創(chuàng )澤機器人 |
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以大模型為代表的新一代人工智能技術(shù)變革仍在加速迭代,為“新質(zhì)生產(chǎn)力”的發(fā)展注入強勁動(dòng)力, 助力產(chǎn)業(yè)智能化升級和經(jīng)濟發(fā)展。大模型在產(chǎn)業(yè)端已經(jīng)開(kāi)始在任務(wù)簡(jiǎn)單、容錯率高的場(chǎng)景得到廣泛地使 用,例如智能客服、文案生成等場(chǎng)景,但是在醫療疾病診斷、金融投資理財等任務(wù)復雜度高、容錯率低的 場(chǎng)景,大模型的規模化落地仍然遇到不少阻礙。為進(jìn)一步釋放以大模型為核心的人工智能新技術(shù)范式生產(chǎn) 力,需要解決大模型的“可信應用”問(wèn)題,支撐大模型在金融、醫療、政務(wù)等專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的深化應用。為此 本報告提出了面向專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的大模型可信應用框架,即大模型為核心的智能系統在面向金融、醫療、政務(wù) 等專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的應用中,為確保應用的專(zhuān)業(yè)性、可控性、真實(shí)性和安全性,應當如何構建系統的技術(shù)架構和 體系。
從技術(shù)實(shí)現來(lái)看,企業(yè)建設一體化的大模型可信應用框架目標是在大模型開(kāi)發(fā)和應用的不同環(huán)節,施 加相應的技術(shù)保障手段,以提升落地應用的可信程度。目前主要手段包括提升數據供給質(zhì)量、增強模型在 應用領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)能力、提高模型生成內容的可控可信、提升智能體推理的可信、使用圍欄工具和安全保障 措施、建立全面充分的評測體系、構建“反饋-迭代”的良性循環(huán)體系等手段,綜合實(shí)現大模型在專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域 中的穩妥應用和持續深化拓展。從產(chǎn)業(yè)應用實(shí)踐來(lái)看,目前在金融、醫療、政務(wù)等行業(yè)中已有大模型應用 框架的落地實(shí)踐,提升了推理結果的準確專(zhuān)業(yè)真實(shí)性,并增強了推理過(guò)程的透明安全可控,提高了客戶(hù)對 于大模型應用的信賴(lài)程度。
展望未來(lái),本報告中提出的大模型應用框架是推動(dòng)大模型在產(chǎn)業(yè)中規模化落地應用釋放價(jià)值的初步探索,未來(lái)的產(chǎn)業(yè)化突破還需要從前沿技術(shù)創(chuàng )新探索、可信應用框架落地實(shí)施、行業(yè)治理體系搭建、產(chǎn)業(yè)生 態(tài)合作完善等多個(gè)維度統籌推進(jìn)。我們期待產(chǎn)業(yè)上下游各方通力協(xié)作,共同推動(dòng)大模型在產(chǎn)業(yè)中的規模化 可信應用落地,助力產(chǎn)業(yè)智能化升級。
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