腾讯云王麒:大模型技术加速媒体数字化转型

大模型技术,推动千行百业数字化升级提速。

在近日举办的“与改革开放同行:2023财经媒体发展论坛”上,腾讯云副总裁、腾讯云智能解决方案负责人王麒向与会媒体机构,分享了大模型技术将如何加快媒体数字化转型,其中智能客服、内容创作、内容推荐都是典型的大模型技术应用场景。

王麒表示,大模型不仅能看而且能够识别;不仅能写代码,而且能解析代码。

例如,Open AI的大模型GPT-4最近通过19轮人机对话,设计出一款人类目前技术上没有达到的芯片水平,本质就是GPT学会了芯片设计语言里硬件描述语言。

大模型的发展方向是多模态结合。早期的人工智能仅仅局限于单纯的文本、自然语言处理(NLP)或者单独的图形图像、视频和语音等。但现在的大模型已经能够把多种模态混合进行训练,从而产生更强大的能力,这些都将为媒体行业应用带来巨大改变。

王麒举例称,在智能广告领域,大模型通过对广告数据的智能分析,可以实现快速用文生图的方式生产营销文案,帮助广告提升投入产出比。

腾讯在6月19日发布了行业大模型研发进展,依托腾讯云TI平台打造行业大模型精选商店,提供MaaS(Model-as-a-Service)一站式服务,在TI平台内置高质量行业大模型基础上,企业加入自己独有的场景数据,就可以快速生成自己的专属模型,解决场景痛点。

就企业而言,应该如何应用大模型?王麒提出了三个方向,首先是聚焦自身业务,搞清楚要用大模型技术解决业务哪些流程、场景;第二,安全、合规是前提,确保大模型应用可信、可靠、可用;第三是要保障数据质量,企业要用优质数据来训练大模型。

充沛算力是大模型训练的基础,也是新一轮由AIGC推动的人工智能时代的重要底层设施。王麒介绍称,腾讯云发布了专为大模型训练设计的新一代HCC高性能计算集群,采用最新一代的腾讯云星星海自研服务器,具备业界最高的3.2Tbps互联带宽,算力性能提升了3倍。而向量数据库(Tencent Cloud VectorDB),则可以使数据接入AI的效率比传统方案提升10倍。这些创新都将为客户的模型训练提供强大的支持和动力。

他进一步说道,基于这些底层的基础设施,会衍生出各行各业垂直类的行业大模型,比如传媒大模型、金融大模型、政务大模型、文旅大模型等。

具体到传媒行业,以媒资标签为例,针对海量的新闻资讯、海量图片,大模型技术可以更加细化标签力度,把过去的粗粒度的标签变成细粒度的标签。

此外,大模型技术可以提供智能标题和智能摘要生成。王麒举例称,通过传媒大模型,可以短时间内为研报提取30-50种摘要,这将大大节省人力编辑的工作。

在数字人制作中,通过腾讯云智能的小样本数智人生成平台,只要提供3分钟的个人视频和语音,就能在24小时内制作出数字分身,通过文本、语音输入即可快速生成播报视频,大大缩短视频内容生产时间,降低成本。

王麒总结称,大模型在实践过程中的挑战非常大,首先是计算资源少,此外还面临缺乏优质数据资源、投入成本高、专业人才稀缺等难题。此外,大模型中使用的一些训练数据往往都是企业价值最高的数据。“对此,腾讯沉淀了行业大模型全生命周期一体化的完整方法论,覆盖‘模型选型-训练共建-部署应用’全流程,可以针对客户需求,提供私有化部署、公有云托管多种灵活部署方案,助力企业快速创建和部署AI应用。”