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。


