刷新大模型世界观
对于大模型的落地而言,基础软件是重要的前提。这也是为什么越来越多的软件厂商在大数据平台、向量数据库、湖仓一体等方面加大投入力度的重要原因。以前,基础软件存在较大的性能与成本上的差异化。因此,软件、模型与硬件的统一优化空间巨大。“强大而灵活的基础软件、开放弹性的白盒模型,再加上精通业务的专业人才,将加速实现大模型落地‘最后一公里’的跨越。”方磊表示,“为此,我们重磅推出了
AIFS(
AI Foundation Software)人工智能基础软件
& DataPilot数据领航员产品体系,为
AI应用的落地夯实基础设施平台。”
通用模型、垂类模型相辅相成
大模型确实威力巨大,但它是否可以放之四海皆准,解决一切问题呢?从目前来看,一些巨大的场景、尖端的应用,还是要采用专用系统,而碎片化的场景或者解决一些长尾的
to C方面的问题,则更适合采用通用大模型。说到底,专与精是两类不同的需求。一些行业的细分需求,寄希望于通过对通用大模型进行微调就能解决问题,实际上并不可行。一方面,通用大模型并不一定具备特定行业所需的能力;另一方面,即使你想对大模型进行微调,可能也会因为大模型本身过于“沉重”,而力不从心。从这个角度说,垂类大模型是有其存在和发展的必要性。
AI普惠化 任重道远
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关键词
大模型
数据
技术
人工智能
算力
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