6月19日，腾讯云在国家科技传播中心召开行业大模型及智能应用技术峰会，首次公布腾讯云行业大模型研发进展。会上腾讯发布了依托腾讯云TI平台打造行业大模型精选商店，可以为客户提供MaaS（Model-as-a-Service）一站式服务，助力客户构建专属大模型及智能应用。
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《中国经营报》记者注意到，会上，腾讯云还联合22家客户正式启动行业大模型共建合作，并携手17家生态伙伴共同发起了“腾讯云行业大模型生态计划”，致力于共同推进大模型在产业领域的创新和落地。基于腾讯HCC高性能计算集群和大模型能力，腾讯云已经为传媒、文旅、政务、金融等10余个行业提供了超过50个大模型行业解决方案。
腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示，生态共建是AI发展的有效路径，腾讯将坚持生态开放，为企业提供高质量模型服务，同时支持客户多模型训练任务，加速大模型在产业场景的创新探索。
产业场景是大模型最佳练兵场
会上，汤道生分别从模型、数据、应用与算力四个角度分享了对大语言模型在产业落地的思考。
就模型而言，汤道生认为，比起通用大模型，企业更需要针对具体行业的大模型，并结合企业自身的数据进行训练和精调，以打造出更实用的智能服务。企业对提供的专业服务要求高且容错性低，因此使用的大模型必须具备可控、可追溯和可修正的特点，并经过反复充分的测试。
其次是数据的重要性。“数据是大模型的原材料，针对具体场景，数据的覆盖和质量至关重要。在模型的开发过程中，需要关注敏感数据的保护和安全合规，并有效管理大量的数据和标签，不断进行测试和模型的迭代。”汤道生说。腾讯云也推出基于TI平台的行业大模型精调解决方案，帮助模型开发者和算法工程师高效率、高品质、低成本地处理数据，创建和使用大模型。
在应用方面，腾讯自身也应用行业大模型，优化自身企业级用户，为用户提高工作效率。例如，通过基于行业模型的智能小助手，腾讯会议可以协助用户进行日程安排、会管、会控等操作，并自动生成智能总结摘要，提升会议的效率。腾讯企点智能客服和AI代码助手等应用也通过行业模型的训练和精调，提供更精准、详细的回答和高效的编程辅助。
最后是算力的支持。算力是模型持续运转的基础，高性能、高弹性和高稳定的算力对于大模型的训练和使用至关重要。据介绍，腾讯云也提供新一代高性能计算集群，为客户提供稳定计算、高速网络与专业运维。同时，推出面向AI运算的向量数据库，支撑对图像、音频和文本等非结构化数据的高效处理，数据接入AI的效率，也比传统方案提升10倍。
汤道生表示：“大模型只是开端，AI与产业的融合，将绽放出更有创造力的未来。生态共建是AI发展的有效路径，腾讯将坚持生态开放，为企业提供高质量模型服务，同时支持客户多模型训练任务，加速大模型在产业场景的创新探索。”
携手10余个行业探索行业大模型
AI大模型驱动“智慧涌现”，为千行百业带来了全新发展机遇。然而企业在接入、训练、部署和应用大语言模型时面临着训练成本高昂、数据安全、专业知识不足等现实挑战。
当前，通用大语言模型在应对产业场景落地时存在一定的局限性。首先，通用大模型的训练数据主要来自公开数据集或网络数据，对于特定行业的专业领域知识了解有限。此外，通用大语言模型的训练需要大量计算资源和漫长的训练周期，这对企业来说可能昂贵且耗时。同时，安全和合规也是必要考量因素。因此，选择与具备一站式行业大模型服务能力的云厂商合作，打造企业专属的行业大模型至关重要，好用、易用的同时还能降低企业的成本和时间投入。
“依据企业实际需求，进而‘量体裁衣’定制一个专属大模型，或许是解决这些问题的最佳答案。”腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、优图实验室负责人吴运声表示，基于客户实际痛点和需求，腾讯云全新公布MaaS全景图，依托腾讯云TI平台打造行业大模型精选商店，为企业客户提供涵盖模型预训练、模型精调、智能应用开发等一站式行业大模型解决方案。在TI平台内置高质量行业大模型基础上，企业加入自己独有的场景数据，就可以快速生成自己的专属模型；同时，也可根据自身业务场景需求，“量体裁衣、按需定制”不同参数、不同规格的模型服务。
拥有充沛算力是大模型训练的基础，据悉，今年4月，腾讯云发布了专为大模型训练设计的新一代HCC高性能计算集群，采用最新一代的腾讯云星星海自研服务器，具备业界最高的3.2Tbps互联带宽，算力性能提升了3倍。此外，腾讯云即将推出向量数据库（Tencent Cloud VectorDB），源自腾讯集团每日处理千亿次检索的向量引擎（OLAMA），单索引支持10亿级向量规模，更适用于AI运算、检索，数据接入AI的效率也比传统方案提升10倍。
吴运生表示，在平台层面，依托TI平台，腾讯云将为客户提供一站式模型服务，涵盖完善的模型工具、成熟的流程方法、全面的配套服务、领先的安全保障能力。
首先，腾讯云TI平台内置多个高质量行业大模型，涵盖金融、传媒、文旅、政务、工业等多个行业场景，企业可以结合自身场景数据按需定制精调，也可以根据自身需求开展多模型训练任务，大幅降低大模型应用门槛。
其次，TI平台提供完善的大模型工具链，包括数据标注、训练、评估、测试和部署等全套工具。同时，由TI-ACC升级的“太极Angel”提供更优的训练和推理加速能力。在传统CV、NLP算法模型的基础上，新增了对大模型的训练和推理加速能力，通过异步调度优化、显存优化、计算优化等方式，相比行业常用方案性能提升30%+。
再次，TI平台沉淀了从“业务分析、数据处理、大模型选择”到“模型评测”的一体化完整方法论，同时支持MLOps的体系及工具，可以保障客户需求的顺利交付。
会上，中国科技新闻学会党委副书记、副理事长兼秘书长陈锐还表示，加速AI大模型技术在产业领域的创新和实践，推动国家人工智能技术发展，更需要全行业人员共同关注传播科技服务创新。
峰会现场，腾讯云还联合22家客户正式启动行业大模型共建合作，未来将依托腾讯云领先的行业大模型能力，构建垂直行业模型及应用。并携手17家生态伙伴共同发起了“腾讯云行业大模型生态计划”，致力于共同加速推进大模型在产业领域的创新和落地。
在行业大模型标准体系方面，中国信通院云计算与大数据研究所副所长魏凯，腾讯法务副总裁江波，腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、优图实验室负责人吴运声共同启动了“行业大模型标准体系及能力架构”研究，该研究涵盖模型行业能力、模型工程化性能、模型算力网络、模型安全可靠等方面，未来将为行业大模型的建设和应用提供完备的能力和标准体系。
（文章来源：中国经营网）
