文章主题:AI, 大模型, 通义千问, 阿里云
ChatGPT 掀起了又一波 AI 大战,阿里是最新加入战局的巨头,之一。
在4月11日的阿里云峰会上,阿里巴巴董事局主席张勇正式推出了阿里大语言模型工具「通义千问」,并宣布将其全面应用于公司旗下的「全家桶」。
在发布活动之前,通义千问的「鸟鸟」视频已经在社交媒体上广泛传播。对于阿里巴巴集团而言,能够吸引公众注意力是一种有益的发展,然而,更为关键的是,人工智能模型的未来发展如何融入到B端客户的业务流程中,成为了阿里巴巴云服务的关注焦点。
因此,阿里云智能集团也强调了下一战略方向——云智一体。
在大模型时代,阿里云是否能「支棱」起来?下一步又将如何发展?
01 阿里「通义全家桶」
在4月7日,阿里巴巴集团借助开放通义千问的有限邀请测试,首度地向公众展示了其大型人工智能模型的实力。紧接着在4月11日的阿里云年度峰会上,阿里巴巴集团副总裁张勇正式推出了阿里的大模型产品——通义千问。
这也是张勇在兼任阿里云智能集团 CEO 后,第一次在阿里云峰会带队露面,足见此次活动的意义。
通义千问可提供文案创作、对话聊天、知识问答、逻辑推理、代码编写、文本摘要以及图像视频理解服务|阿里云
在会议上,阿里云的CTO周靖人仅用两分钟的时间,通过一份精致的PPT,简洁明了地阐述了通义千问的几项核心功能。随后,他迅速切换到三分钟的视频短片,生动展示出通义千问所能带来的无限可能。
在这段 3 分钟的短片里,由通义千问支持的智能助理在 3 个场景里进行了展示。
实际上,得益于大型模型所具备的生成、推理以及多轮对话等方面的能力,AI已经能够广泛应用于各种场景,这一观点已成为相对共识。
在过去的消费行为中,例如小红书上的种草、淘宝上的转化、携程上的订票以及滴滴打车的打车等,用户需要分别在不同的平台上进行操作。然而,现在的情况发生了变化。借助GPT的智能问答功能,用户可以在一个平台上获取到「知识增强」,从而实现一个平台内的高效便捷式服务。无论是种草、转化、订票还是打车,都可以在一个平台上完成,大大提高了用户体验,实现了真正的一站式服务。
阿里作为一家拥有“全家桶”的公司,其业务范围广泛,天然适合运用大型人工智能模型来加强现有的业务,并进一步拓宽其在“操作流”领域的市场份额。在会议上,阿里巴巴集团副总裁张勇明确表示,基于通义千问这类先进的大模型,公司期望在未来能够将阿里所有的业务都接入其中,以此进一步提升阿里的整体竞争优势。
阿里巴巴所有产品未来将接入「通义千问」大模型
在通义大模型优先内测的内部业务中,钉钉和天猫精灵有望成为最早落地的应用。在发布会的当天,这两个平台的官方公众号纷纷展示了未来新功能的小样,预示着它们将在不久的将来为用户带来更为丰富的体验。
就接入通义千问的钉钉而言,它可以自动生成群聊摘要、辅助内容创作、总结会议纪要、还能拍一张功能草图自动生成小程序。另一边,拥有多轮对话能力的天猫精灵成为了更智能的陪伴机器人。
不仅是阿里内部的业务,周靖人介绍,未来每一个企业在阿里云上,既可以调用通义千问的全部能力,也可以结合企业自己的行业知识和应用场景,训练自己的企业大模型。
对于后者,周靖人表示,通义千问是一个通用的大模型,在此基础上,可以结合企业的场景、知识体系、行业特殊需求,产生一个企业专属模型,来解决行业的实际问题。
通义千问,既是大模型领域的重要「节点」,也是阿里云平台的重要节点。
02 云计算,进入「大模型时代」
2022 年 12 月以来,OpenAI 所提供的 GPT 接口,让外界看到「Model-as-a-service」(MaaS,模型即服务)在商业模式上的可能性,大语言模型可以作为一项服务来被调用,但对于云服务厂商而言,这还意味着基于大模型来设计它自身云的产品体系。
周靖人认为:「模型训练、模型推理离不开云计算,今天逐渐形成的 IaaS 、PaaS、MaaS 三层,甚至再往上 SaaS 这样一个新的架构,在这方面,阿里云有长期的规划,按照这个理念设计云自身的技术和架构,以及相关的产品体系。」发布会的主论坛上,他详细介绍了为 AI 提供高性能算力的集群——灵骏,以及模型训练、模型推理的 PAI 平台等产品。
他进一步解释了模型即服务的概念,就是能够把模型整个生命周期有效支撑起来。今天从模型最初的研发、数据的清洗,到模型的训练、测试,以及模型整体能够进入到一个统一的模型标准网站,能够让用户快速查找模型、使用模型,降低模型使用门槛,让更多的人能够通过几行代码真正享受到今天人工智能的一系列应用。
事实上,自 ChatGPT 发布以来,大模型或者说生成式 AI,似乎成为了国内外云厂商的必争之地。尽管对于新机会的讨论范围遍布广泛:算力基础设施、大模型、中间件、应用软件和硬件等等,但其中,最确定的机会就是云计算。
联想集团 CTO 芮勇曾向极客公园举过一个例子,来阐述生成式 AI 所需要的算力,他认为:我们进入了第三个计算时代——AI 时代。相比前两个计算时代(PC 和互联网、智能手机和云),生成式 AI 和大模型对算力需求是成百上千倍的需求。今天用搜索引擎时,很多的内容就在那儿,只是把它用倒排表的方式抓出来;但生成式 AI 的内容要现场生成,算力比原来要高得多。这会给做高性能计算的企业带来好处。
除了算力,还有云架构,不同场景下的工作负载所需要的计算体系架构要求不同。在人工智能场景里,云计算为 AI 模型的训练和推理提供了底层基础设施;一个足够智能的平台产品,能够把大数据、机器学习等能力发挥到极致。因此,云厂商也迫切希望和行业客户共创,围绕着模型去重新构建云计算的一系列产品和体验。
新的节点上,张勇表示,在客户智能化过程中,阿里云的下一个目标和承诺是让算力成本成为今天的 1/ 10 乃至 1%。这意味着基于大模型的算力架构,还有长足的优化空间。
「通义千问是既定路线中的一个节点,不是起点,也不是终点。」周靖人如此说道。
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