(资料图片仅供参考)
据介绍,该模型基于华为昇腾昇思AI生态,专注于解决政府与企业内部的定制化内容生成需求,不仅能够实时基于用户输入的文档进行知识增强,同时也可以根据文档中的相关知识,完成快捷的定制化训练,从而实现真正的“千文千面,千人千面”式内容生成,打造政府与企业的“专属”大模型。蜜度首席技术官刘益东告诉记者,与众多平台型公司专注于通用大模型不同,蜜巢是为解决企业端政务端用户需求而诞生的垂直行业大模型,这也是公司对于大模型赛道的态度,即以解决实际场景问题为目的来做大模型。他表示,蜜度深耕政务、媒体垂直行业大模型,首先是基于公司在企业端和政务端市场需求认知的积累。基于过去十余年的行业深耕,蜜度在数据资源方面取得了很大优势,积累了3300多亿条的训练语料。特别是在模型训练过程中,公司与用户数据实时交互,这种基于用户反馈的行业大模型训练对于大模型能力的提升有很大帮助。“通用大模型的研究,是为了让不具备模型构建能力的企业能够享受到大模型带来的便利,更适合实力更强的头部企业去做,行业龙头公司更适合去聚焦行业,去做垂直行业大模型。”刘益东坦言,当然,随着国内“百模大战”的涌现,垂直行业大模型也会面临更严峻的竞争。对于大模型研发企业来说,考验的是公司投入产出的运营能力。“做大模型不是烧钱就可以,而是要用AI能力产生收益,形成技术与业务互相促进的正循环,因此布局大模型的公司从开始涉足这一领域就要考虑投入产出比等实际问题。”刘益东判断,未来大模型行业也必然会出现洗牌和优胜劣汰局面。
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