圖說：星環科技創始人、CEO孫元浩在做演講 採訪對象供圖
以ChatGPT為代表的超大語言模型的迅速應用，加速了AI普及，讓AI伸手可及，並開始走進我們的工作和生活。毫無疑問，AI大模型等技術已經深刻地影響到所有行業的發展，並正在重構企業核心產品，重塑用戶與企業產品和服務的交互方式。近日，「向星力·未來數據技術峰會（FDTC）」日前在上海舉辦。星環科技創始人、CEO孫元浩表示，未來各個領域都會誕生「專家型」的行業大模型，人人都可能成為數據科學家，人類與數據的交互方式將發生重大變革，語言、視頻等自然語言的交互方式將逐漸普及，這時，每個人都將需要一個「虛擬業務助手」。
行業大模型知識火候尚有「欠缺」
「當我們用大模型在行業中落地的時候，很快就發現了一個挑戰——大模型雖然在理解人類自然語言、歸納生成文本圖像上有驚人的表現，但它無法理解行業術語，也不能執行行業的特定任務，更無法針對行業做分析、推理和決策。」孫雲浩評價說，在特定領域中，大模型並沒有成為「專家」，目前的「學識水平」只相當於一個本科生或本科低年級。
「究其原因，大模型之所以還是『實習生』，主要還是因為它缺乏行業深度知識庫的學習，讓它沒辦法解決特定行業的業務問題。」孫元浩分析說，其一是因為機器學習需要時間，其二是不管是通用還是行業大模型，輸入都有限制，其三是大模型有時精準度不夠，容易出現「幻覺」，需要一個知識庫來校正結果。
給行業大模型加上知識「外掛」
「超大模型雖好，訓練、維護的技術要求高、訓練難度大，費用巨大，同時，通用大模型對於特定領域的適用性不佳。」為此，星環科技在行業內首先提出行業大模型應用創新場景，推出相應的工具，幫助企業構建自有的行業大模型，通過大模型基礎設施，形成具備「新型人機互動」且「敏捷可持續疊代」的人工智慧應用。
在峰會上，星環除了在行業中首先推出兩大行業大模型：服務於金融行業的星環金融大模型無涯，以及大數據分析大模型SoLar 「求索」外，還應對多模態的數據處理，推出了自研的向量資料庫，幫助大模型拓展大語言模型時間和空間維度，讓每個人都擁有個性化的AI助理。「這樣的『外掛』，能把實時的知識、變化的知識放到大模型中，還能校正結果的準確性，極大提升精度。」
孫元浩在現場演示這一行業大模型時介紹說：「這個是目前的70億參數的開源大模型。當問它中糧集團今年的玉米收儲價是多少？它不知道。再問它，新希望生產豬飼料的主要合作上下游企業有哪些？它也只是泛泛地回答，沒有行業知識。但是，當我們用農業知識圖譜等做完補充後，它立刻可以告訴你最新的收儲價是3元人民幣，以及這個價格帶來的影響。它還能直接回答豬飼料主要的供應商是正大集團。」
人人都可能成為數據科學家
ChatGPT主導的對話式AI開始滲透到各行各業，使人和信息結合比以往任何時候都更緊密。孫元浩認為，未來數據處理將走向智能化、多模態和平民化，其中，領域大模型讓數據處理的自動化程度更高、結果更能為我所用；數據處理將從單一模態向多模態進化，企業數據分析來到新的次元；數據處理平民化，讓普通人不再需要掌握複雜工具，就可以快速處理數據。
「未來在每一個領域，如金融、政府、能源、交通等，或許都需要誕生很多領域或行業的大模型，它們具有專家的能力，能夠在上面構造複雜的應用。」這樣的「未來」，一方面對大模型的專業性有了更高的要求，另一方面，也給普通的數據使用者提出了難題。這時候就需要創新設計，來同時滿足專業和非專業人士的需求。就比如，這次亮相峰會的星環「求索」大模型作為數據查詢和分析的智能助手，能為數據工程師、數據科學及業務人員提供服務，也希望讓非專業用戶在不需要學習和掌握資料庫程式語言的前提下，就可以通過自然語言按需查詢數據。
新民晚報記者 馬丹