AI擎天大模型 开啓汽車大數據智能新徵程
GPT4的橫空出世,引領了人工智能技術的新潮流,激發了全球科技公司的創新熱情,Meta、阿裏、百度、百川智能等各大公司紛紛投入這場AI技術的角逐,競相推出大模型產品,如LLaMa2、通義、文心一言以及百川大模型,它們都在AI技術發展上留下了深刻的印記。隨着通用大模型逐漸成爲AI技術的基礎設施,通用大模型領域的角逐已經進入下半場,競爭目標不再僅僅是解決通用問題,更是要解決特定領域的復雜型問題,爲各類應用場景提供強大支持。
2023年10月31日,科技風向標雲棲大會在美麗的杭州盛大召开。這場科技盛會發布了一系列引領未來趨勢的雲計算與AI新技術和新產品,回歸技術初心,向世界展示了雲計算作爲公共服務的社會價值,以及AI技術浪潮下的創新趨勢。
11月1日,在雲棲大會上,衆調科技董事長鄭鑫博士發表了《衆調擎天大模型驅動營銷與培訓創新》的演講,鄭鑫博士現場講解了首個在汽車行業落地的大模型應用,以阿裏雲通義大模型爲底座,結合衆調科技的擎天大模型的行業大模型的預訓練和微調解決方案,形成基於大模型的AI培訓產品,並率先在上汽通用汽車培訓場景測試並發布,這標志着汽車行業大模型在營銷與培訓場景的成功着陸。
擎天大模型提供算力、算法和場景服務的一體化解決方案
擎天大模型是衆調科技公司自主研發的一款大模型的解決方案,旨在爲客戶提供高效、精准的AI應用。擎天大模型以阿裏雲通義大模型商業版本以及優秀的开源大模型,如ChatGLM3、Baichuan2、Ziya、LLaMa2等爲底座,採用低秩自適應(LoRA)方法加入大量高質量的行業數據進行微調訓練,在保持底座大模型原有通用邏輯推理能力不變的前提下,使其對特定行業的知識理解、推理能力有顯著的提升,能夠更好應用到具體的行業場景中。
圍繞擎天大模型,衆調科技提供了大模型一體化服務解決方案。該解決方案包括應用研發平台和模型服務,並支持公有雲MaaS交付和私有雲部署交付的方式。應用研發平台包括語料管理、標注清洗、大模型微調訓練、模型效果評測等功能;模型服務則以擎天大模型爲核心,通過服務API的形式可靈活地將模型能力集成到不同的應用場景中。衆調科技提供模型服務基於主流的LangChain架構,並自研了語料Chunk方案、微調向量模型及召回模型,使得基於擎天大模型解決方案能更有效解決行業難題,如汽車行業召回主語混淆、專業詞匯無法理解、內容生成缺少行業專業性等,從而提升大模型在特定業務場景下的服務效果。
爲了滿足客戶的實際需求,衆調科技基於通義大模型,聯合阿裏雲推出MaaS的VPC部署方案。該方案提供算力、算法和場景服務的一體化解決方案,整體方案通過網絡專线、IP白名單、VPC專有隧道、OAuth2.0認證、租戶隔離等技術手段,在安全高效的前提下能有效兼容用戶側私有雲或私有雲+阿裏雲VPC的底層架構。同時,允許用戶提供自有的GPU資源,通過托管的方式納入到衆調科技的大模型一體化服務平台,提供模型推理算力,使客戶可以有效利用已有資源,降低成本。
衆調擎天大模型AI培訓,是首個面向汽車培訓場景的大模型垂直應用,AI培訓產品基於擎天大模型以及銷售培訓語料庫,構建了培訓PPT與視頻的AI生成、銷售顧問培訓對練以及知識問答功能模塊,實現了汽車培訓場景的“學、練、考、評、問”一體化。
衆調擎天大模型以科技之力引領汽車行業邁向新巔峰
優秀的技術應用於實踐,才能真正發揮價值和潛力。擎天大模型作爲一款領先的人工智能解決方案,以其強大的內容推理和生成能力以及針對特定行業微調技術,在汽車、金融等多個行業得到了廣泛應用,衆調智能服務擎天大模型已在智能座艙、自動駕駛、智慧營銷、智能培訓、智能制造、智能服務6大模塊的30余個場景布局。
擎天大模型已經在汽車、電力等多個行業實踐應用。在汽車行業,擎天大模型已經在AI培訓、內容營銷、客戶服務、售後技術問答、意向評級、自動駕駛標注等十大場景內測並排期發布。在電力行業,擎天大模型可以幫助企業結合電力體系知識,實現在設備、調度、營銷及重大保電任務中的知識歸納、推理研判、日志摘要、報告生成等。
擎天大模型作爲衆調科技公司的創新成果,正在爲汽車行業帶來前所未有的變革,引領汽車行業邁向AI大模型時代。它不僅提升了汽車行業營銷與培訓領域的效率與產能,更在推動整個行業朝着智能化、電動化、網聯化的方向發展上,發揮了舉足輕重的作用。
衆調科技董事長鄭鑫博士表示,衆調科技將借助擎天大模型,對研發、生產、供應鏈、銷售、服務、智駕和智能座艙等多個領域進行賦能,助力車企實現業務的升級和優化,提高效率、降低成本。這不僅將提升企業的品牌形象並促進銷售目標達成,還將整體改善用戶體驗,爲客戶企業創造更大的價值和競爭優勢。在不久的未來,擎天大模型的應用還將拓展到汽車產業鏈生態。
衆調科技CEO謝鵬也表示,“擎天AI大模型將爲智能汽車產業帶來深刻的變革。衆調科技致力於行業大模型建設,未來將在汽車各場景應用中進行逐一實踐與落地,以實現汽車全鏈路的數據智能化。”
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