業(yè)級、垂直化是360頻繁強調(diào)的大模型戰(zhàn)略方向。兩個月前，360智腦API（應(yīng)用程序編程接口）正式開放就是信號。

當(dāng)天，周鴻祎再次為大模型垂直化站臺，他向北京商報記者坦承，不要神化大模型，“大模型最核心的能力是寫作生成和知識問答，企業(yè)客戶可以先在一個小切口場景把大模型用起來，再去跟自身業(yè)務(wù)做協(xié)同”。

“三好生”落地困難多

(資料圖片)

大模型正在激發(fā)各行各業(yè)對產(chǎn)品、服務(wù)、場景、需求、商業(yè)價值的重新想象，但具體到落地還存在不少困難。

8月9日，360集團副總裁彭輝將通用大模型落地的困難總結(jié)成七點：缺乏行業(yè)深度、不“懂”企業(yè)、數(shù)據(jù)安全隱患、知識更新不及時、“胡說八道”、投入巨大、無法保證所有權(quán)。具體到行業(yè)深度和數(shù)據(jù)安全，他進(jìn)一步解釋，通用大模型不能滿足企業(yè)級應(yīng)用場景的垂直性和專業(yè)性要求，使用公有大模型容易造成企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)泄露。

簡單點說，通用大模型是指能夠處理多種任務(wù)和領(lǐng)域的模型，例如國外的GPT，國內(nèi)的文心一言、通義千問等。垂直大模型是指針對特定領(lǐng)域或任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計的模型，比如在語音識別、自然語言處理、圖像分類等領(lǐng)域，針對網(wǎng)絡(luò)文學(xué)的閱文妙筆、聚焦視頻的新壹視頻大模型猛刷存在感，通用大模型廠商也針對不同的行業(yè)秀肌肉。

子彈已經(jīng)飛了一會，AI大模型“軍備競賽”的兩個發(fā)展方向成為當(dāng)下的討論焦點。中稅集團高級合伙人陳秋武對通用大模型和垂直大模型的差異有切身體驗。他向北京商報記者介紹，“2022年11月底中稅開始做稅務(wù)方面的大模型，一開始選擇的就是垂直賽道。當(dāng)時我們就考慮到通用賽道沒有垂直賽道數(shù)據(jù)的問題，這會導(dǎo)致通用大模型在垂直賽道的表現(xiàn)不準(zhǔn)確、不專業(yè)”。

做偏科生挺好

垂直賽道企業(yè)有大模型能力的需求，通用大模型廠商有落地渴望，合作就這么來了。

8月9日，360智腦分別與奇富科技、英博數(shù)科、數(shù)引網(wǎng)、忽米科技、創(chuàng)業(yè)黑馬、神州融安、出門問問和中稅八家企業(yè)簽署合作協(xié)議，基于360智腦大模型共創(chuàng)企業(yè)級大模型解決方案。具體來看，360集團與奇富科技計劃打造金融行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)大模型；與數(shù)子引力打造汽摩行業(yè)大模型解決方案；與忽米科技將聯(lián)合推出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全解決方案和智能升級配套方案。

在和北京商報記者交流時，周鴻祎把大模型走垂直化道路比作偏科生。他以安全類大模型舉例，“安全大模型需要懂奧數(shù)么？需要會作古詩么？需要自動翻譯么？要把它單項的運用做得非常成功，最后跟各個大模型相互配合。企業(yè)做了這么久的數(shù)字化和信息化，也沒有看到一個針對企業(yè)的萬能IT系統(tǒng)，啥都能管對吧，其實我覺得做偏科生挺好的”。

彭輝也表示，大模型未來的發(fā)展趨勢是垂直化，要在通用大模型基礎(chǔ)上，以安全可控的方式讓客戶定制自己的垂類大模型。

站在投資者的角度，英諾天使基金合伙人提出，AI應(yīng)用場景投資有兩點可以關(guān)注：賦能舊場景、創(chuàng)造新場景，“舊場景下，有利于既有的產(chǎn)業(yè)巨頭，初創(chuàng)公司不易成功。新場景的話有兩點很明確，一個是被認(rèn)為是新一代AI互聯(lián)網(wǎng)入口的AI Agent（人工智能代理），另一個是AI安全”。

他也拿稅務(wù)大模型舉例，“稅務(wù)領(lǐng)域不是任何一家通用大模型能夠吃掉的市場，可能是中稅集團這樣企業(yè)的市場。有了大模型，中稅集團就可以降本增效，交付更好的產(chǎn)品，讓客戶更加滿意”。

數(shù)據(jù)仍是挑戰(zhàn)

宏觀一點看，“大模型落地要找準(zhǔn)剛需和痛點，先從辦公和服務(wù)場景切入，把‘萬事通’變成‘行業(yè)通’‘企業(yè)通’”，彭輝和周鴻祎一樣，也強調(diào)了要從小切口落地，比如做信息和情報分析、做知識問答和培訓(xùn)、辦公協(xié)作和總結(jié)等。具體的步驟可以分解為四步：業(yè)務(wù)分析與場景選擇、數(shù)據(jù)采集與清洗準(zhǔn)備、訓(xùn)練企業(yè)專有大模型、開發(fā)企業(yè)場景化應(yīng)用。

周鴻祎的解讀更簡單，“先在一個小切口場景把大模型用起來，不破壞現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)，再去跟自身業(yè)務(wù)做協(xié)同，與現(xiàn)有系統(tǒng)無縫融合”。

大模型垂直化已是共識，但并不意味著行業(yè)大模型落地就沒有挑戰(zhàn)。

“大模型離不開算力、算法和數(shù)據(jù)的支持，這三點中數(shù)據(jù)是難點。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是AI訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)的關(guān)鍵，數(shù)據(jù)不光要足夠多，還要足夠豐富和準(zhǔn)確”，中國科學(xué)院文獻(xiàn)情報中心人工智能高級工程師張彧告訴北京商報記者。

聚焦在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)方向的忽米科技解決方案中心總經(jīng)理王成的體驗是：數(shù)據(jù)采集和驗證是一個比較大的挑戰(zhàn)，他提到，“在制造業(yè)企業(yè)內(nèi)部，過程數(shù)據(jù)掌握在具有制造技術(shù)的工程師手里，要實現(xiàn)結(jié)構(gòu)化，再結(jié)合到大模型里，需要周期”。

（文章來源：北京商報）