又一款国内行业垂类 AI 大模型对外发布。
钛媒体App 3月18日消息,近日举行的北京师范大学京师大模型传播应用系统发布第2期暨大模型垂类应用论坛上,上海云阙智能科技有限公司公布营销垂直大模型·云阙 AI 平台。
这是继大模型驱动多模态文本分析系统XBL507之后,第二期京师大模型传播应用系统发布。
云阙智能创始人、董事长毛雷雷表示,尽管整个产业对AIGC的需求呈爆发式增长,但AIGC产业与营销传播行业相结合仍面临很大的应用门槛,尤其是AIGC进入产业实践会面临很多问题,如底层技术制约、人才匮乏、垂直领域相应技术的匹配产品工具不太适用,以及落地过程中的商业模式、业务场景、传播流程都会面临困难。
云阙智能联合创始人、CTO郑浩提到,AIGC的能力强大,但与营销传播行业实现融合落地有一定的难度,其中主要有三大难点:首先是AIGC的文字、图片和视频涉及到拟传播的“产品”的外观形态、参数,使用体验必须精准,不能有错误、变形等;第二是用于营销传播的文字、图片和视频,需要具备传播属性、紧跟热点热梗、具有记忆点,不能纯粹平铺直叙;第三是营销传播从业者文科社科类背景居多,从业者了解以什么样的内容能达到传播效果,但他们缺少工具的使用能力,因此需要将IT从业者的技术能力和有传播经验的从业者能力相结合,打造一个极低门槛的工具。
因此,毛雷雷指出,面向AIGC技术与营销传播行业相融合,云阙智能打造了内容科学体系、部分行业垂直模型及品牌专属模型、跨媒体智能分发等六个技术解决路径,基于通用大模型构建一整套云阙 AI 平台的行业解决方案,应用于汽车、餐饮、消费电子、金融、房产等多个行业的AIGC商业化应用落地。
郑浩表示,云阙 AI 模型支持文字、图片、视频处理等。仅在汽车领域,云阙模型支持502个行业垂直内容标签,超过6亿种文字裂变,超过300万的图片及视频模拟,1.5万套高质模型落地;合作层面,云阙 AI 平台支持200多个垂直行业模型,超80个场景模型。
毛雷雷透露,过去两个月,整个产业对AIGC的需求呈爆发式增长,云阙智能已经为15家企业做过战略咨询,并且美国100家头部企业CMO的调研数据显示,2024年企业AIGC预算分配已经占总预算的25%。
他强调,国内营销产业是万亿级市场,但其中面临结构性矛盾和供需错配,因此,云阙智能希望将AIGC与内容营销产业相结合,加速AIGC产业的落地。未来,公司将会携手高校、企业、产业链伙伴与AIGC超级个体等共同推动AIGC生产力变革,助力人才、技术及业务场景、组织的全面AIGC化,提升产业AIGC渗透率,从而促进产业发展与繁荣。
与此同时,这场活动上,北京师范大学新闻传播学院教授、北京师范大学传播创新与未来媒体实验平台主任喻国明发表《小有小的用处:大模型传播生态下的小模型》的主题演讲。
喻国明教授表示,中国目前面临GPU算力限制,一家做成规模的大模型公司需要50万片GPU卡,而全中国只有150多万片(英伟达)GPU产品。因此,大模型算力不足下,不应该“一窝蜂”做大模型,而是应该做一些垂直行业、边缘计算的小模型,从而解决实际应用问题。
他坦言,目前大模型在发展中面临算力极限、数据私属、算法深化以及风险治理方面的一系列问题。目前中国拥有丰富的场景、数据,但算力支撑并不强大的背景下,就可以用百万级、千万级等相对较小参数的模型,用较小的算力支撑就能解决场景类、应用类的问题,这或许就是当下情况一种应用的发展模式的锤炼。
“由于有了ChatGPT(OpenAI),其实它在整个结构建设方面已完成了对人脑的仿生学意义上的模仿甚至超越,这实际上就是今天大模型发展的现状。其实,我们要追赶世界一流水平,既要用国家之力来做,但实际上还有很多挑战和困难,所以我们一定要做竞争,大量场景式的落地反而是我们可以发力、可以有丰富的市场空间。”喻国明表示。
喻国明所提到的“小模型”,主要包括三种:场景模型、私域模型、边缘模型。他指出,在构建小模型过程中,我们可以通过点、线、面这样一种传播逻辑来构造,从而降低大模型生态下产生的文化信息结构性偏差等各方面问题。
在喻国明看来,小模型从点、线、面三条路径入手:以算法模型为“点”,扩大模型数据来源的多样性,优化算法模型赋予多样性;以社会关系为“线”,增加“信息偶遇”,嵌入个人的社会关系实现扩张性;以信息系统为“面”,大小模型协同互构完善社会信息供给结构,以减少信息系统的偏差,为破茧(破除信息茧房)提供可能性路径。
“模型的价值不在于数据、算法、算力的大小,而在于能否为人创造真正的价值大小,并且在价值链条中扮演关键角色。价值的最终实现,取决于大模型与小模型之间的融合与协同。”喻国明在演讲结尾表示。
(本文首发钛媒体App,作者|林志佳)
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