Görsel kaynağı: Unbounded AI tarafından oluşturuldu
Bu yılın ilk yarısında teknoloji dünyasının gerçek bir tasviri olan büyük modelden herkes söz ediyor.
Piyasadaki heyecana bakılırsa büyük ölçekli modeller, çeşitli teknoloji üreticilerinin koşturduğu bir parkur haline geldi.İster internet devleri, ister teknoloji şirketleri, hatta araştırma kurumları olsun, hepsi bu büyük ölçekli model kıyasıya mücadeleye katıldı. ölçekli modeller "Battleground" haline geldi.
Yerli büyük ölçekli model pazarı tüm hızıyla devam ederken, büyük ölçekli modellerin popülaritesini bir anda artıran ChatGPT, ziyaretlerde düşüş yaşadı. Üçüncü taraf bir izleme ajansı olanBenzerWeb'in en son verilerine göre, bu yılın Mayıs ayında ChatGPT, o ayda yalnızca %2,8'lik bir büyüme oranıyla büyümede yavaşlama göstermeye başlarken, 2023'ün ilk dört ayı 131,6 idi. %, %62,5, %55,8, %12,6. Bu, ChatGPT'nin 30 Kasım 2022'de kullanıma sunulduğundan bu yana ilk kez negatif trafik artışı yaşaması.
Bu olgu, önemli bir endüstri eğilimini yansıtıyor olabilir.Tüm taraflar, büyük modellere yönelik başlangıçtaki teknik coşkudan, ticarileştirme konusunda sakin düşünmeye geçiyor. Ve büyük ölçekli modellerin inişi de tüm büyük ölçekli model firmalarının ciddi ciddi düşünmesi gereken bir konu.
** "JD.com, büyük bir modelin değerinin = algoritma × bilgi işlem gücü × veri × endüstri kalınlığının karesi olduğuna inanıyor.” dedi JD.com CEO'su Xu Ran. JD.com yalnızca teknolojinin ilerlemesini takip etmekle kalmaz, aynı zamanda endüstrinin kalınlığına da özel önem verir - teknolojinin pratikte kaç tane endüstriyel senaryo uygulanabileceğine ve toplum için çeşitli değerler yaratabileceğine değer verir. **
13 Temmuz'da JD.com, büyük bir Yanxi modelini piyasaya sürdü. JD.com'a göre bu, parametreleri yüz milyarlarca dolara ulaşan yeni nesil bir model ve gelecekte perakende, finans, lojistik, sağlık, endüstri ve diğer endüstriyel senaryolarda yoğun bir şekilde kullanılacak.
Endüstriyel verimlilik ve endüstriyel sınırların genişletilmesi niteliksel olarak iyileştirildiğinde, büyük model daha önemli pratik değere ve öneme sahip olacaktır. Büyük modellerin koşuşturmacasında, rasyonelliğe dönmeli ve büyük modellerin gerçek değerini ciddi olarak düşünmeliyiz. Sektörün nasıl bir büyük modele ihtiyacı var? Endüstri için maliyetleri azaltmak ve verimliliği artırmak için büyük model ticari kullanıma nasıl sokulmalıdır?
Büyük model için rekabet: genelden sektöre fikir birliği
Bir gecede yerli büyük ölçekli modeller birbiri ardına "ortaya çıktı".
Bilim ve Teknoloji Bakanlığına bağlı Çin Bilim ve Teknoloji Enformasyon Enstitüsü tarafından 28 Mayıs itibarıyla yayınlanan "Çin Yapay Zeka Büyük Ölçekli Model Haritası Araştırma Raporu"na göre, 28 Mayıs itibarıyla en az 79 temel büyük ölçekli model ölçeğine sahip. Çin'de 1 milyardan fazla parametre yayınlandı. Ülkemde geliştirilen büyük model sayısı dünyada ikinci sırada yer aldı.
Bununla birlikte, artan Ar-Ge sayısının ardında, büyük modellerin ticari değerinin nasıl gerçekleştirileceği keşfedilmeye değer.
Şu anda, daha genel amaçlı büyük modeller çıkıyor. Bu tür büyük ölçekli modeller, güçlü doğal dil anlama, dil oluşturma ve konuşma tanıma yeteneklerine sahiptir ve sohbet ve eğlence gibi güçlü genel özelliklere sahip senaryolarda iyi performans gösterir. , bu senaryoların büyük ölçekli ticarileştirilmesi hala zordur.
Alt bölümlere ayrılmış endüstriyel senaryolarda, genel büyük modelin yanıt doğruluğu düşüktür.Bunun nedeni, endüstrinin kendisinin küçük bir örneklem boyutuna, düzensiz veri dağılımına ve değişen uygulama senaryolarına sahip olmasıdır, bu da büyük modeli kendi kendini optimize edemez ve geliştiremez. Doğruluk doğal olarak yüksek değildir.
Ticarileştirme perspektifinden bakıldığında, işletmelerin "çok yönlü" genel amaçlı büyük ölçekli bir modele ihtiyacı olmayabilir, ancak daha çok alt bölümlere ayrılmış alan senaryolarını hedefleyen ve pratik sorunları çözen endüstriyel büyük ölçekli bir modele ihtiyacı olabilir.
Çin Mühendislik Akademisi'nden bir akademisyen olan Wu Hequan, bir keresinde "Sohbet benzeri büyük modeller yeni bir yükseliş turunu tetikledi, ancak diyalog, şiir yazma ve resim kesinlikle büyük modellerin tümü değil. büyük modellerin uygulama yönü hakkında derinlemesine düşünmek ve aslında büyük modelleri hayata geçirmek zorundayız. sektörün acil ihtiyaçlarına gerçek değer katan ve büyük ölçekte topluma gerçekten hizmet eden gerçek bir endüstri."
Günümüzde ticari kullanıma konulamayan büyük ölçekli modellerin sadece "eğlence araçları" olduğu ve yalnızca endüstrinin derinliklerine inen ve pratik sorunları çözen büyük ölçekli modellerin büyük ölçekli model pazarında bir fikir birliği oluşturulmaktadır. değer. Büyük modellerin değeri hakkında derinlemesine düşünüldüğünde, JD.com tarafından önerilen bir formül, büyük model pazarının eğilimiyle daha uyumludur, yani: büyük modellerin değeri = algoritma × bilgi işlem gücü × veri × endüstri kalınlığının karesi.
** Büyük modelin değer formülünden endüstriyel büyük model ile genel büyük modelin karşıt olmadığını görebiliriz.Endüstriyel büyük model genel büyük modele dayalıdır ve eğitilmiştir.İçerik daha uyumludur. endüstriyel dikey senaryoların ihtiyaçları ile ve daha hedefli. **
Büyük modelin evrim rotası açısından, JD.com'un ileriye dönük olması şaşırtıcı değil. Jingdong, kuruluşundan bu yana sektöre kök salmıştır ve doğal olarak sektördeki büyük modellerin değerine daha fazla önem vermektedir.
"Jingdong, büyük modellere ve diğer teknolojik yeniliklere saygı duyuyor. Teknolojinin gelişmiş doğasını takip etmenin yanı sıra, endüstrinin kalınlığına da özel önem veriyor - teknolojinin toplum için gerçekten değer yaratmak için pratikte kaç endüstriyel senaryo uygulanabileceği. " dedi Jingdong'un CEO'su Xu Ran.
**Aslında, bu aşamada büyük modellerin geliştirilmesi "evrensel"den "endüstriyel"e doğru ilerliyor. **
Minsheng Securities tarafından yayınlanan son araştırma raporunda, büyük modellerin Şubat'tan Mart'a kadar süren yoğun piyasaya sürülme döneminin, Nisan'dan Mayıs'a kadar olan ürün geliştirme döneminin ve politika yönünün kademeli olarak netleştirilmesinin ardından, büyük modellerin ürün ve uygulamalarının Haziran ayında başlayacağı belirtildi. • Merkezi bir sürümün başlaması bekleniyor. Yeni sürüm dalgası, büyük ölçekli model uygulama ürünlerine dayanmaktadır ve büyük ölçekli yükseltmeler, binlerce haneye girmeye hazırlanarak çevrimiçi hale gelmeye başlamıştır.
Son zamanlarda yerli teknoloji firmaları tarafından piyasaya sürülen en son büyük ölçekli modellerin çoğu dikey sektörlere yöneliktir. Yurtdışında, çeşitli şirketler, bunları endüstriyel alana uygulamak amacıyla, farklı ölçeklerde büyük ölçekli endüstri modellerini art arda yayınladılar.
Yurtiçi ve yurtdışındaki büyük üreticilerin gerçek trendlerinden, endüstriyel modelin endüstriyel ortakların dijital dönüşümü tamamlamalarına, maliyetleri düşürmelerine ve verimliliği artırmalarına ve endüstri ve toplum için daha fazla değer yaratmalarına daha fazla yardımcı olabileceğini görmek zor değil. .
Büyük endüstriyel model, sektör için sağlam bir temel oluşturmak zordur
Endüstriyel büyük ölçekli modeller oluşturmanın zorluğu, genel amaçlı büyük ölçekli modellere göre çok daha fazladır.
Genel büyük ölçekli model, kuruluşun bilgi işlem gücünü ve algoritma birikimini test ederse, endüstriyel büyük ölçekli model, kuruluşun iş senaryolarına erişimini ve bunları anlamayı ve ayrıca endüstriyel verilerin birikimini ve uygulamasını test eder.
Bir endüstri konsensüsü, endüstriyel büyük modellerin eğitiminde elde edilmesi en zor şeyin endüstriyel veriler olduğu yönündedir. Endüstriyel veriler genellikle işletmelerin elindedir.Veri güvenliği ve diğer hususlar nedeniyle, çok az işletme özel verileri ifşa etmeye isteklidir. Bununla birlikte, bu endüstriyel veriler genellikle endüstriyel büyük modelin teknik yineleme hızını, model doğruluğunu ve iş profesyonelliğini doğrudan veya dolaylı olarak etkiler.
"Endüstriyel veriler ayrıca statik veriler ve dinamik veriler olarak ayrılabilir. Statik veriler nispeten kararlıdır, hemen değişmez ve edinme yolu nispeten açıktır. Dinamik veriler, farklı endüstriyel senaryolarda her an üretilen verilerdir. veriler 'Yaşayan' sahne verileridir. Elde edilmesi kolay değil ancak endüstriyel modelin gerekli unsurlarından biridir." JD Araştırma Enstitüsü Başkanı ve JD Technology Akıllı Servis ve Ürün Departmanı Başkanı He Xiaodong vurguladı.
Bununla birlikte, endüstriyel büyük modellerin eğitimi yalnızca endüstriyel verileri kullanmakla kalmaz, sağduyu bilgisi sağlamak için yine de büyük miktarda genel veriyi kullanmaya ihtiyaç duyar. Nedenleri şunlardır: Birincisi, endüstriyel verilerin genelleştirilmesi yetersizdir ve büyük modelin her sahne değiştiğinde yeniden eğitilmesi gerekir ki bu maliyetlidir; takılıp kalmış durumda.
He Xiaodong, büyük bir endüstriyel modelin eğitimini bir kişiyi eğitmeye benzetti, "Bir kişi liseden mezun olduktan hemen sonra işe giderse, sorun yok gibi görünüyor, ancak profesyonellik daha az profesyonel olacak. Dört yıllık bir eğitimi bitirebilirseniz İşe gitmeden önce lisans derecesine sahip olmak, hem genel bilgi yeteneğine hem de yeterli mesleki bilgiye sahip olmak, büyük bir endüstriyel modelin sahip olması gereken yeteneklerdir.”
Bu nedenle, JD Yanxi'nin büyük modelinin verileri, %70 genel verilerden ve %30 ham tedarik zinciri büyüme verilerinden oluşmaktadır.
Bu endüstriyel verilerin JD.com'dan geldiğini belirtmekte fayda var. JD.com'un kendisi tedarik zincirine dayalı bir şirkettir.Geniş bir sektör yelpazesine dayanmaktadır.Sadece perakende, lojistik, finans, sağlık, endüstri ve diğer sektörlerdeki pratik verilere değil, aynı zamanda şehirlere ilişkin verilere de sahiptir. devlet işleri, finans, imalat, sanayi, havacılık, ulaşım vb. sanayi bölgeleri, sanayi bölgeleri, enerji gibi sektörlerin duyarsızlaştırılan verileri ve her yıl üretilen yüksek kaliteli veriler 10 milyar parçaya ulaşıyor.
Sürekli yüksek kaliteli endüstriyel veri tedarikine ek olarak, endüstriyel büyük modelin aynı zamanda endüstri Know-How'ını anlaması, yani endüstri hakkında benzersiz bilgiye sahip olması ve kavrama için daha yüksek gereksinimlere sahip olması gerekir. Örneğin, perakende sektörü pazarlama ve tavsiyenin etkisine daha fazla önem veriyor ve finans sektörü risk kontrolü, güvenilirlik ve emniyetin etkisine daha fazla önem veriyor.
Bu talep için, JD.com'un uzun vadeli dijital istihbarat tedarik zinciri kilit bir rol oynamış ve JD.com'un büyük modellerin uygulanmasındaki çabalarının odak noktası haline gelmiştir. Büyük model ayrıca tedarik zincirinin dijital zekasına dayanabilir ve fiziksel endüstrinin derinliklerine inebilir.
JD.com'un dijital istihbarat tedarik zincirinin, JD.com'un 10 milyondan fazla kendi kendine çalışan ürün SKU'sunu kapsadığı ve Çin'deki dünyanın en büyük 500 şirketinin %90'ından fazlası dahil olmak üzere 8 milyondan fazla aktif kurumsal müşteriye hizmet verdiği ve ülkenin yaklaşık %70'i uzmanlaşmış Özel yeni KOBİ'lerdir. Aynı zamanda, JD.com'un dijital istihbarat tedarik zinciri hâlâ ülkede ve 2.000'den fazla endüstriyel kayışla derin bir işbirliğine sahip.
Daha uzun bağlantılara, daha karmaşık senaryolara ve daha zengin verilere sahip bu tür bir dijital istihbarat tedarik zinciri, büyük modeller için mükemmel bir "eğitim alanı"dır. JD Cloud'un görüşüne göre, büyük modelin değeri yalnızca tedarik zincirini tam olarak anlayarak ve büyük modelin tedarik zincirinde "çalışmasına" izin vererek gerçekleştirilebilir.
Endüstriyel taraftaki birikimin yanı sıra JD.com'un temel algoritmalardaki gücü ve bilgi işlem gücü de küçümsenmemeli.
2021'de JD Discovery Research Institute, Chongqing-Tianqin α'da DGX SuperPOD mimarisine dayalı, muhakeme hızını 6,2 kat artıran ve muhakeme maliyetini %90 azaltan ülkenin ilk ultra büyük ölçekli bilgi işlem kümesini başlattı. Bu, JD.com'a büyük ölçekli model eğitimi için en temel garantiyi sağlar.
Aynı yıl, JD.com milyarlarca seviyeli model K-PLUG'u piyasaya sürdü. oranı %95'i aşıyor. 2022'ye kadar, JD.com'un büyük modeli, duygu analizi, anlamsal eşleştirme, gramer hatası düzeltme, akıllı soru yanıtlama ve sağduyu gibi çeşitli doğal dil işleme görevlerinde yaygın olarak kullanılabilen on milyarlarca model Vega'ya yükseltilecek. akıl yürütme
Önceki birikim sayesinde, JD.com bu yıl başka bir teknolojik atılım gerçekleştirdi ve içerik oluşturma, insan-makine diyaloğu gibi birkaç ana göreve odaklanan yüz milyarlarca parametreye sahip yeni nesil JD.com'un büyük ölçekli modelini piyasaya sürdü. kullanıcı amacını anlama, bilgi çıkarma ve duygu sınıflandırma.
Şu anda, JD.com tarafından temsil edilen büyük endüstriyel model, büyük modeli birikmiş endüstriyel ve senaryo tabanlı verileri ve bilgisi aracılığıyla eğitiyor ve büyük modellerin performansını iyileştirmek için birikmiş sektör Bilgisine dayalı olarak büyük modeli düzeltiyor. belirli endüstrilerde ve uygulama senaryolarında ve kontrol edilebilirliği geliştirmek için. Bu, AI için bir "genel eğitim" tamamlamaya eşdeğerdir.
**Jingdong'un büyük modeli, tedarik zincirinin istihbarat seviyesini iyileştirmek için kademeli olarak çeşitli sektörlerin derinliklerine iniyor. Tersine, tedarik zincirinin dijital zeka yükseltmesi de endüstriyel dönüşümü teşvik ediyor ve bu da büyük modeller için daha zengin veri toprağı sağlayarak pozitif bir döngü oluşturuyor. **
"Endüstriyel açıdan büyük ölçekli modeli kesmek, teknik Everest Dağı'na kuzey yamacından tırmanmaya benziyor: yol daha zor olsa da, daha muhteşem manzaralar var. Jingdong, 'zor ama doğru şeyler' yapmakta ısrar ediyor, ısrar ediyor. pratik, değerli ve uzun vadeli bir meseledir. Teknik alanda ve büyük modelde, bu bizim sürekli taahhüdümüzdür." Xu Ran dedi.
** "Zor ve doğru şeyler" uzun vadeli birikim ister. Ancak endüstriyel modelin inşası açısından JD.com net bir şekilde temel atmıştır. **
Sektörde doğan Jingdong, büyük modellerle endüstriyel değer yaratıyor
"Büyük model çağında, büyük modelle her şeyi yeniden yapmaya değer."
Büyük modeller dalgası altında, endüstri hızlı bir şekilde yukarıdaki fikir birliğine ulaştı. Ancak, diğer büyük üreticiler çeşitli stratejilerle iş modelleri ararken, Jingdong'un çıkarma endüstrisinin yönü hiç değişmedi.
Xu Ran, "Endüstriyel nitelikler, JD.com teknolojisinin ayırt edici özellikleridir. JD.com tarafından geliştirilen her teknoloji, endüstriyel ihtiyaçlardan, endüstriyel senaryolardaki deneyimlerden kaynaklanır ve endüstriyel değer yaratır." dedi.
Şu anda, JD Yanxi'nin büyük ölçekli modeli "üç adımlı" stratejiye uygun olarak ilerliyor: şu anda JD Cloud, dahili uygulamalara dayalı genel amaçlı büyük bir model oluşturdu; bu yılın sonuna kadar JD. Sağlam endüstri hizmetleri; 2024'ün başlarında, büyük ölçekli model yeteneklerinin harici ciddi iş senaryolarına açılması bekleniyor.
Pratik açıdan, JD.com'un büyük modeli ikinci adıma ulaştı.JD.com, büyük modelin yeteneklerini perakende, finans, lojistik ve sağlık gibi en tanıdık senaryolara uyguluyor ve çeşitli sektörlere nüfuz etti. bağlantılar.
Örneğin Jingdong, akıllı müşteri hizmetleri yeteneğini büyük modeller aracılığıyla geliştiriyor. Müşteri hizmetleri alanı, günlük sohbetlerden ve konuşmalardan farklıdır, gerçek dünyada alıcılar ve satıcılar arasındaki çeşitli karmaşık sorunları çözmesi gereken ciddi, göreve dayalı bir diyalog sahnesidir.
"Bir kullanıcı ChatGPT ile konuştuğunda, yanıtın yanlış olup olmaması önemli değildir ve bu herhangi bir karar almayı etkilemeyecektir. Ancak ciddi bir iş senaryosunda, akıllı müşteri hizmetleri yanlış yanıt verirse, sonuçlar hayal edilemez olacaktır. Bu nedenle, cevabın doğruluğu çok önemli." JD Cloud Division Başkanı ve Başkanı Jingdong Group Teknik Komitesi Cao Peng, dedi.
JD.com, akıllı müşteri hizmeti senaryoları için yalnızca temel semantik anlayış ve soru-cevap mantığıyla büyük bir model oluşturmakla kalmadı, aynı zamanda belirli senaryolar için küçük bir model geliştirdi. Müşterinin sorunu ortak iadeler ve değişimleri içeriyorsa, akıllı müşteri hizmetleri daha genel bir büyük model arayacaktır. Ve soru belirli ürünlerin garanti politikasını ve fiyat koruma kurallarını içerdiğinde, akıllı müşteri hizmetleri yanıt vermek için daha hedeflenmiş küçük bir modeli arayacak. Farklı modeller farklı sorumluluklar üstlenebilir.
Şimdi, akıllı müşteri hizmetleri JD.com içinde çalışıyor ve 20.000'den fazla kendine ait müşteri hizmetleri çalışanının maliyetleri düşürmesine, verimliliği artırmasına ve müşteri hizmetleri deneyimini sürekli olarak optimize etmesine yardımcı oluyor. JD.com ayrıca, daha fazla devlet kurumunun ve kuruluşun dijital ve akıllı dönüşüm ve yükseltme gerçekleştirmesine yardımcı olmak için akıllı müşteri hizmetleri yeteneklerini dış dünyaya açtı.
Büyük modeller için harici hizmetler açısından, JD.com hala kendi "yavaş" hızını koruyor ve büyük modelleri işletmelere "satmak" için acelesi yok. Nedeni ise yapay zekanın çok ciddi bir teknolojik değişim olması: İyi kullanılırsa sektörü dönüştürebilir ama yanlış kullanılırsa ciddi sonuçlar da doğurabilir. Bu koşullar altında, Jingdong uzun vadeli zihniyete bağlı kalıyor ve mükemmel bir seçim.
"JD.com, 'tam renk, tat ve tat'a ulaşmamış yemekler sunmayacaktır. Büyük ölçekli model, önemli dahili sahnelerde deneyim ve uygulamaları tamamladıktan sonra, tüm endüstrinin maliyetleri düşürmesine yardımcı olmak için ortaklara açılacaktır. ve verimliliği artırın." Xu Ran ifade etti.
JD.com'un planında, Yanxi'nin büyük modeli en düşük düzeyde teknik destek olacak. Saha, yeteneklerine bağlı olarak bir dizi ürün üretecek ve aynı sahadaki ürünler bir platformda toplanacak ve son olarak sektöre değer katacaktır.
Örneğin, içerik oluşturma alanında JD.com, JD Cloud AIGC içerik pazarlama platformunu oluşturmuştur. JD.com'un tüm kategorisinin zengin ürün verisi birikimine dayanan büyük model, ürün özelliklerini daha iyi anlayabilir, satıcıların otomatik olarak ürün resimleri, satış noktaları ve diğer pazarlama materyalleri oluşturmasına yardımcı olabilir ve satıcıların operasyonel verimliliğini ve pazarlama içeriği kalitesini geliştirebilir.
Diğer bir deyişle üye işyerlerinin sadece bir ürün resmi yüklemesi yeterli olup, hızlı mağaza açılışı ihtiyaçlarını karşılayan, e-ticaret işlemleri için gerekli olan ana ürün resimleri, pazarlama afiş resimleri, iş detay resimleri gibi birden fazla resim çeşidini hızlıca elde edebilirler. ürün listeleme ve pazarlama. Bu yetenekler tüccarları çizim maliyetinden %90 oranında kurtarabilir ve üretim döngüsünü 7 günden yarım güne kısaltabilir.
Daha büyük ölçekli model yetenekleri kullanan tüccarların kendi mallarını satmalarına bile gerek kalmaz, yalnızca JD Cloud'un çok modlu dijital insanını düşük maliyetle günde 24 saat mal teslim etmek için kullanmaları gerekir.
JD.com, bu uygulamalara ek olarak finans alanında bir yapay zeka pazarlama operasyon platformu da sergiledi. Kullanıcılar, basit bir diyalog yoluyla, operasyonel strateji formülasyonu, pazarlama görev planlaması, faaliyet sayfaları oluşturma, pazarlama metin yazarlığı ve materyallerinin toplu üretimi, dijital dağıtım vb. konuları kapsayan pazarlama faaliyetlerini tek noktadan oluşturabilir. JD.com'dan alınan ilgili verilere göre, geçmişte bu süreçler dizisi beş tür fonksiyonel personel gerektiriyordu: ürün, Ar-Ge, algoritma, tasarım ve analist, ancak şimdi bir kişiye indirildi; geçmişte süreç, 2.000 insan-bilgisayar etkileşimi gerektirdi, ancak aynı zamanda 50'nin altına düşürüldü. Büyük model yeteneğinin desteğiyle, pazarlama planının üretim verimliliği önemli ölçüde iyileştirildi.
** JD.com'un geniş endüstriyel modelinin, çeşitli endüstrilerdeki endüstriyel uygulamalara temel oluşturduğu söylenebilir. Şu anda perakende, lojistik, sağlık, endüstri, imalat, finans, pazarlama ve diğer endüstrilere girmiş ve endüstriye ve pratik uygulamaya geçmiştir. **
Büyük modelin çıldırmasından altı ay sonra, üreticiler "büyük ölçekli" veya "yüksek parametrelerin" pratik sorunları çözemeyeceğini fark ettiler. Balon dönemi sona erdiğinde, büyük modeller endüstriye geri dönmeli, gerçek senaryolara geri dönmeli ve pratik sorunları çözmelidir.Bu, teknolojinin nihai varış noktası ve büyük modellerin zararsız gelişiminin başlangıcıdır. Sağlam endüstriyel verileri ve senaryo pratiği olan firmalar sahneye çıkmaya başladı.
Açıkçası, Jingdong Yanxi büyük modeli, endüstriyel değerin diğer ucuna yelken açtı.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Çılgınlıktan akılcılığa uzanan büyük ölçekli modeller, endüstrinin "dönüm noktasını" başlattı
Bu yılın ilk yarısında teknoloji dünyasının gerçek bir tasviri olan büyük modelden herkes söz ediyor.
Piyasadaki heyecana bakılırsa büyük ölçekli modeller, çeşitli teknoloji üreticilerinin koşturduğu bir parkur haline geldi.İster internet devleri, ister teknoloji şirketleri, hatta araştırma kurumları olsun, hepsi bu büyük ölçekli model kıyasıya mücadeleye katıldı. ölçekli modeller "Battleground" haline geldi.
Yerli büyük ölçekli model pazarı tüm hızıyla devam ederken, büyük ölçekli modellerin popülaritesini bir anda artıran ChatGPT, ziyaretlerde düşüş yaşadı. Üçüncü taraf bir izleme ajansı olanBenzerWeb'in en son verilerine göre, bu yılın Mayıs ayında ChatGPT, o ayda yalnızca %2,8'lik bir büyüme oranıyla büyümede yavaşlama göstermeye başlarken, 2023'ün ilk dört ayı 131,6 idi. %, %62,5, %55,8, %12,6. Bu, ChatGPT'nin 30 Kasım 2022'de kullanıma sunulduğundan bu yana ilk kez negatif trafik artışı yaşaması.
Bu olgu, önemli bir endüstri eğilimini yansıtıyor olabilir.Tüm taraflar, büyük modellere yönelik başlangıçtaki teknik coşkudan, ticarileştirme konusunda sakin düşünmeye geçiyor. Ve büyük ölçekli modellerin inişi de tüm büyük ölçekli model firmalarının ciddi ciddi düşünmesi gereken bir konu.
** "JD.com, büyük bir modelin değerinin = algoritma × bilgi işlem gücü × veri × endüstri kalınlığının karesi olduğuna inanıyor.” dedi JD.com CEO'su Xu Ran. JD.com yalnızca teknolojinin ilerlemesini takip etmekle kalmaz, aynı zamanda endüstrinin kalınlığına da özel önem verir - teknolojinin pratikte kaç tane endüstriyel senaryo uygulanabileceğine ve toplum için çeşitli değerler yaratabileceğine değer verir. **
13 Temmuz'da JD.com, büyük bir Yanxi modelini piyasaya sürdü. JD.com'a göre bu, parametreleri yüz milyarlarca dolara ulaşan yeni nesil bir model ve gelecekte perakende, finans, lojistik, sağlık, endüstri ve diğer endüstriyel senaryolarda yoğun bir şekilde kullanılacak.
Endüstriyel verimlilik ve endüstriyel sınırların genişletilmesi niteliksel olarak iyileştirildiğinde, büyük model daha önemli pratik değere ve öneme sahip olacaktır. Büyük modellerin koşuşturmacasında, rasyonelliğe dönmeli ve büyük modellerin gerçek değerini ciddi olarak düşünmeliyiz. Sektörün nasıl bir büyük modele ihtiyacı var? Endüstri için maliyetleri azaltmak ve verimliliği artırmak için büyük model ticari kullanıma nasıl sokulmalıdır?
Büyük model için rekabet: genelden sektöre fikir birliği
Bir gecede yerli büyük ölçekli modeller birbiri ardına "ortaya çıktı".
Bilim ve Teknoloji Bakanlığına bağlı Çin Bilim ve Teknoloji Enformasyon Enstitüsü tarafından 28 Mayıs itibarıyla yayınlanan "Çin Yapay Zeka Büyük Ölçekli Model Haritası Araştırma Raporu"na göre, 28 Mayıs itibarıyla en az 79 temel büyük ölçekli model ölçeğine sahip. Çin'de 1 milyardan fazla parametre yayınlandı. Ülkemde geliştirilen büyük model sayısı dünyada ikinci sırada yer aldı.
Bununla birlikte, artan Ar-Ge sayısının ardında, büyük modellerin ticari değerinin nasıl gerçekleştirileceği keşfedilmeye değer.
Şu anda, daha genel amaçlı büyük modeller çıkıyor. Bu tür büyük ölçekli modeller, güçlü doğal dil anlama, dil oluşturma ve konuşma tanıma yeteneklerine sahiptir ve sohbet ve eğlence gibi güçlü genel özelliklere sahip senaryolarda iyi performans gösterir. , bu senaryoların büyük ölçekli ticarileştirilmesi hala zordur.
Alt bölümlere ayrılmış endüstriyel senaryolarda, genel büyük modelin yanıt doğruluğu düşüktür.Bunun nedeni, endüstrinin kendisinin küçük bir örneklem boyutuna, düzensiz veri dağılımına ve değişen uygulama senaryolarına sahip olmasıdır, bu da büyük modeli kendi kendini optimize edemez ve geliştiremez. Doğruluk doğal olarak yüksek değildir.
Ticarileştirme perspektifinden bakıldığında, işletmelerin "çok yönlü" genel amaçlı büyük ölçekli bir modele ihtiyacı olmayabilir, ancak daha çok alt bölümlere ayrılmış alan senaryolarını hedefleyen ve pratik sorunları çözen endüstriyel büyük ölçekli bir modele ihtiyacı olabilir.
Çin Mühendislik Akademisi'nden bir akademisyen olan Wu Hequan, bir keresinde "Sohbet benzeri büyük modeller yeni bir yükseliş turunu tetikledi, ancak diyalog, şiir yazma ve resim kesinlikle büyük modellerin tümü değil. büyük modellerin uygulama yönü hakkında derinlemesine düşünmek ve aslında büyük modelleri hayata geçirmek zorundayız. sektörün acil ihtiyaçlarına gerçek değer katan ve büyük ölçekte topluma gerçekten hizmet eden gerçek bir endüstri."
Günümüzde ticari kullanıma konulamayan büyük ölçekli modellerin sadece "eğlence araçları" olduğu ve yalnızca endüstrinin derinliklerine inen ve pratik sorunları çözen büyük ölçekli modellerin büyük ölçekli model pazarında bir fikir birliği oluşturulmaktadır. değer. Büyük modellerin değeri hakkında derinlemesine düşünüldüğünde, JD.com tarafından önerilen bir formül, büyük model pazarının eğilimiyle daha uyumludur, yani: büyük modellerin değeri = algoritma × bilgi işlem gücü × veri × endüstri kalınlığının karesi.
** Büyük modelin değer formülünden endüstriyel büyük model ile genel büyük modelin karşıt olmadığını görebiliriz.Endüstriyel büyük model genel büyük modele dayalıdır ve eğitilmiştir.İçerik daha uyumludur. endüstriyel dikey senaryoların ihtiyaçları ile ve daha hedefli. **
Büyük modelin evrim rotası açısından, JD.com'un ileriye dönük olması şaşırtıcı değil. Jingdong, kuruluşundan bu yana sektöre kök salmıştır ve doğal olarak sektördeki büyük modellerin değerine daha fazla önem vermektedir.
"Jingdong, büyük modellere ve diğer teknolojik yeniliklere saygı duyuyor. Teknolojinin gelişmiş doğasını takip etmenin yanı sıra, endüstrinin kalınlığına da özel önem veriyor - teknolojinin toplum için gerçekten değer yaratmak için pratikte kaç endüstriyel senaryo uygulanabileceği. " dedi Jingdong'un CEO'su Xu Ran.
**Aslında, bu aşamada büyük modellerin geliştirilmesi "evrensel"den "endüstriyel"e doğru ilerliyor. **
Minsheng Securities tarafından yayınlanan son araştırma raporunda, büyük modellerin Şubat'tan Mart'a kadar süren yoğun piyasaya sürülme döneminin, Nisan'dan Mayıs'a kadar olan ürün geliştirme döneminin ve politika yönünün kademeli olarak netleştirilmesinin ardından, büyük modellerin ürün ve uygulamalarının Haziran ayında başlayacağı belirtildi. • Merkezi bir sürümün başlaması bekleniyor. Yeni sürüm dalgası, büyük ölçekli model uygulama ürünlerine dayanmaktadır ve büyük ölçekli yükseltmeler, binlerce haneye girmeye hazırlanarak çevrimiçi hale gelmeye başlamıştır.
Son zamanlarda yerli teknoloji firmaları tarafından piyasaya sürülen en son büyük ölçekli modellerin çoğu dikey sektörlere yöneliktir. Yurtdışında, çeşitli şirketler, bunları endüstriyel alana uygulamak amacıyla, farklı ölçeklerde büyük ölçekli endüstri modellerini art arda yayınladılar.
Yurtiçi ve yurtdışındaki büyük üreticilerin gerçek trendlerinden, endüstriyel modelin endüstriyel ortakların dijital dönüşümü tamamlamalarına, maliyetleri düşürmelerine ve verimliliği artırmalarına ve endüstri ve toplum için daha fazla değer yaratmalarına daha fazla yardımcı olabileceğini görmek zor değil. .
Büyük endüstriyel model, sektör için sağlam bir temel oluşturmak zordur
Endüstriyel büyük ölçekli modeller oluşturmanın zorluğu, genel amaçlı büyük ölçekli modellere göre çok daha fazladır.
Genel büyük ölçekli model, kuruluşun bilgi işlem gücünü ve algoritma birikimini test ederse, endüstriyel büyük ölçekli model, kuruluşun iş senaryolarına erişimini ve bunları anlamayı ve ayrıca endüstriyel verilerin birikimini ve uygulamasını test eder.
Bir endüstri konsensüsü, endüstriyel büyük modellerin eğitiminde elde edilmesi en zor şeyin endüstriyel veriler olduğu yönündedir. Endüstriyel veriler genellikle işletmelerin elindedir.Veri güvenliği ve diğer hususlar nedeniyle, çok az işletme özel verileri ifşa etmeye isteklidir. Bununla birlikte, bu endüstriyel veriler genellikle endüstriyel büyük modelin teknik yineleme hızını, model doğruluğunu ve iş profesyonelliğini doğrudan veya dolaylı olarak etkiler.
"Endüstriyel veriler ayrıca statik veriler ve dinamik veriler olarak ayrılabilir. Statik veriler nispeten kararlıdır, hemen değişmez ve edinme yolu nispeten açıktır. Dinamik veriler, farklı endüstriyel senaryolarda her an üretilen verilerdir. veriler 'Yaşayan' sahne verileridir. Elde edilmesi kolay değil ancak endüstriyel modelin gerekli unsurlarından biridir." JD Araştırma Enstitüsü Başkanı ve JD Technology Akıllı Servis ve Ürün Departmanı Başkanı He Xiaodong vurguladı.
Bununla birlikte, endüstriyel büyük modellerin eğitimi yalnızca endüstriyel verileri kullanmakla kalmaz, sağduyu bilgisi sağlamak için yine de büyük miktarda genel veriyi kullanmaya ihtiyaç duyar. Nedenleri şunlardır: Birincisi, endüstriyel verilerin genelleştirilmesi yetersizdir ve büyük modelin her sahne değiştiğinde yeniden eğitilmesi gerekir ki bu maliyetlidir; takılıp kalmış durumda.
He Xiaodong, büyük bir endüstriyel modelin eğitimini bir kişiyi eğitmeye benzetti, "Bir kişi liseden mezun olduktan hemen sonra işe giderse, sorun yok gibi görünüyor, ancak profesyonellik daha az profesyonel olacak. Dört yıllık bir eğitimi bitirebilirseniz İşe gitmeden önce lisans derecesine sahip olmak, hem genel bilgi yeteneğine hem de yeterli mesleki bilgiye sahip olmak, büyük bir endüstriyel modelin sahip olması gereken yeteneklerdir.”
Bu nedenle, JD Yanxi'nin büyük modelinin verileri, %70 genel verilerden ve %30 ham tedarik zinciri büyüme verilerinden oluşmaktadır.
Bu endüstriyel verilerin JD.com'dan geldiğini belirtmekte fayda var. JD.com'un kendisi tedarik zincirine dayalı bir şirkettir.Geniş bir sektör yelpazesine dayanmaktadır.Sadece perakende, lojistik, finans, sağlık, endüstri ve diğer sektörlerdeki pratik verilere değil, aynı zamanda şehirlere ilişkin verilere de sahiptir. devlet işleri, finans, imalat, sanayi, havacılık, ulaşım vb. sanayi bölgeleri, sanayi bölgeleri, enerji gibi sektörlerin duyarsızlaştırılan verileri ve her yıl üretilen yüksek kaliteli veriler 10 milyar parçaya ulaşıyor.
Sürekli yüksek kaliteli endüstriyel veri tedarikine ek olarak, endüstriyel büyük modelin aynı zamanda endüstri Know-How'ını anlaması, yani endüstri hakkında benzersiz bilgiye sahip olması ve kavrama için daha yüksek gereksinimlere sahip olması gerekir. Örneğin, perakende sektörü pazarlama ve tavsiyenin etkisine daha fazla önem veriyor ve finans sektörü risk kontrolü, güvenilirlik ve emniyetin etkisine daha fazla önem veriyor.
Bu talep için, JD.com'un uzun vadeli dijital istihbarat tedarik zinciri kilit bir rol oynamış ve JD.com'un büyük modellerin uygulanmasındaki çabalarının odak noktası haline gelmiştir. Büyük model ayrıca tedarik zincirinin dijital zekasına dayanabilir ve fiziksel endüstrinin derinliklerine inebilir.
JD.com'un dijital istihbarat tedarik zincirinin, JD.com'un 10 milyondan fazla kendi kendine çalışan ürün SKU'sunu kapsadığı ve Çin'deki dünyanın en büyük 500 şirketinin %90'ından fazlası dahil olmak üzere 8 milyondan fazla aktif kurumsal müşteriye hizmet verdiği ve ülkenin yaklaşık %70'i uzmanlaşmış Özel yeni KOBİ'lerdir. Aynı zamanda, JD.com'un dijital istihbarat tedarik zinciri hâlâ ülkede ve 2.000'den fazla endüstriyel kayışla derin bir işbirliğine sahip.
Daha uzun bağlantılara, daha karmaşık senaryolara ve daha zengin verilere sahip bu tür bir dijital istihbarat tedarik zinciri, büyük modeller için mükemmel bir "eğitim alanı"dır. JD Cloud'un görüşüne göre, büyük modelin değeri yalnızca tedarik zincirini tam olarak anlayarak ve büyük modelin tedarik zincirinde "çalışmasına" izin vererek gerçekleştirilebilir.
Endüstriyel taraftaki birikimin yanı sıra JD.com'un temel algoritmalardaki gücü ve bilgi işlem gücü de küçümsenmemeli.
2021'de JD Discovery Research Institute, Chongqing-Tianqin α'da DGX SuperPOD mimarisine dayalı, muhakeme hızını 6,2 kat artıran ve muhakeme maliyetini %90 azaltan ülkenin ilk ultra büyük ölçekli bilgi işlem kümesini başlattı. Bu, JD.com'a büyük ölçekli model eğitimi için en temel garantiyi sağlar.
Aynı yıl, JD.com milyarlarca seviyeli model K-PLUG'u piyasaya sürdü. oranı %95'i aşıyor. 2022'ye kadar, JD.com'un büyük modeli, duygu analizi, anlamsal eşleştirme, gramer hatası düzeltme, akıllı soru yanıtlama ve sağduyu gibi çeşitli doğal dil işleme görevlerinde yaygın olarak kullanılabilen on milyarlarca model Vega'ya yükseltilecek. akıl yürütme
Önceki birikim sayesinde, JD.com bu yıl başka bir teknolojik atılım gerçekleştirdi ve içerik oluşturma, insan-makine diyaloğu gibi birkaç ana göreve odaklanan yüz milyarlarca parametreye sahip yeni nesil JD.com'un büyük ölçekli modelini piyasaya sürdü. kullanıcı amacını anlama, bilgi çıkarma ve duygu sınıflandırma.
Şu anda, JD.com tarafından temsil edilen büyük endüstriyel model, büyük modeli birikmiş endüstriyel ve senaryo tabanlı verileri ve bilgisi aracılığıyla eğitiyor ve büyük modellerin performansını iyileştirmek için birikmiş sektör Bilgisine dayalı olarak büyük modeli düzeltiyor. belirli endüstrilerde ve uygulama senaryolarında ve kontrol edilebilirliği geliştirmek için. Bu, AI için bir "genel eğitim" tamamlamaya eşdeğerdir.
**Jingdong'un büyük modeli, tedarik zincirinin istihbarat seviyesini iyileştirmek için kademeli olarak çeşitli sektörlerin derinliklerine iniyor. Tersine, tedarik zincirinin dijital zeka yükseltmesi de endüstriyel dönüşümü teşvik ediyor ve bu da büyük modeller için daha zengin veri toprağı sağlayarak pozitif bir döngü oluşturuyor. **
"Endüstriyel açıdan büyük ölçekli modeli kesmek, teknik Everest Dağı'na kuzey yamacından tırmanmaya benziyor: yol daha zor olsa da, daha muhteşem manzaralar var. Jingdong, 'zor ama doğru şeyler' yapmakta ısrar ediyor, ısrar ediyor. pratik, değerli ve uzun vadeli bir meseledir. Teknik alanda ve büyük modelde, bu bizim sürekli taahhüdümüzdür." Xu Ran dedi.
** "Zor ve doğru şeyler" uzun vadeli birikim ister. Ancak endüstriyel modelin inşası açısından JD.com net bir şekilde temel atmıştır. **
Sektörde doğan Jingdong, büyük modellerle endüstriyel değer yaratıyor
"Büyük model çağında, büyük modelle her şeyi yeniden yapmaya değer."
Büyük modeller dalgası altında, endüstri hızlı bir şekilde yukarıdaki fikir birliğine ulaştı. Ancak, diğer büyük üreticiler çeşitli stratejilerle iş modelleri ararken, Jingdong'un çıkarma endüstrisinin yönü hiç değişmedi.
Xu Ran, "Endüstriyel nitelikler, JD.com teknolojisinin ayırt edici özellikleridir. JD.com tarafından geliştirilen her teknoloji, endüstriyel ihtiyaçlardan, endüstriyel senaryolardaki deneyimlerden kaynaklanır ve endüstriyel değer yaratır." dedi.
Şu anda, JD Yanxi'nin büyük ölçekli modeli "üç adımlı" stratejiye uygun olarak ilerliyor: şu anda JD Cloud, dahili uygulamalara dayalı genel amaçlı büyük bir model oluşturdu; bu yılın sonuna kadar JD. Sağlam endüstri hizmetleri; 2024'ün başlarında, büyük ölçekli model yeteneklerinin harici ciddi iş senaryolarına açılması bekleniyor.
Pratik açıdan, JD.com'un büyük modeli ikinci adıma ulaştı.JD.com, büyük modelin yeteneklerini perakende, finans, lojistik ve sağlık gibi en tanıdık senaryolara uyguluyor ve çeşitli sektörlere nüfuz etti. bağlantılar.
Örneğin Jingdong, akıllı müşteri hizmetleri yeteneğini büyük modeller aracılığıyla geliştiriyor. Müşteri hizmetleri alanı, günlük sohbetlerden ve konuşmalardan farklıdır, gerçek dünyada alıcılar ve satıcılar arasındaki çeşitli karmaşık sorunları çözmesi gereken ciddi, göreve dayalı bir diyalog sahnesidir.
"Bir kullanıcı ChatGPT ile konuştuğunda, yanıtın yanlış olup olmaması önemli değildir ve bu herhangi bir karar almayı etkilemeyecektir. Ancak ciddi bir iş senaryosunda, akıllı müşteri hizmetleri yanlış yanıt verirse, sonuçlar hayal edilemez olacaktır. Bu nedenle, cevabın doğruluğu çok önemli." JD Cloud Division Başkanı ve Başkanı Jingdong Group Teknik Komitesi Cao Peng, dedi.
JD.com, akıllı müşteri hizmeti senaryoları için yalnızca temel semantik anlayış ve soru-cevap mantığıyla büyük bir model oluşturmakla kalmadı, aynı zamanda belirli senaryolar için küçük bir model geliştirdi. Müşterinin sorunu ortak iadeler ve değişimleri içeriyorsa, akıllı müşteri hizmetleri daha genel bir büyük model arayacaktır. Ve soru belirli ürünlerin garanti politikasını ve fiyat koruma kurallarını içerdiğinde, akıllı müşteri hizmetleri yanıt vermek için daha hedeflenmiş küçük bir modeli arayacak. Farklı modeller farklı sorumluluklar üstlenebilir.
Şimdi, akıllı müşteri hizmetleri JD.com içinde çalışıyor ve 20.000'den fazla kendine ait müşteri hizmetleri çalışanının maliyetleri düşürmesine, verimliliği artırmasına ve müşteri hizmetleri deneyimini sürekli olarak optimize etmesine yardımcı oluyor. JD.com ayrıca, daha fazla devlet kurumunun ve kuruluşun dijital ve akıllı dönüşüm ve yükseltme gerçekleştirmesine yardımcı olmak için akıllı müşteri hizmetleri yeteneklerini dış dünyaya açtı.
Büyük modeller için harici hizmetler açısından, JD.com hala kendi "yavaş" hızını koruyor ve büyük modelleri işletmelere "satmak" için acelesi yok. Nedeni ise yapay zekanın çok ciddi bir teknolojik değişim olması: İyi kullanılırsa sektörü dönüştürebilir ama yanlış kullanılırsa ciddi sonuçlar da doğurabilir. Bu koşullar altında, Jingdong uzun vadeli zihniyete bağlı kalıyor ve mükemmel bir seçim.
"JD.com, 'tam renk, tat ve tat'a ulaşmamış yemekler sunmayacaktır. Büyük ölçekli model, önemli dahili sahnelerde deneyim ve uygulamaları tamamladıktan sonra, tüm endüstrinin maliyetleri düşürmesine yardımcı olmak için ortaklara açılacaktır. ve verimliliği artırın." Xu Ran ifade etti.
JD.com'un planında, Yanxi'nin büyük modeli en düşük düzeyde teknik destek olacak. Saha, yeteneklerine bağlı olarak bir dizi ürün üretecek ve aynı sahadaki ürünler bir platformda toplanacak ve son olarak sektöre değer katacaktır.
Örneğin, içerik oluşturma alanında JD.com, JD Cloud AIGC içerik pazarlama platformunu oluşturmuştur. JD.com'un tüm kategorisinin zengin ürün verisi birikimine dayanan büyük model, ürün özelliklerini daha iyi anlayabilir, satıcıların otomatik olarak ürün resimleri, satış noktaları ve diğer pazarlama materyalleri oluşturmasına yardımcı olabilir ve satıcıların operasyonel verimliliğini ve pazarlama içeriği kalitesini geliştirebilir.
Diğer bir deyişle üye işyerlerinin sadece bir ürün resmi yüklemesi yeterli olup, hızlı mağaza açılışı ihtiyaçlarını karşılayan, e-ticaret işlemleri için gerekli olan ana ürün resimleri, pazarlama afiş resimleri, iş detay resimleri gibi birden fazla resim çeşidini hızlıca elde edebilirler. ürün listeleme ve pazarlama. Bu yetenekler tüccarları çizim maliyetinden %90 oranında kurtarabilir ve üretim döngüsünü 7 günden yarım güne kısaltabilir.
Daha büyük ölçekli model yetenekleri kullanan tüccarların kendi mallarını satmalarına bile gerek kalmaz, yalnızca JD Cloud'un çok modlu dijital insanını düşük maliyetle günde 24 saat mal teslim etmek için kullanmaları gerekir.
JD.com, bu uygulamalara ek olarak finans alanında bir yapay zeka pazarlama operasyon platformu da sergiledi. Kullanıcılar, basit bir diyalog yoluyla, operasyonel strateji formülasyonu, pazarlama görev planlaması, faaliyet sayfaları oluşturma, pazarlama metin yazarlığı ve materyallerinin toplu üretimi, dijital dağıtım vb. konuları kapsayan pazarlama faaliyetlerini tek noktadan oluşturabilir. JD.com'dan alınan ilgili verilere göre, geçmişte bu süreçler dizisi beş tür fonksiyonel personel gerektiriyordu: ürün, Ar-Ge, algoritma, tasarım ve analist, ancak şimdi bir kişiye indirildi; geçmişte süreç, 2.000 insan-bilgisayar etkileşimi gerektirdi, ancak aynı zamanda 50'nin altına düşürüldü. Büyük model yeteneğinin desteğiyle, pazarlama planının üretim verimliliği önemli ölçüde iyileştirildi.
** JD.com'un geniş endüstriyel modelinin, çeşitli endüstrilerdeki endüstriyel uygulamalara temel oluşturduğu söylenebilir. Şu anda perakende, lojistik, sağlık, endüstri, imalat, finans, pazarlama ve diğer endüstrilere girmiş ve endüstriye ve pratik uygulamaya geçmiştir. **
Büyük modelin çıldırmasından altı ay sonra, üreticiler "büyük ölçekli" veya "yüksek parametrelerin" pratik sorunları çözemeyeceğini fark ettiler. Balon dönemi sona erdiğinde, büyük modeller endüstriye geri dönmeli, gerçek senaryolara geri dönmeli ve pratik sorunları çözmelidir.Bu, teknolojinin nihai varış noktası ve büyük modellerin zararsız gelişiminin başlangıcıdır. Sağlam endüstriyel verileri ve senaryo pratiği olan firmalar sahneye çıkmaya başladı.
Açıkçası, Jingdong Yanxi büyük modeli, endüstriyel değerin diğer ucuna yelken açtı.