百模大战愈演愈烈，各大厂商卷出了不同形态：有的大秀肌肉，在文本长度上一骑绝尘；有的与搜索等功能深度融合，成为了全能型 AI 助手……琳琅满目的大模型产品令人目不暇接。
但对于企业用户而言，尽管这些通用大模型各有各的特色，但在解决行业任务时，表现得却并非那么完美。
究其'不能胜任'的原因，主要是通用大模型在特定行业的知识储备并不充足，甚至存在严重的幻觉。
为了弥补这样的缺陷，需要大量的行业数据，模型算法也需要进行优化，而这又会牵扯出算力问题……
也是这种背景之下，为了帮助企业用户更好地实现大模型应用落地，浪潮信息提出了集算法、算力、数据和互联为一体的端到端解决方案。
大模型进入 2.0 时代，但落地依旧困难
随着人工智能技术的快速发展，AI 正在变得无处不在，影响着各种计算设备和平台。
从服务器到个人电脑（PC），甚至是移动设备，AI 算力正在渗透进每一个计算设备，面向人工智能的算力范式不断革新。
除了这种'一切计算皆 AI'的大背景，人工智能的代表性产品——大模型也进入了 2.0 时代。
这意味着将会出现更大的模型，随之而来的是更多的数据需求，以及对算力资源的更大需求。
而算法、算力和数据正是人工智能发展的'三驾马车'，但从当今发展来看，发展得都不充分。
首先，由于大模型的训练成本极其高昂，导致试错代价极高，进而出现了在大模型时代对于算法的创新依旧有所保守的局面。
算力的资源也并不均衡，北京智源研究院副院长兼总工程师林咏华认为，大模型 2.0 时代，不能只关注单颗芯片的能力，而是需要考虑从芯片到服务器集群，再到数据中心的存储和计算关系，以及整个网络的协同。
数据方面的情况一样不乐观，随着大模型对计算规模的需求增加，人类产生的已知数据，对于大模型而言即将甚至已经不足。
除了大模型自身发展受到算力和数据等方面的桎梏，对于企业用户来说，大模型落地还存在更多的现实问题。
一是大模型缺少专业的行业数据，不可避免地导致了幻觉问题，难以适用于企业场景。
另一方面，有些企业应用场景中，对模型窗口长度需求极大，现有的模型可能无法满足需求。
此外，开发难度大、技术门槛高，也是企业实现大模型落地的一个重要壁垒。
想要解决这些痛点难点，需要从上到下的整个生态为之发力，而浪潮信息正是企业大模型落地助推者中的一份子。
端到端开发企业大模型应用
第十届 IPF 浪潮信息生态伙伴大会上，浪潮信息 AI 软件研发总监吴韶华隆重发布了企业大模型开发平台元脑企智 EPAI。
EPAI 平台提供了端到端的企业大模型落地解决方案，解决了企业大模型应用开发流程复杂、门槛高等困难。
大模型 2.0 时代，数据就是资产，掌握数据就等于掌握了话语权。
而 EPAI 提供了上亿条基础知识数据，同时还包含了自动化的数据处理工具，可以帮助用户整理行业数据和专业数据，生成高质量的微调数据和行业/企业知识库，进而打造企业专属数据资产。
有优质的基础 + 行业 + 企业数据作为支撑，大模型生成内容的准确性和可靠性就有了保证，幻觉问题将大幅缩减。
同时，结合检索增强生成（RAG）技术，EPAI 可以解决企业知识库更新频率高但大模型微调耗时长、频率低的矛盾，保证模型能够及时获得处理最新知识的能力。
另一方面，EPAI 还提供了高效的微调工具，支持千亿参数模型面向产业知识的快速再学习，并让模型具备百万 Token 的长文档处理能力，解决窗口长度不足的问题，快速打造领域大模型。
好马当配好鞍，EPAI 不仅拥有强大的企业大模型开发功能，在易用性方面也帮助开发者降低了使用门槛。
使用方式上，EPAI 支持 API、对话 UI 和智能体三种使用方式，可以面对不同的业务场景需求，并让不同技术水平的开发者都能拥有与自己能力相匹配的开发方式。
甚至是非专业开发人员，也能在几天培训之后快速掌握平台的使用方法，摆脱专业知识的限制。EPAI 实现了大模型应用开发的普及化，降低了企业的用工成本。
吴韶华举例说，假如要开发一个'智能编程助手'，即使是经验非常丰富的工程师可能也需要两到三周的时间，但用了 EPAI，可以非常快速地执行。
