创业家年会|澜舟科技周明:大模型引领产业智能革命

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创业家年会|澜舟科技周明:大模型引领产业智能革命

11月25日,由创业黑马主办的第15届创业家年会在北京举办,年会主题为“AI给世界一个确定性”。会上,澜舟科技创始人兼CEO、微软亚洲研究院原副院长周明被评为“2023年度创业家”

同时,周明以《大模型引领产业智能革命》为主题发表了演讲。他在演讲中表示,要让大模型走下神坛,与千行百业需求密切结合,取长补短,发挥大模型卓越的效力。

他认为,当下用大模型做To B服务提升企业的数智化水平依旧面临很多挑战。大模型不是纸上谈兵的事情,创业在起步的时候,要把不确定性转化为确定性。大模型团队要跟行业伙伴一起配合打磨,了解他们的痛点和最后一公里,把大模型转化到具体行业场景当中,真正让大模型走向实用。

创业家年会|澜舟科技周明:大模型引领产业智能革命

以下为演讲全文,经创业家&i黑马编辑:

非常荣幸站在这个台上,领了一个沉甸甸的奖——2023年度创业家。我认为这是一个分量非常重的奖,对于我这种由科学家转到创业家、企业家的人,这个奖是一个非常大的肯定,比我获得这个领域的最佳论文奖都重要!

我想先说几句话,再开始今天的演讲。

第一句话是感谢。感谢过去几十年以来,一直支持和鼓励我的家人、同事、同学、投资人等等。2020年年底,我从工作了二十几年的微软研究院离开,出来创业。当时就想到大模型有可能成为千行百业的基础模型,所以就勇敢地走出来了。

第一个感谢给创新工场和李开复博士,让我在创新工场做塔尖孵化。使我有机会从科学家一点点学到一些创业理念,学到一些投融资的理念,组建团队的理念,从而最终创立澜舟科技。刚开始的时候只有我一个人,没有一行代码,也没有一行数据,我举目四望,空荡荡只有我一个人,从那里起步,所以非常感谢创新工场对我的支持。

第二个感谢给团队。我一点点组建团队,他们从干中学、干中练,现在已经成为澜舟科技各个方面的骨干力量。

第三个感谢给投资人,创新工场、张亚勤博士领导的科学家基金、联想创投、斯道资本和中关村科学城对我们的支持和鼓励。

再说一点感想。人生是非常艰难的,芸芸众生,现在全世界80亿人,一个人充其量活到100岁。但是在宇宙这种苍茫的时空中,都是过眼云烟、沧海一粟。一个人如何能过好自己的一生呢?是过一个安居乐业的小康生活终其一生,还是做一点与众不同的事情呢?每个人都可以有自己的选择,其实没有高低上下之分。但是我想,一个人活一世,还是要给周围的人带来一点点不同,要给自己带来一点点不同的体验。

我想到几句话分享给大家:

第一句话:人如蝼蚁,要有鸿鹄之志。

第二句话:命如纸薄,应有不屈之心。

第三句话:人活在世界上,要努力前行。

第四句话:任何事情都是不确定的。今天的主题就是这样。没有人一开始就定义了未来。王侯将相,宁有种乎?在大模型时代,谁告诉你,大厂就一定会战胜创业企业呢?谁告诉你Open AI就一定会引领世界AI的未来呢?谁告诉你新的创业者就不能脱颖而出呢?让我们每个人都一起努力,坚持前行,勇敢地成为创业中的黑马!

讲完这些感想的话,开始我的演讲。我的演讲主题是《大模型引领产业智能革命》。

最近一年多以来,大模型风起云涌,国外的Open AI引领风骚,国内千模大战此起彼伏,你方唱罢我登场。

有很多泡沫,也有很多实际的新思考。

大模型最重要的事情是什么呢?就是用海量的数据,用充足的算力,训练一个大模型。最后用大模型支持各种活动。

如果是做To B,做企业服务的话,就支持企业的数智化转型。我们想把企业的数字化水平提升,用大模型遇到了很多挑战,这里我总结四个最重要的挑战。

第一,训练和部署成本极高。

第二,数据泄露问题。国企企业不能把数据上传到美国服务器,甚至数据不能出公司。

第三,幻想问题用大模型产生的结果可能会胡说八道,不敢相信。

第四,虽然大模型处理能力很强,但处理行业的具体场景时,它的能力是薄弱的。

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我们要从不确定性当中找到确定性。针对以上的问题,我来说说我的解决之道。今年3月份,各个投资人一看大模型兴起,非常着急。我划了一个示意图,投资人说,这应该叫“周明曲线”。

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“周明曲线”说了什么呢?就是大模型可以做千千万万的事情,但做To B服务时,最关键的是语言理解能力把语言理解能力做好了,才有时间去做其他事情,没有时间就专注做这个语言理解能力这个确定性的事情。

语言理解能力代表了意图理解、多轮对话和文本生成。做好语言理解能力,需要多大的模型呢?100亿到1000亿(参数)的模型足以,不用想太多,你也没那么大的实力。做这么大的模型,需要多少算力呢?如果做100亿到500亿(参数)的模型,200块A100足够了。

这件事定义了一个创业团队的成本,不要追Open AI,不要一开始就想解决人类的智能问题。你起步时,把很多不确定性确定化,主攻一头,把它做好,然后再去做企业服务。

这样的思路一层层走下来,就是面向企业数智化提供大模型层次化服务。

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最底层是百亿到千亿的模型,通常100亿到200亿的模型够了。第二层加上行业知识、数据,形成行业大模型,一点点逼近行业的能力。第三层是在这个基础上,加上场景知识,把场景用户体验做到极致。最后一层是AI Agent,让不懂编程的人,发一条自然语言的命令,大模型理解以后,顺序拆解执行,形成最后的结果。

怎么让大模型、通用人工智能走到行业模型呢?很多人说,这是一个非常简单的事情。做大模型的人把各个学科的数据灌进去,日后降维打击所有学科、所有领域。这个说法,至少在今天无法说通。

我们对行业场景不理解,做的一切都是纸上谈兵。要做好行业大模型,一定要全、专、优的领域数据、行业数据。做更好的模型优化算法,还需要对应场景的深度理解,这些都不是大模型团队的特长,需要跟行业伙伴多次打磨,形成长期的伙伴关系,才能把行业和场景做好。

我们发现这样的场景用大模型做不好,我们用小模型来做,做好了。再针对行业的最后一公里,形成优化的过程。到了这时候,用户已经看不到大模型了,只看到了行业的具体的应用。

我认为大模型的未来,就是让用户看不到大模型。

大模型每天发生各种各样的变化,公众没有必要跟着这样的变化走,他们应该过自己应该过的平静生活。有的人去炒作,有的人去努力,那是他们的事,我们只关心我们要做什么,这就是AI Agent的概念。

我们是大模型的主人、是人工智能的主人,我们发命令,他去执行就可以了。我们现在做的尝试,就是在To B领域结合用户的典型场景,发布自然语言的命令,让大模型理解逐个执行,最后取得了非常好的效果。

我们特别重视跟合作伙伴一起打磨,大模型不是纸上谈兵的事情,守在会议室、办公室、实验室每天去练模型,练一个空洞无比的模型。今天比谁大,明天比谁宽,后天比谁长,这都是没啥意义的事情,最终要让大模型落地,发挥实效。这一点大模型团队要跟行业伙伴一起配合打磨,了解它的痛点和最后一公里,多次迭代,才能真正让大模型走向实用。我们通过与华为、传神、同花顺、华夏基金、中金、某头部运营商等几十家标杆企业在大模型领域进行的深入合作,有效地打磨了我们的大模型技术

最后用这样两话结束我今天的演讲。

第一、让大模型走下神坛,与千行百业需求密切结合,取长补短,发挥大模型卓越的效力。

第二、从应用中得到反馈,才能不断促进大模型技术的发展。总之,大模型的开发必须要和大模型的应用两条腿走路,两者才能相得益彰。我认为这是大模型引领产业智能革命的未来发展路径,谢谢大家。
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正文完
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