虽然拓天大模型不提供我们常见的通用toC服务,而是聚焦在三大行业、十大场景,但其底层仍然需要强大的AI基础能力,包括内容生成、多轮对话、语义理解、跨模态交互、知识型搜索、逻辑推理、安全合规、数学计算、编程能力和插件扩展等能力、/p>
施水才介绍说+/strong>拓尔思的大模型基础能力,以自主研发为主,同时积极拥抱开源,在客户需要时也可以与商业大模型进行合作。在中文特性增强的可控生成技术、融合搜索引擎的生成结果可信核查、融合稠密向量的跨模态能力加强、支持外界知识及时更新等四个方面,拓天大模型拥有领先的创新能力、/p>
在自主研发之外,AI工程化能力,也是行业大模型从业者必备的能力,毕竟行业应用落地速度慢,是阻碍大模型迅速普及的一大瓶颈、/p>
施水才说,与其他大模型公司不同,拓尔思一直在从事行业落地解决最后一公里的问题,具有很强的工程化交付能力。落实到行业大模型业务上,这样的工程化交付能力,体现在模型预训练、本地化部署、算力调优、业务系统融合等多个方面、/p>
拓天大模型可以通过私有化部罱/strong>,来解决企业客户最关心的数据安全可控问题;同时通过剪枝、量化、稀疏、蒸馏等优化方案,有效降低大模型对算力资源的要求,实现大模型皃strong>轻量化部罱/strong>、/p>
强大的工程化交付能力,也让拓尔思更了解大模型应该如佔strong>与企业的核心业务系统紧密融合。只有将大模型变成各业务板块的“副驾驶”,才能真正在生产流程中发挥降本增效的价值、/p>
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面向未来:沿着正确的道路继续向剌/strong>
与市场上很多大模型公司只有PPT和DEMO不同,拓尔思此次发布的拓天行业大模型,已经落地应用、/p>
施水才介绍说,拓尔思大模型的启动,始于今年2?日启动的?09工程”。这一工程其实并不是从零开始的,而是把拓尔思多年的技术积累迁移到大模型上,形成新的商业模式、/strong>
如今,百度、阿里、华为都开始发力大模型的行业应用市场。施水才并不惧怕与巨头的竞争,行业know-how的积累、客户需求的认知,能够帮助拓尔思建立起自己独有的竞争优势、/p>
与此同时,拓尔思也在积极构廹/strong>行业大模型的生态合作体糺/strong>,与模型伙伴、算力伙伴、应用伙伴、数据伙伴、投资伙伴等建立起紧密的合作关系,共同研发和推广行业大模型,甚至与客户共同拓展市场、/p>
除了在行业大客户的项目式交付+strong>SaaS化交付模弎/strong>也在施水才的构想当中。他希望通过云服务的模式,将行业大模型的场景化应用,落地到更多的中小企业客户,实现AI的普惠化、/p>
施水才认为,行业大模型的未来在于:场景集成化、AI应用原生化、部署工业化。沿着这种路径,拓尔思正在实现行业大模型应用的快速落地,推动如今火热的大模型市场朝着有应用、有场景、有商业模式的轨道健康发展、/p>
面向未来,施水才表示+/strong>做大模型需要有理想、有信念、有情怀。作为一家上市公司,拓尔思既要背负当期业绩的压力,保证投资的回报,又要为长远的发展布局,但施水才仍然坚定地把行业大模型这一面向未来的事业做下去,因为他相信这是一条正确的道路、/strong>