人工智能+ ｜ 生產力變革，大模型時代的產品重塑
從ChatGPT到Sora，一系列因AI技術突破而誕生的“未來場景”令人目不暇接，在今年的全國兩會中，“人工智能+”更是被寫入政府工作報告，推進人工智能形成新質生產力，已成為當前亟待推進的“關鍵工程”。金現代高度重視并密切跟蹤AI技術的發展，深耕以服務場景落地為基礎的AI技術研究，在近日東興證券人工智能專題論壇上，金現代董事長黎峰發表題為“生產力變革，大模型時代的產品重塑”演講，分享了新一代人工智能發展趨勢及金現代在大模型應用領域的實踐成果。
2024年將是大模型實現企業應用的元年
黎峰提出，2024年將是大模型實現企業應用的元年，并從以下6個方面進行了論證：以昇騰、海光、海飛科為代表的多種國產芯片，已完成對多個大模型的適配；從營銷、在線客服、數字化辦公到信息化安全與策略，大模型的應用場景日益清晰；截至2023年8月，全國大模型企業參與起草標準3065條，大模型標準建設如火如荼；截至2023年8月，大模型授權專利超20萬件；從傳統的服務器部署向模型盒子、一體機模式轉變，大模型應用終端在發生深刻變革。
自然語言交互是實現產品重塑的率先突破點
黎峰表示，自然語言交互是實現產品重塑的率先突破點。DOS系統時代，需要專業人士以敲指令的形式進行交互；Windows時代上升到以可視化視窗的方式，普通人就可以上手；而大模型時代則實現了“機器適應人”的轉變。自然語言交互使得機器能夠直接理解人類語言，進而執行各種命令、完成多種任務和提供反饋。這種交互方式的變革將極大提升用戶體驗和工作效率。
然而，通用大模型的訓練主要基于公開互聯網知識，對企業內部知識缺乏了解，無法滿足企業內部業務開展的要求。為了解決這一問題，金現代結合企業文檔、數據庫等內部知識庫對大模型進行干預，構建垂直領域的大模型，使其更好地適應企業業務需求。
以CRM為例，通過結合大模型技術，使CRM具備自然語言交互能力，不僅可以隨時解答企業用戶的各類問題，實現個性化回答，還支持以圖表等形式展示數據，幫助用戶更直觀地了解業務情況，真正實現以數據驅動決策。同時，通過LoRA微調和SQLCoder等技術手段，對大模型進行訓練和優化，將回答準確率從68%提升至96%，成功實現CRM業務處理能力的大幅提升。
針對非結構化數據查詢中由“模型幻覺”、“過時知識”及“不透明推理過程”導致的答非所問等難題，金現代較早地探索并應用高級RAG技術，提升生成答案的準確性，使答案邏輯更加清晰、條理更為分明。
在論壇上，黎峰還分享了大模型重塑“電力應急管理系統”“汽車大數據綜合分析平臺”“智慧識才干部大數據分析系統”“LIMS實驗室管理系統”等多個產品的實踐經驗。大模型技術的持續演化和突破將對全社會生產力和生產關系產生顛覆性變革，金現代致力于以AI引領產業革新，未來將持續關注大模型技術的最新進展，以創新驅動發展，為各行各業注入新的活力。