AI大模型激烈混戰!一天之內,華爲、阿里騰訊等巨頭紛紛出手

來源:華爾街見聞 常嘉帥

一天之內,多家巨頭宣佈AI新進展,大模型混戰卷出新高度。

最近幾個月,國產大模型的內卷激烈程度可以用“神仙打架”來形容。本週五,大模型混戰又達到了新高度,據華爾街見聞不完全統計,僅在今天,就有華爲、阿里、騰訊、商湯京東等企業發佈或更新大模型。

“百模大戰”的盛況中,誰最有可能造出中國版GPT-4?

華爲雲盤古大模型3.0正式發佈

7月7日,華爲雲在開發者大會2023上發佈盤古大模型3.0。華爲常務董事、華爲雲CEO張平安表示,盤古大模型3.0是完全面向行業的大模型,包括“5+N+X”三層架構。

張平安在會上表示,盤古大模型不會作詩,只做事,將圍繞“行業重塑”“技術紮根”“開放同飛”三大創新方向,持續打造核心競爭力,爲行業客戶、夥伴及開發者提供更好的服務。

三層架構分別爲:

L0層包括自然語言、視覺、多模態、預測、科學計算五個基礎大模型,提供滿足行業場景中的多種技能需求。盤古3.0爲客戶提供100億參數、380億參數、710參數和1000億參數的系列化基礎大模型,匹配客戶不同場景、不同時延、不同響應速度的行業多樣化需求。同時提供全新能力集,包括NLP大模型的知識問答、文案生成、代碼生成,以及多模態大模型的圖像生成、圖像理解等能力,這些技能都可以供客戶和夥伴企業直接調用。無論多大參數規模的大模型,盤古提供一致的能力集。

L1層是N個行業大模型,華爲雲既可以提供使用行業公開數據訓練的行業通用大模型,包括政務,金融,製造,礦山,氣象等大模型;也可以基於行業客戶的自有數據,在盤古大模型的L0和L1層上,爲客戶訓練自己的專有大模型。

L2層爲客戶提供了更多細化場景的模型,更加專注於政務熱線、網點助手、先導藥物篩選、傳送帶異物檢測、颱風路徑預測等具體行業應用或特定業務場景,爲客戶提供“開箱即用”的模型服務。

盤古大模型採用完全的分層解耦設計,可以快速適配、快速滿足行業的多變需求。客戶既可以爲自己的大模型加載獨立的數據集,也可以單獨升級基礎模型,也可以單獨升級能力集。

在L0和L1大模型的基礎上,華爲雲還爲客戶提供了大模型行業開發套件,通過對客戶自有數據的二次訓練,客戶就可以擁有自己的專屬行業大模型。同時,根據客戶不同的數據安全與合規訴求,盤古大模型還提供了公用雲、大模型雲專區、混合雲多樣化的部署形態。 

阿里AIGC應用“通義萬相”

在2023年世界人工智能大會上,阿里雲正式推出AI繪畫新品“通義萬相”。

基於阿里研發的組合式生成模型Composer,通義萬相提出了基於擴散模型的‘組合式生成’框架,通過對配色、佈局、風格等圖像設計元素進行拆解和組合,提供了高度可控性和極大自由度的圖像生成效果。

用戶可以在通義萬相中輸入提示詞,以輸出相應圖像。除文生圖以外,通義萬相也推出了包括風格遷移、相似圖生成等功能。

從此,圖片設計的門檻將大幅降低,無論是藝術設計、遊戲,還是文創,都將迎來一場變革。

目前,通義萬相具有以下三大功能:文生圖、相似圖生成、風格遷移。

文生圖功能爲基本的形式,只要輸入prompt,選定創作風格(水彩、油畫、中國畫、扁平插畫、二次元、素描、3D卡通等),通義萬相就可以自動生成海量的創意靈感。通義萬相已正式上線,對外提供服務。

相似圖生成則可以讓用戶根據現有素材,快速地批量擴展相似素材。只要用戶提供一張參考圖像,就可以獲得一張與之內容、風格類似的圖像。

而風格遷移,則是爲一張原圖生成一幅指定風格的新圖。

下圖爲來自“新智元”的測試,使用通義萬相將下圖穿着白紗女性,改成法國印象派畫家雷諾阿的風格。

遷移完成後,得到了這樣一幅印象派的人物肖像。

據“新智元”測評表示,通義萬相的部分作圖能力,已經在逼近全球最牛AI作畫神器Midjourney。

騰訊MaaS平臺升級

世界人工智能大會期間,騰訊雲宣佈升級MaaS平臺,將行業大模型能力應用到金融風控、同傳翻譯、數智人客服等新場景中;其中,首次公佈的金融風控大模型,相比傳統風控有10倍效率提升。

在技術底座領域,自研星脈高性能計算網絡、向量數據庫,爲大模型的行業應用提供更充沛的算力基礎設施。其中,最新升級的騰訊雲自研星脈高性能計算網絡,能提升40%的GPU利用率,節省30%~60%的模型訓練成本,爲AI大模型帶來10倍通信性能提升。基於騰訊雲新一代算力集羣HCC,可支持10萬卡的超大計算規模。騰訊雲AI原生向量數據庫,最高支持10億級向量檢索規模,延遲控制在毫秒級,相比傳統單機插件式數據庫檢索規模提升10倍,同時具備百萬級每秒查詢(QPS)的峯值能力。

在應用創新方面,騰訊雲行業大模型能力應用到金融風控、交互翻譯、數智人客服等場景中,極大提升了智能應用效率。

行業大模型加持的金融風控解決方案,相比之前有了10倍效率提升,通過騰訊積累超過20年的黑灰產對抗經驗和上千個真實業務場景,整體反欺詐效果比傳統模式有20%左右的提升。企業可以基於prompt模式,迭代風控能力,從樣本收集、模型訓練到部署上線,實現全流程零人工參與,建模時間也從2周減少到僅需2天。即便樣本積累有限的情況下,也可以完成快速搭建,跳過“冷啓動”過程。

在交互翻譯領域,基於行業大模型技術加持,同傳技術不再需要百萬級的訓練數據,僅需“小樣本”訓練就能實現較好效果,專業領域的翻譯也能減少人工調優的參與,保障翻譯效果,在多個垂直行業落地。其中,騰訊同傳已經連續六年爲世界人工智能大會主論壇提供AI同傳服務。

在數智人領域,今年騰訊雲推出了小樣本數字人工廠,僅需少量數據、24小時內即可復刻2D數字分身,讓企業應用數智人服務成本大大降低。現在,依託AI生成算法,數智人3D形象的復刻速度得到大幅提升,通過生成式動作驅動,結合行業大模型能力,可讓企業獲得更“個性化、專業、自然逼真”的數智員工,讓“面對面”專業服務成爲可能。

商湯大模型全面升級

世界人工智能大會期間,在“大愛無疆·日日新”人工智能論壇上,商湯科技宣佈“商湯日日新SenseNova”大模型體系將多方位全面升級,以及在該體系下的一系列大模型產品更新和落地成果。

作爲千億級參數的自然語言處理模型,商湯商量SenseChat 2.0版本突破了大語言模型輸入長度限制,並推出不同參數量級的模型版本,可完美適配移動端、雲端等不同終端及場景的應用需求,降低部署成本。商湯的自研生成式大模型商湯秒畫SenseMirage 3.0的模型參數從今年4月首次發佈以來的10億提升至70億量級,能夠實現專業攝影級的圖片細節刻畫。

不僅如此,商湯如影SenseAvatar 2.0數字人生成平臺相較1.0版本的語音和口型流暢度提升30%以上,實現4K高清視頻效果,並帶來AIGC生成形象及數字人歌唱功能。此外,商湯瓊宇SenseSpace 2.0的空間重建效率提升20%,渲染性能提升50%,每100平方公里場景的建圖時間僅需38小時即可完成(1200 TFLOPS/秒算力支持);而商湯格物SenseThings 2.0對小物體的紋理及材質還原達到毫米級精細度,並突破對高反光和鏡面物體的採集難題。

金融領域,商湯與銀行、保險、券商等客戶展開合作,利用數字人進行智能客服、智慧營銷等工作,並通過接入大語言模型能力,提供投研分析、研報撰寫等新功能,實現降本增效。此外,掛載金融知識庫後,還能100%基於客戶的產品說明進行內容問答輸出,並實現信息及時更新。

醫療場景,商湯基於海量醫學知識和臨牀數據打造了中文醫療語言大模型“大醫”,提供導診、問診、健康諮詢、輔助決策等多場景多輪會話能力,未來也即將支持醫學圖像、文本、結構化數據等多模態綜合分析,並可不斷提升醫療語言理解和推理能力,持續賦能醫院診療效率及患者服務提升。

其他AI企業進展

本土AI獨角獸出門問問發佈“序列猴子”

出門問問攜內測探索大模型“序列猴子”及AI CoPilot解決方案亮相世界人工智能大會。據介紹,“序列猴子”是一款具備多模態生成能力的大語言模型,模型以語言爲核心的能力體系涵蓋“知識、對話、數學、邏輯、推理、規劃”六個維度,能夠同時支持文字生成、圖片生成、3D內容生成、語言生成和語音識別等不同任務。“序列猴子”具備自然語言理解、知識、邏輯以及推理等能力,並可以基於這些能力進行對話。

京東:正在訓練大模型,對其前景很有信心

京東集團副總裁、探索研究院院長何曉冬表示,目前訓練時間在兩個月左右的基礎通用大模型,成本估計在幾千萬元,對大模型的商業前景和落地場景很有信心。他建議,創業公司入局大模型應該找到屬於自己的“護城河”,面對目前的“百模大戰”現狀,何曉冬認爲,對於市場而言,有壓力和競爭是好事,將有效促進行業發展。

風險提示及免責條款

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