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智谱AI张鹏:业务匹配性是决定模型落地效果的关键因素
·“让大模型计算1+1等于几,它算对的概率可能在90%以上,但如果让它计算4位数或5位数以上的数字,它不调用外部工具就算不对。如果强求它做这样的任务,它怎么也做不好。所以需要分析你的业务是否需要类人的智能来解决,还是只需要一个简单的计算器就能解决。”
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智谱AI CEO张鹏。
大型企业内部落地大模型解决实际生产业务问题,是大模型时代更关注的问题。7月5日,在2024世界人工智能大会的GLM-新一代基座大模型技术前沿与产业应用论坛上,智谱AI CEO张鹏表示,想要实现AI原生的业务架构,考验的是企业的资源、技术、组件、开发人员等,业务匹配性也是决定模型落地效果的关键因素。
张鹏认为,企业内部的IT系统非常复杂,包括OA系统、会议系统、数据库、用户管理、安全检测等,这些系统大多来自不同开发厂商,版本也不尽相同。管理这些数字资产并产生更大的价值,挑战越来越大。很多业务开发都依赖于大量软件工程人员分解需求、软件设计、编码、测试、上线维护等。“我们期待大模型能够在其中承担非常重要的人机协同作用,它可以接受人类对于业务的自然语言描述,然后拆解成相应的执行逻辑,使用内部数据资产所提供的基础原则来完成业务流程。”张鹏表示,底层能力包括代码生成能力、跨模态内容识别能力等。
想要实现AI原生的业务架构,考验的是企业的资源、技术、组件、开发人员等。张鹏表示,在技术端,企业的技术栈需要满足大模型落地的需求,否则就会耗费时间构建基础能力。在管理端,配置管理手段可以更好激发大模型工具的落地效果。
业务匹配性也是决定模型落地效果的关键因素。大模型存在幻觉,“让它计算1+1等于几,它可能90%以上的情况下能算对,但如果让它计算4位数或5位数以上的数字,它不调用外部工具就算不对。如果强求它做这样的任务,它怎么也做不好。所以需要分析你的业务是否需要类人的智能来解决,还是只需要一个简单的计算器就能解决。”
7月4日,张鹏在世界人工智能大会产业发展主论坛上表示,当下,因大模型而掀起的AI热潮和之前有所不同。过去,人脸识别等AI技术超过人类水平,解决了一些实际问题,但人们觉得这不是AI的终极答案。感知时代的AI,泛用性不够、成本太高,能够产生的实际效能有限。而大模型带来了全新能力,即类人的认知能力,由它带来的效能提升更为重要,大模型的泛化能力能够解决一系列场景和应用需求,从而解决成本和收益的平衡问题。
对于大模型价格战,张鹏表示,大模型价格下降是由于技术驱动,技术越来越好,成本越来越低,价格持续走低。“但这个事情过度就不好,真正的价值传递应该是逐级的,大家往同样一件事情里不断添加自己的价值,再放大这个价值。我们为大家提供更优质的服务,希望大家能够用这个服务创造更大的价值,相应的,我们创造的这一部分价值应该反向再传递回来,这是一个正常合理的市场价值链。”张鹏表示,现阶段,用户在大模型价格战中是得益的,但这并不能长久,“它不是一个正常的商业逻辑。”
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