腾讯汤道生：行业大模型是企业拥抱大模型的更优选项

7月6日消息，6日，2023世界人工智能大会在上海举办。腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生，在大会全体会议-产业发展论坛，做主题演讲。

汤道生表示，通用大模型有很强的能力，但并不能解决很多企业的具体问题。企业的大模型应用需要综合考虑行业专业性、数据安全、持续迭代和综合成本等因素。基于行业大模型，构建自己的专属模型，也许是企业更优的选项。

“通用大模型可以在100个场景中，解决70%-80%的问题，但未必能100%满足企业某个场景的需求。”汤道生表示，通用大模型一般是基于广泛的公开文献与网络信息来训练的，许多专业知识与行业数据积累不足，导致回答的行业针对性与精准度不够。但用户对企业提供的专业服务，要求高、容错性低，企业一旦向公众提供了错误信息，可能引起严重后果。

他表示，企业如果基于行业大模型，再加上自身数据进行精调，可以建构专属模型，打造出高可用的智能服务。而且模型参数比通用大模型少，训练和推理的成本更低，模型优化也更容易。

同时，行业大模型和模型开发工具，也可以通过私有化部署、权限管控和数据加密等方式，防止模型训练和使用带来企业敏感数据的外泄。

另外，大模型落地过程，还需要经过算法构建、模型部署一系列环节，每个环节都不能“掉链子”。模型后续还需要不断地迭代调优，这需要用到系统化、工程化的工具。

针对这些问题，腾讯云最近也公布了腾讯云MaaS服务全景图，基于腾讯云TI平台打造行业大模型精选商店，提供金融、文旅、政务、医疗、传媒、教育等10大行业，50多个解决方案；推出行业大模型精调解决方案，帮助模型开发者与算法工程师，一站式解决模型调用、数据与标签管理、模型精调、评估测试与部署等任务，减轻创建大模型的压力。在这些模型和工具平台基础上，企业只用加入自己的场景数据，就可以快速生成自己的“专属模型”。

以下是演讲全文：

大家好！非常高兴参加世界人工智能大会。今天在这里抛砖引玉，也请各位专家指正。

腾讯公司参加世界人工智能大会已经整整5年。在这5年中，我们参与和见证了人工智能“上海高地”的建设。腾讯在青浦的数据中心、松江的长三角人工智能超算中心，累计已经投产了数万台服务器。我们其中一个AI实验室——优图实验室，就在上海，也获得了超过1600 项全球专利。同样设立于上海的科恩安全实验室，在AI安全等领域，也达到了国际领先水平，被称为中国网络安全的“梦之队”。

这5年中，腾讯的人工智能技术和产品也在各行各业落地生根：我们的数智人“入职”了130多个行业，担任金融客服、虚拟主播等“数智员工”，为用户提供个性化的服务。我们的工业AI质检已经在3C零部件、锂电等多个制造业产线上使用，提高良品率的同时，帮助企业降本增效。我们借助AI、游戏引擎等游戏技术以及南航虚像显示技术，生成虚拟飞行环境，为民航飞行员提供更高效、安全的飞行训练。

过去几个月，大语言模型与生成式AI的发展实现了强大的语言理解与推理能力，并能按提词生成完整的段落、精致的图片、视频甚至代码等，让AI成为更强大的个人助手。

很多实体企业既兴奋又焦虑，迫不及待地想要拥抱大模型技术，推动设计、销售、服务等环节的智能化升级，提升生产、经营、管理效率。

事实上，虽然通用大模型很强大，但并不一定能解决很多企业的具体问题。大模型在产业场景中是否真正可靠、可用？怎样才能保护好企业数据产权和隐私？如何降低大模型的使用成本？这些都是企业需要考虑的现实问题。

企业基于行业大模型构建自己的专属模型，也许是更优的选项。同时也要借助高效的专业工具，不断优化、迭代模型，满足企业和市场持续变化的需求。

首先，借助行业大模型，更高效地为用户提供精准服务。

通用大模型一般都是基于广泛的公开文献与网络信息来训练的，网上的信息可能有错误、有谣言、有偏见，许多专业知识与行业数据积累不足，导致回答的行业针对性与精准度不够，输出的信息也相对宽泛。虽然通用大模型整体水平在不断提升，但策略上有点像要把大海煮沸（Boil the Ocean），并不聚焦。通用大模型可以在100个场景中，解决70%-80%的问题，但未必能100%满足企业某个场景的需求。

但用户对企业提供的专业服务，要求高、容错性低，企业一旦向公众提供了错误信息，可能引起巨大的法律责任或公关危机。因此，我认为，每个企业都可以基于由专业知识和数据训练出来的行业大模型，再加上企业自己的数据进行精调，建构独有的“专属模型”，更高效地打造出高可用的智能服务。

同时，基于行业大模型的企业专属模型，模型参数比通用大模型少，训练和推理的成本更低，模型优化也更容易。

其次，借助专属模型，保护企业数据，保证数据安全。

数据是大模型的原材料，模型最终要在真实场景落地，达到理想的服务效果，往往需要把企业自身的数据也用起来。过程中如果数据保护不当，可能会造成企业核心数据、敏感数据的泄漏。

行业大模型和模型开发工具可以通过私有化部署等方式，让模型训练更放心，也可以避免员工访问模型时，发生企业敏感数据的外泄。

如果模型服务是面向用户，用户的反馈数据也可以用来优化专属模型，不断提升服务体验。

再次，借助高效率的平台开发工具，实现模型快速、低成本的持续优化。

模型在产业中的落地是一个复杂的系统化工程，要经过数据处理、算法构建、模型部署一系列环节，每个环节都不能“掉链子”。

同时，企业模型的应用也不是一次性部署完了就结束了。还需要在使用中不断根据新的数据调整，让模型跟上不断变化的市场和用户需求。过程中就需要管理好大量的数据与标签，不断测试与迭代模型。这就需要用系统化、工程化的工具保障模型的持续运行。

基于这些企业现实问题和需求的思考，上个月，我们也正式公布了腾讯云MaaS服务全景图。

基于腾讯云TI平台打造的行业大模型精选商店，提供金融、文旅、政务、医疗、传媒、教育等10大行业，超过50个解决方案。在这些能力模型基础上，伙伴们只需要加入自己独有的场景数据，就可以快速生成自己的“专属模型”。我们也可通过模型的私有化部署、权限管控和数据加密等方式，帮助企业用户在使用模型时保护好自身数据，更加安心。

我们也推出基于腾讯云TI平台的，行业大模型精调解决方案。帮助模型开发者与算法工程师，一站式解决模型调用、数据与标签管理、模型精调、评估测试与部署等任务，减轻创建大模型的压力。

比如，我们和国内的头部在线旅游公司，基于“文旅大模型”打造了机器人客服。当用户咨询假期行程，如果是基于通用大模型的客服机器人，只能给出一些简单的景点介绍。但当我们基于行业大模型，加入企业数据进行模型精调之后，客服机器人的回答变得更加精准、可用和详细，能够规划出交通、景点、酒店安排，甚至可以直接提供预订链接，以及优惠券等信息。不仅实现了贴心的服务，也具备了更强的销售转化能力。这才是企业所需要的。

我们也将行业大模型能力融入到腾讯自身的企业级应用，通过更智能的服务，帮助客户提高工作效率。

例如，新一代的腾讯企点智能客服基于行业模型，结合客户业务需求进行训练与精调，可以提供更精准、更详细的回答，用户体验也更人性化。同时，借助企点分析平台，销售人员用自然语言提问就可以实现准确的商业分析，不需要花费大量的时间学习复杂的软件、制作看板。

我们的数智人也因为融入了AI生成算法，提升了数字形象的复刻速度。2D数智人的制作只需要录制3分钟的真人口播视频，借助平台的多模态处理能力，就可以实时建模并生成高清人像，在24小时内，制作出与真人近似的“数智人”，成本大大降低。

各位嘉宾！伴随着大语言模型的发展，产业和社会正在从数字化、网络化走向智能化。在这个过程中，我们始终认为人工智能发展的根本目标是落地于产业，服务于人。能真正解决用户需求、距离场景和数据更近的企业，将拥有大模型的未来。

腾讯将携手各方伙伴，以优质模型、澎湃算力让每个企业的“黄金数据”发挥出高效用，助力产业创新发展。

腾讯人工智能的产业实践，也将在腾讯分论坛和游戏AI分论坛中，与大家做详细分享。另外，也非常欢迎大家到腾讯展台，体验一下录制3分钟视频制作自己的数智人等技术。

谢谢大家！

生成海报

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。