6月19日，騰訊云正式公布了行業(yè)大模型研發(fā)進展，為客戶提供MaaS（Model-as-a-Service）一站式服務，幫助客戶生成專屬大模型和提供相關應用。

通用大模型近期備受關注，這是騰訊首次公布大模型相關進展。而從發(fā)布會來看，騰訊選擇將重點放在AI和行業(yè)相結(jié)合上，希望解決各個行業(yè)存在的具體問題。

對企業(yè)客戶而言，通用大模型有著專業(yè)知識與行業(yè)數(shù)據(jù)積累不足，針對性與精準度不夠的痛點，且企業(yè)客戶對數(shù)據(jù)的專業(yè)性要求很高，容錯率較低，信息失誤會帶來法律風險，企業(yè)需要可控、可追溯、可修正，且能經(jīng)受充分測試的大模型。

騰訊集團高級執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群CEO湯道生認為，企業(yè)需要的是具體行業(yè)針對性的垂直模型，企業(yè)可以用自己的數(shù)據(jù)對行業(yè)模型進行訓練和微調(diào)，讓大模型能提供更具有實用性的服務。

在發(fā)布會上，騰訊云直接推出了覆蓋了金融、文旅、政務、傳媒、教育等10大行業(yè)的模型，提供超過50個解決方案。騰訊展示了文旅行業(yè)、金融、教育等行業(yè)的垂直模型——這都是騰訊CSIG的重點服務行業(yè)。

以文旅行業(yè)為例，基于垂直行業(yè)大模型的智能客服，能夠提供更詳細的每日日程規(guī)劃，如交通、景點安排，及定制化的推薦方案。

騰訊云也同樣推出了MaaS（模型即服務）服務。騰訊云會為客戶提供模型預訓練、模型精調(diào)、智能應用開發(fā)等行業(yè)大模型解決方案，其次，企業(yè)可以根據(jù)TI平臺內(nèi)置的大模型，加入企業(yè)自己的數(shù)據(jù)，生成專屬模型。企業(yè)也可以根據(jù)自己的業(yè)務規(guī)模，選擇不同參數(shù)、不同規(guī)格的模型服務。

為了讓企業(yè)用起來，騰訊云在TI平臺上提供了一系列模型工具鏈，如數(shù)據(jù)標注、訓練、評估、測試和部署等。

在安全角度，騰訊云可以提供模型的私有化部署、權(quán)限管控和數(shù)據(jù)加密等方式，保證數(shù)據(jù)安全和使用安全，保證敏感數(shù)據(jù)的保護與安全合規(guī)。

算力是直接影響大模型訓練和使用效果的因素。訓練和推理需要耗費大量的算力，算力能力的穩(wěn)定性、性能直接影響大模型訓練速率和效果。騰訊云會為客戶提供算力能力。

騰訊云在今年4月推出了面向模型訓練的新一代HCC（High-Performance Computing Cluster）高性能計算集群，提供穩(wěn)定計算、高速網(wǎng)絡與專業(yè)運維的服務，讓客戶可以將精力放在模型構(gòu)建和算法優(yōu)化上。該集群采用了騰訊云星星海自研服務器，互聯(lián)帶寬達3.2Tbps，算力性能可以提升3倍。據(jù)湯道生介紹，目前，幾家AI獨角獸和騰訊云展開了合作。

此外，騰訊即將推出更適合AI計算的向量數(shù)據(jù)庫。向量數(shù)據(jù)庫可以更高效處理圖像、音頻和文本等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)檢索規(guī)模10倍提升，數(shù)據(jù)接入AI效率提升。

目前，騰訊的行業(yè)垂直模型已在賦能騰訊內(nèi)部的行業(yè)應用。如騰訊會議將推出覆蓋會議全流程場景的小助手，可以幫助用戶進行日程安排、管理，且可以自動生成總結(jié)摘要，可以讓用戶回顧會議重點。

騰訊的企點智能客服，也會基于行業(yè)大模型和客戶的具體業(yè)務，讓客服機器人能提供更精準、詳細的回答。

在企點分析平臺上，垂直模型可以為銷售人員提供精準的商業(yè)分析，如當銷售人員問最近7天購買業(yè)瀏覽人數(shù)變化趨勢時，企點分析平臺可以直接回答詳細的變化趨勢，銷售人員不需要再學習各種復雜軟件、制作看板。

發(fā)布會后，騰訊云也安排了和騰訊云副總裁、騰訊云智能負責人、優(yōu)圖實驗室負責人吳運生，及騰訊云副總裁、騰訊云智能研發(fā)負責人、優(yōu)圖實驗室研發(fā)負責人、騰訊企點研發(fā)負責人吳永堅的交流對話，以下為經(jīng)編輯對話：

問：為什么選擇在這個時候發(fā)行業(yè)大模型？

答：我們希望大模型跟行業(yè)相對能夠做深入的結(jié)合，能夠?qū)嵸|(zhì)的具體的解決我們行業(yè)當中存在的對各個行業(yè)各個客戶存在的具體的問題。

在過去幾個月時間里，大模型技術飛速發(fā)展，在過去的時間里，我們掌握了相關的行業(yè)大數(shù)據(jù)積累，覺得現(xiàn)在合適把我們過去的一些實踐層面的思考和我們所積累的工具鏈給大家分享。

問：騰訊現(xiàn)在的解決方案和之前相比，會有何不同？

答：我們認為，本質(zhì)上是要在特定的行業(yè)里去滿足客戶的需求，我們會發(fā)現(xiàn)有一些可能以前技術上不好解決的問題，用了大模型技術之后，有更好的、更容易的解決手段。

問：大模型能很好地幫助客戶降低成本嗎？

答：我們的主要精力不會說考慮怎么推廣，更多還是希望扎實地把這些工具、這些能力運用到客戶那里，提升他們的生產(chǎn)力。我們會選擇一些行業(yè)里面有代表性的客戶去進行合作建設，去產(chǎn)生一些標桿的意義，所以這個過程我覺得是一個很自然而然的過程。

問：客戶對大模型的態(tài)度反應如何？

答：非常歡迎和擁抱，他們確實看到了以前一些很難解決的問題，得到解決了。如印章檢查，印章蓋在簽名上，此前很難提取出章的樣子，再識別出簽名內(nèi)容和簽名日期。現(xiàn)在可以做到了。

問：智能客服已經(jīng)是行業(yè)行業(yè)大戶型落地的核心場景之一，騰訊云有哪些優(yōu)勢？

答：首先，我們堅持的是垂直行業(yè)模型的思路，能解決很多具體行業(yè)的問題。二是，我們背后有著過去多年的行業(yè)積累，這是很重要的基礎。三是，底層的基建部分，算力、網(wǎng)絡、工具鏈等，還是比較有門檻的。四是安全能力，騰訊在過去20多年里面，在安全里面有很深的積累。保證輸出的答案是合法合規(guī)的。

問：現(xiàn)在行業(yè)大模型跟產(chǎn)業(yè)結(jié)合處于什么樣的一個階段？

答：現(xiàn)在還是處于比較早期的階段，一方面我們現(xiàn)在大部分的技術還在發(fā)展過程中，非常多的技術的門類都在發(fā)展；二是產(chǎn)業(yè)對于模型的理解還有待加強。我們在面對行業(yè)特定問題的時候，都要去特定解決。

問：對于開源模型你們怎么看？

答：開源模型，我們對不同模型也會做嘗試。比如去年評測時，我們發(fā)布的萬億模型，一直是在榜首的，同時，我們也會密切關注開源的發(fā)展，如開源模型，和開源模型之上的技術發(fā)展和應用發(fā)展。

問：騰訊現(xiàn)在使用的模型參數(shù)如何？

答：我們有不同規(guī)模的模型，但是我們更關注怎么解決客戶的問題，用最有效最低成本的手段去解決客戶的問題。不同的參數(shù)量，對于數(shù)據(jù)的要求和算力的要求是完全不一樣的，包括后續(xù)的訓練、推理成本都是不一樣的。

問：騰訊云如何保證內(nèi)部的算力資源調(diào)度的？

答：我們目前沒有遇到非常大的瓶頸和沖突。我們會提供算力，在一些行業(yè)里，客戶本身也會有自己的計算資源，我們提供一整套的工具鏈和大模型服務流程，方法論，以及評測專家服務就可以了。

問：金融領域，很多銀行等企業(yè)也會部署私有化小模型，我們現(xiàn)在的行業(yè)預訓練大模型和上一代小模型相比有什么區(qū)別？

答：大模型，在不同參數(shù)量上會有很多的區(qū)別，邏輯推理確實需要很大的參數(shù)量，但是智能問答等，有十幾B的需求，就可以滿足客戶的需求。客戶的預算，是結(jié)合客戶需要解決多大問題的難度，和需要解決的資源，來設計這套方案。有的場景，預算甚至不會增加，反而會降低，不再需要過去那樣部署非常多的方案。

問：MAAS平臺和之前的AI平臺相比有什么升級和不同？

答：以前的AI平臺，更強調(diào)的是平臺的工具屬性，做數(shù)據(jù)標準、訓練，模型評測等?，F(xiàn)在升級到MaaS后，工具屬性仍然有，且客戶可以直接在我們平臺之上直接使用我們的模型，去做下一步的任務。