Ai cũng nói về mô hình lớn, mô tả chân thực thế giới công nghệ nửa đầu năm nay.
Đánh giá sự sôi động của thị trường, các mô hình quy mô lớn đã trở thành đường đua cho các nhà sản xuất công nghệ khác nhau lao vào, cho dù đó là những gã khổng lồ Internet, công ty công nghệ hay thậm chí là các tổ chức nghiên cứu, họ đều đã tham gia vào cuộc hỗn chiến mô hình quy mô lớn này. -mô hình tỷ lệ đã trở thành "Chiến trường".
Ngay khi thị trường mô hình quy mô lớn trong nước đang sôi động, ChatGPT, công cụ đã thúc đẩy sự phổ biến của các mô hình quy mô lớn trong một lần sụt giảm, đã bị sụt giảm lượt truy cập. Theo dữ liệu mới nhất từ SimilarWeb, một cơ quan giám sát bên thứ ba, vào tháng 5 năm nay, ChatGPT bắt đầu có dấu hiệu tăng trưởng chậm lại, với tốc độ tăng trưởng chỉ đạt 2,8% trong tháng đó, trong khi 4 tháng đầu năm 2023 là 131,6 %, 62,5%, 55,8%, 12,6%. Đây là lần đầu tiên ChatGPT có lưu lượng truy cập tăng trưởng âm kể từ khi phát hành vào ngày 30 tháng 11 năm 2022.
Hiện tượng này có thể phản ánh một xu hướng quan trọng của ngành: Tất cả các bên đang thay đổi từ sự nhiệt tình kỹ thuật ban đầu đối với các mẫu xe lớn sang suy nghĩ bình tĩnh về thương mại hóa. Và sự đổ bộ của các mô hình quy mô lớn cũng là một chủ đề mà tất cả các công ty mô hình quy mô lớn cần nghiêm túc xem xét.
** "JD.com tin rằng giá trị của một mô hình lớn = thuật toán × sức mạnh tính toán × dữ liệu × bình phương độ dày của ngành." Xu Ran, Giám đốc điều hành của JD.com cho biết. JD.com không chỉ theo đuổi sự tiến bộ của công nghệ mà còn đặc biệt chú trọng đến bề dày của ngành - nó coi trọng việc công nghệ có thể áp dụng thực tế vào bao nhiêu kịch bản công nghiệp và có thể tạo ra nhiều giá trị khác nhau cho xã hội. **
Vào ngày 13 tháng 7, JD.com đã tung ra một mô hình lớn của Yanxi. Theo JD.com, đây là một mô hình thế hệ mới với các thông số lên tới hàng trăm tỷ đô la và nó sẽ được ứng dụng sâu rộng trong các lĩnh vực bán lẻ, tài chính, hậu cần, y tế, công nghiệp và các lĩnh vực công nghiệp khác trong tương lai.
Khi hiệu quả công nghiệp và mở rộng ranh giới công nghiệp được cải thiện về chất, mô hình lớn sẽ có giá trị và ý nghĩa thực tiễn quan trọng hơn. Trong sự xô bồ của mô hình lớn, chúng ta nên trở về với sự hợp lý và nhìn nhận nghiêm túc về giá trị đích thực của mô hình lớn. Ngành công nghiệp cần loại mô hình lớn nào? Mô hình lớn nên được đưa vào sử dụng thương mại như thế nào để giảm chi phí và tăng hiệu quả cho ngành?
Cạnh tranh mô hình lớn: sự đồng thuận từ chung đến ngành
Chỉ sau một đêm, các mô hình quy mô lớn trong nước lần lượt "xuất hiện".
Theo "Báo cáo nghiên cứu bản đồ mô hình quy mô lớn trí tuệ nhân tạo Trung Quốc" do Viện Thông tin Khoa học và Công nghệ thuộc Bộ Khoa học và Công nghệ Trung Quốc công bố, tính đến ngày 28 tháng 5, ít nhất 79 mô hình quy mô lớn cơ bản với quy mô hơn 1 tỷ tham số ở Trung Quốc đã được phát hành. Số lượng mô hình lớn được phát triển ở nước tôi đã đứng thứ hai trên thế giới.
Tuy nhiên, đằng sau số lượng R&D tăng vọt, làm thế nào để nhận ra giá trị thương mại của các mẫu xe lớn là điều đáng để khám phá.
Hiện tại, nhiều mô hình lớn có mục đích chung đang ra mắt. Loại mô hình quy mô lớn này có khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, tạo ngôn ngữ và nhận dạng giọng nói mạnh mẽ, đồng thời hoạt động tốt trong các tình huống có thuộc tính chung mạnh mẽ như trò chuyện và giải trí. Tuy nhiên , những kịch bản này vẫn khó đạt được thương mại hóa quy mô lớn.
Trong các kịch bản công nghiệp được chia nhỏ, độ chính xác của câu trả lời của mô hình lớn nói chung là thấp, điều này là do bản thân ngành có kích thước mẫu nhỏ, phân phối dữ liệu không đồng đều và các kịch bản ứng dụng thay đổi, khiến mô hình lớn không thể tự tối ưu hóa và cải thiện. Độ chính xác đương nhiên không cao.
Từ góc độ thương mại hóa, các doanh nghiệp có thể không cần một mô hình quy mô lớn đa năng "toàn diện", mà cần nhiều hơn một mô hình quy mô lớn công nghiệp nhằm vào các kịch bản lĩnh vực được chia nhỏ và giải quyết các vấn đề thực tế.
Wu Hequan, một học giả của Học viện Kỹ thuật Trung Quốc, đã từng chỉ ra rằng "Các mô hình lớn giống như trò chuyện đã gây ra một đợt bùng phát mới, nhưng đối thoại, làm thơ và vẽ tranh không phải là tất cả các mô hình lớn. Chúng ta cần phải suy nghĩ sâu sắc về hướng ứng dụng của các mô hình lớn và chúng ta phải thực sự đưa các mô hình lớn vào Trong các lĩnh vực phát triển đô thị, công nghệ tài chính, y sinh, sản xuất công nghiệp và nghiên cứu khoa học, các doanh nghiệp và tổ chức chuyên nghiệp cũng cần đẩy nhanh việc triển khai chúng trong công nghiệp thực sự, mang lại giá trị thực sự cho nhu cầu trước mắt của ngành và thực sự phục vụ xã hội trên quy mô lớn.”
Ngày nay, thị trường mô hình quy mô lớn đang hình thành một sự đồng thuận rằng mô hình quy mô lớn không thể đưa vào sử dụng thương mại chỉ là "công cụ giải trí" và chỉ những mô hình quy mô lớn đi sâu vào ngành và giải quyết các vấn đề thực tế mới có. giá trị. Suy nghĩ sâu sắc về giá trị của các mô hình lớn, một công thức do JD.com đề xuất phù hợp hơn với xu hướng của thị trường mô hình lớn, đó là: giá trị của các mô hình lớn = thuật toán × sức mạnh tính toán × dữ liệu × bình phương độ dày của ngành.
** Từ công thức giá trị của mô hình lớn, chúng ta có thể thấy rằng mô hình lớn công nghiệp và mô hình lớn nói chung không đối lập, mô hình lớn công nghiệp dựa trên mô hình lớn chung và được đào tạo, nội dung phù hợp hơn với nhu cầu của các kịch bản ngành dọc và được nhắm mục tiêu nhiều hơn. **
Xét về lộ trình phát triển của mô hình lớn, không có gì ngạc nhiên khi JD.com hướng tới tương lai. Kể từ khi thành lập, Jingdong đã bắt nguồn từ ngành công nghiệp và đương nhiên chú ý nhiều hơn đến giá trị của những người mẫu lớn trong ngành.
"Jingdong coi trọng các mô hình lớn và những đổi mới công nghệ khác. Ngoài việc theo đuổi sự tiến bộ của công nghệ, nó cũng đặc biệt chú ý đến bề dày của ngành - có bao nhiêu kịch bản công nghiệp mà công nghệ có thể được áp dụng thực tế để thực sự tạo ra giá trị cho xã hội." Xu Ran, Giám đốc điều hành của Jingdong cho biết.
** Trên thực tế, sự phát triển của các mẫu xe phân khối lớn ở giai đoạn này đang chuyển từ "phổ thông" sang "công nghiệp". **
Báo cáo nghiên cứu mới nhất do Minsheng Securities công bố đã đề cập rằng sau giai đoạn phát hành tập trung của các mô hình lớn từ tháng 2 đến tháng 3, giai đoạn phát triển sản phẩm từ tháng 4 đến tháng 5 và định hướng chính sách dần được làm rõ, các sản phẩm và ứng dụng của các mô hình lớn sẽ bắt đầu vào tháng 6 .Dự kiến sẽ mở ra một bản phát hành tập trung. Làn sóng phát hành mới dựa trên các sản phẩm ứng dụng mô hình quy mô lớn và các bản nâng cấp quy mô lớn đã bắt đầu xuất hiện trực tuyến, chuẩn bị xâm nhập hàng nghìn hộ gia đình.
Gần đây, hầu hết các mô hình quy mô lớn mới nhất được phát hành bởi các công ty công nghệ trong nước đều nhắm đến các ngành dọc. Ở nước ngoài, nhiều công ty đã liên tiếp phát hành các mô hình công nghiệp quy mô lớn với quy mô khác nhau, với mục đích áp dụng chúng vào lĩnh vực công nghiệp.
Từ xu hướng thực tế của các nhà sản xuất lớn trong và ngoài nước, không khó để nhận thấy mô hình công nghiệp sẽ có nhiều khả năng giúp các đối tác công nghiệp hoàn thành chuyển đổi kỹ thuật số, giảm chi phí và tăng hiệu quả, đồng thời tạo ra giá trị lớn hơn cho ngành và xã hội .
Mô hình công nghiệp lớn, khó đặt nền tảng vững chắc cho ngành
Khó khăn trong việc xây dựng các mô hình quy mô lớn công nghiệp cao hơn nhiều so với các mô hình quy mô lớn cho mục đích chung.
Nếu mô hình quy mô lớn nói chung kiểm tra khả năng tính toán và tích lũy thuật toán của doanh nghiệp, thì mô hình quy mô lớn công nghiệp kiểm tra khả năng tiếp cận và hiểu biết của doanh nghiệp về các kịch bản kinh doanh, cũng như việc tích lũy và ứng dụng dữ liệu công nghiệp.
Một sự đồng thuận trong ngành là trong quá trình đào tạo các mô hình công nghiệp lớn, điều khó khăn nhất để có được là dữ liệu công nghiệp. Dữ liệu công nghiệp thường nằm trong tay các doanh nghiệp, do bảo mật dữ liệu và các cân nhắc khác, rất ít doanh nghiệp sẵn sàng tiết lộ dữ liệu riêng tư. Tuy nhiên, những dữ liệu công nghiệp này thường ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp đến tốc độ lặp kỹ thuật, độ chính xác của mô hình và tính chuyên nghiệp trong kinh doanh của mô hình công nghiệp lớn.
"Dữ liệu công nghiệp cũng có thể được chia thành dữ liệu tĩnh và dữ liệu động. Dữ liệu tĩnh tương đối ổn định, sẽ không thay đổi ngay lập tức và đường dẫn thu được tương đối rõ ràng. Dữ liệu động là dữ liệu được tạo ra mọi lúc trong các tình huống công nghiệp khác nhau. Phần này của dữ liệu là dữ liệu cảnh 'Sống'. Không dễ để có được, nhưng nó là một trong những yếu tố cần thiết của mô hình công nghiệp." He Xiaodong, Chủ tịch Viện Nghiên cứu JD và Chủ tịch Bộ phận Sản phẩm và Dịch vụ Thông minh Công nghệ JD, nhấn mạnh.
Tuy nhiên, việc đào tạo các mô hình lớn công nghiệp không thể chỉ sử dụng dữ liệu công nghiệp mà vẫn cần sử dụng một lượng lớn dữ liệu chung để cung cấp kiến thức thông thường. Những lý do như sau: Thứ nhất, việc khái quát hóa dữ liệu công nghiệp là không đủ và mô hình lớn cần được đào tạo lại mỗi khi thay đổi bối cảnh, điều này rất tốn kém;
He Xiaodong so sánh việc đào tạo một mô hình công nghiệp lớn với việc đào tạo một con người: "Nếu một người tốt nghiệp cấp ba ra ngoài làm việc trực tiếp thì có vẻ ổn, nhưng tính chuyên nghiệp sẽ kém chuyên nghiệp hơn. Nếu bạn có thể học xong bốn - Tốt nghiệp đại học năm trước khi ra ngoài làm việc, bạn vừa có kiến thức phổ thông, vừa có năng lực và đủ kiến thức chuyên môn là những năng lực mà một mô hình công nghiệp lớn cần phải có.”
Vì lý do này, dữ liệu của mô hình lớn của JD Yanxi bao gồm 70% dữ liệu chung và 30% dữ liệu thô về tăng trưởng bối cảnh chuỗi cung ứng.
Điều đáng nói là những dữ liệu công nghiệp này đến từ chính JD.com. Bản thân JD.com là một công ty hoạt động dựa trên chuỗi cung ứng, bắt nguồn từ nhiều ngành khác nhau. Nó không chỉ có dữ liệu thực tế về bán lẻ, hậu cần, tài chính, y tế, công nghiệp và các ngành khác mà còn có dữ liệu về các thành phố, các vấn đề của chính phủ, tài chính, sản xuất, công nghiệp, hàng không, giao thông vận tải, v.v. Dữ liệu giải mẫn cảm của các ngành như khu công nghiệp, khu công nghiệp và năng lượng, và dữ liệu chất lượng cao được tạo ra mỗi năm đạt 10 tỷ mảnh.
Ngoài việc cung cấp liên tục dữ liệu công nghiệp chất lượng cao, mô hình công nghiệp lớn cũng cần hiểu Bí quyết của ngành, tức là có kiến thức độc đáo về ngành và có yêu cầu cao hơn về khả năng hiểu. Ví dụ, ngành bán lẻ chú ý nhiều hơn đến hiệu quả của tiếp thị và khuyến nghị, và ngành tài chính chú ý nhiều hơn đến hiệu quả kiểm soát rủi ro, độ tin cậy và an toàn.
Đối với nhu cầu này, chuỗi cung ứng trí tuệ kỹ thuật số dài hạn của JD.com đã đóng một vai trò quan trọng và nó đã trở thành trọng tâm nỗ lực của JD.com trong việc áp dụng các mô hình lớn. Mô hình lớn cũng có thể dựa trên trí tuệ kỹ thuật số của chuỗi cung ứng và đi sâu vào ngành công nghiệp vật lý.
Được biết, chuỗi cung ứng trí tuệ kỹ thuật số của JD.com đã bao phủ hơn 10 triệu SKU sản phẩm do JD.com tự vận hành, phục vụ hơn 8 triệu khách hàng doanh nghiệp đang hoạt động, bao gồm hơn 90% trong số 500 công ty hàng đầu thế giới ở Trung Quốc và gần 70% doanh nghiệp vừa và nhỏ chuyên biệt mới của cả nước. Đồng thời, chuỗi cung ứng trí tuệ kỹ thuật số của JD.com vẫn ở trong nước và có sự hợp tác sâu rộng với hơn 2.000 vành đai công nghiệp.
Loại chuỗi cung ứng trí tuệ kỹ thuật số này với các liên kết dài hơn, các kịch bản phức tạp hơn và dữ liệu phong phú hơn là "nơi đào tạo" tuyệt vời cho các mô hình lớn. Theo quan điểm của JD Cloud, giá trị của mô hình lớn chỉ có thể thực hiện được khi hiểu thấu đáo chuỗi cung ứng và cho phép mô hình lớn “chạy” trên chuỗi cung ứng.
Ngoài sự tích lũy về mặt công nghiệp, không nên đánh giá thấp sức mạnh của JD.com về các thuật toán cơ bản và sức mạnh tính toán.
Vào năm 2021, Viện nghiên cứu khám phá JD đã ra mắt cụm điện toán quy mô cực lớn đầu tiên của đất nước dựa trên kiến trúc DGX SuperPOD ở Trùng Khánh-Tianqin α, giúp tăng tốc độ suy luận lên 6,2 lần và giảm 90% chi phí suy luận. Điều này cung cấp cho JD.com sự đảm bảo cơ bản nhất cho việc đào tạo người mẫu quy mô lớn.
Trong cùng năm đó, JD.com đã tung ra mẫu K-PLUG cấp một tỷ. Bản sao sản phẩm do K-PLUG tạo ra đã bao phủ hơn 3.000 danh mục trên JD.com, tạo ra tổng cộng 3 tỷ từ và vượt qua đánh giá thủ công. tỷ lệ vượt quá 95%. Đến năm 2022, mô hình lớn của JD.com sẽ được nâng cấp lên mô hình hàng chục tỷ Vega, có thể được sử dụng rộng rãi trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên hạ lưu khác nhau như phân tích tình cảm, khớp ngữ nghĩa, sửa lỗi ngữ pháp, trả lời câu hỏi thông minh và lẽ thường suy luận.
Nhờ tích lũy trước đó, JD.com đã tạo ra một bước đột phá công nghệ khác trong năm nay và tung ra một thế hệ mô hình quy mô lớn mới của JD.com với hàng trăm tỷ tham số, tập trung vào một số nhiệm vụ chính như tạo nội dung, đối thoại giữa người và máy, hiểu mục đích của người dùng, khai thác thông tin và phân loại cảm xúc. , nhận ra sự tinh chỉnh của mô hình cơ sở + mô hình miền dọc và áp dụng các kịch bản ngành dọc chuyên sâu như bán lẻ, hậu cần, tài chính, y tế và các vấn đề của chính phủ.
Hiện tại, mô hình công nghiệp lớn do JD.com đại diện đang đào tạo mô hình lớn thông qua dữ liệu và kiến thức được tích lũy dựa trên kịch bản và công nghiệp hóa, đồng thời sửa chữa mô hình lớn dựa trên Bí quyết ngành đã tích lũy của mình, để cải thiện hiệu suất của các mô hình lớn trong các ngành công nghiệp cụ thể và các kịch bản ứng dụng, và để cải thiện khả năng kiểm soát. Điều này tương đương với việc hoàn thành một "giáo dục phổ thông" cho AI.
** Mô hình lớn của Jingdong đang dần đi sâu vào các ngành công nghiệp khác nhau để cải thiện mức độ thông minh của chuỗi cung ứng. Ngược lại, việc nâng cấp trí thông minh kỹ thuật số của chuỗi cung ứng cũng đang thúc đẩy quá trình chuyển đổi công nghiệp, từ đó cung cấp nền tảng dữ liệu phong phú hơn cho các mô hình lớn, tạo thành một chu kỳ tích cực. **
"Cắt vào mô hình quy mô lớn từ phía công nghiệp giống như leo lên đỉnh Everest kỹ thuật từ sườn phía bắc: mặc dù đường đi khó khăn hơn nhưng có nhiều phong cảnh tráng lệ hơn. Jingdong kiên quyết làm 'những điều khó khăn nhưng đúng đắn', nhấn mạnh vào làm thực tế, có giá trị và Đó là vấn đề lâu dài. Trong lĩnh vực kỹ thuật và trong mô hình lớn, đây là cam kết không ngừng của chúng tôi."Xu Ran nói.
** “Cái khó ló cái khôn” cần tích lũy lâu dài. Tuy nhiên, về mặt xây dựng mô hình công nghiệp, JD.com rõ ràng đã đặt nền móng. **
Jingdong, sinh ra trong ngành, tạo ra giá trị công nghiệp với các mô hình lớn
"Trong thời đại của mô hình lớn, mọi thứ đều đáng để làm lại với mô hình lớn."
Dưới làn sóng mô hình lớn, ngành công nghiệp nhanh chóng đạt được sự đồng thuận nói trên. Tuy nhiên, trong khi các nhà sản xuất lớn khác đang tìm kiếm các mô hình kinh doanh thông qua nhiều chiến lược khác nhau, thì hướng phát triển ngành hạ cánh của Jingdong chưa bao giờ thay đổi.
"Thuộc tính công nghiệp là đặc điểm nổi bật của công nghệ JD.com. Mọi công nghệ do JD.com phát triển đều bắt nguồn từ nhu cầu công nghiệp, kinh nghiệm trong các tình huống công nghiệp và tạo ra giá trị công nghiệp." Xu Ran nói.
Hiện tại, mô hình quy mô lớn của JD Yanxi đang tiến lên theo chiến lược “ba bước”: hiện tại, JD Cloud đã xây dựng một mô hình lớn có mục đích chung dựa trên các thông lệ nội bộ; vào cuối năm nay, JD. Dịch vụ công nghiệp vững chắc; dự kiến vào đầu năm 2024, các khả năng của mô hình quy mô lớn sẽ được mở ra cho các tình huống kinh doanh nghiêm trọng bên ngoài.
Từ quan điểm thực tế, mô hình lớn của JD.com đã đạt đến bước thứ 2. JD.com đang áp dụng các khả năng của mô hình lớn vào các tình huống quen thuộc nhất như bán lẻ, tài chính, hậu cần và y tế, đồng thời đã thâm nhập vào nhiều lĩnh vực khác nhau. liên kết.
Ví dụ, Jingdong đang cải thiện khả năng phục vụ khách hàng thông minh thông qua các mô hình lớn. Lĩnh vực dịch vụ khách hàng khác với các cuộc trò chuyện và trò chuyện hàng ngày, đó là một cảnh đối thoại dựa trên nhiệm vụ nghiêm túc cần giải quyết các vấn đề phức tạp khác nhau giữa người mua và người bán trong thế giới thực.
"Khi người dùng nói chuyện với ChatGPT, trả lời sai cũng không sao và cũng không ảnh hưởng đến việc ra quyết định. Nhưng nếu trong một tình huống kinh doanh nghiêm túc, dịch vụ chăm sóc khách hàng thông minh trả lời sai thì hậu quả sẽ khôn lường . Do đó, độ chính xác của câu trả lời là rất quan trọng. "Ủy ban kỹ thuật của Tập đoàn Jingdong, Cao Peng, Chủ tịch kiêm Chủ tịch Bộ phận Đám mây của JD, cho biết.
Đối với các tình huống dịch vụ khách hàng thông minh, JD.com không chỉ xây dựng một mô hình lớn với sự hiểu biết ngữ nghĩa cơ bản và logic câu hỏi và câu trả lời, mà còn hoàn thiện một mô hình nhỏ cho các tình huống cụ thể. Nếu vấn đề của khách hàng liên quan đến việc trả lại và trao đổi thông thường, v.v., dịch vụ khách hàng thông minh sẽ gọi một mô hình lớn tổng quát hơn. Và một khi câu hỏi liên quan đến chính sách bảo hành và quy tắc bảo vệ giá của các sản phẩm cụ thể, dịch vụ khách hàng thông minh sẽ gọi một mô hình nhỏ được nhắm mục tiêu hơn để đưa ra câu trả lời. Các mô hình khác nhau có thể đảm nhận các trách nhiệm khác nhau.
Giờ đây, dịch vụ khách hàng thông minh đang hoạt động bên trong JD.com, giúp hơn 20.000 nhân viên dịch vụ khách hàng tự sở hữu giảm chi phí và tăng hiệu quả, đồng thời liên tục tối ưu hóa trải nghiệm dịch vụ khách hàng. JD.com cũng đã mở rộng khả năng dịch vụ khách hàng thông minh của mình ra thế giới bên ngoài để giúp nhiều cơ quan chính phủ và doanh nghiệp thực hiện chuyển đổi và nâng cấp kỹ thuật số và thông minh.
Về mảng dịch vụ bên ngoài dành cho các mẫu xe phân khối lớn, JD.com vẫn duy trì nhịp độ "chậm chạp" của riêng mình, chưa vội "bán" các mẫu xe phân khối lớn cho các doanh nghiệp. Lý do là trí tuệ nhân tạo là một sự thay đổi công nghệ rất nghiêm trọng: nếu được sử dụng tốt, nó có thể biến đổi ngành công nghiệp, nhưng nếu sử dụng không đúng cách, nó cũng có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng. Trong hoàn cảnh như vậy, Jingdong tuân theo tâm lý lâu dài và là một lựa chọn tuyệt vời.
"JD.com sẽ không phục vụ những món ăn chưa đạt 'sắc, hương, vị'. Sau khi mô hình quy mô lớn hoàn thành trải nghiệm và thực hành tại các bối cảnh nội bộ trọng điểm, nó sẽ được mở rộng cho các đối tác để giúp toàn ngành giảm chi phí và tăng hiệu quả." Xu Ran express.
Trong kế hoạch của JD.com, mô hình lớn của Yanxi sẽ trở thành hỗ trợ kỹ thuật cấp thấp nhất. Dựa trên khả năng của nó, lĩnh vực này sẽ tạo ra một loạt sản phẩm và các sản phẩm trong cùng một lĩnh vực sẽ được tổng hợp thành một nền tảng và cuối cùng là tạo ra giá trị cho ngành.
Ví dụ: trong lĩnh vực tạo nội dung, JD.com đã xây dựng nền tảng tiếp thị nội dung JD Cloud AIGC. Dựa trên sự tích lũy dữ liệu sản phẩm phong phú của toàn bộ danh mục của JD.com, mô hình lớn có thể hiểu rõ hơn về đặc điểm sản phẩm, giúp người bán tự động tạo hình ảnh sản phẩm, điểm bán hàng và các tài liệu tiếp thị khác, đồng thời cải thiện hiệu quả hoạt động và chất lượng nội dung tiếp thị của người bán.
Nói cách khác, người bán chỉ cần tải ảnh sản phẩm lên là có thể nhanh chóng có được bộ ảnh đa dạng như ảnh sản phẩm chính, ảnh áp phích tiếp thị, ảnh chi tiết doanh nghiệp cần thiết cho hoạt động thương mại điện tử, đáp ứng nhu cầu nhanh chóng. khai trương cửa hàng, niêm yết sản phẩm và tiếp thị. Những khả năng này có thể giúp người bán tiết kiệm 90% chi phí vẽ và rút ngắn chu kỳ sản xuất từ 7 ngày xuống còn nửa ngày.
Sử dụng nhiều khả năng mô hình quy mô lớn hơn, người bán thậm chí không cần bán hàng hóa của chính họ mà chỉ cần sử dụng con người kỹ thuật số đa phương thức của JD Cloud để giao hàng 24 giờ một ngày với chi phí thấp.
Ngoài các ứng dụng này, JD.com cũng trình diễn một nền tảng hoạt động tiếp thị AI trong lĩnh vực tài chính. Thông qua cuộc đối thoại đơn giản, người dùng có thể tạo các hoạt động tiếp thị tại một điểm dừng, bao gồm xây dựng chiến lược hoạt động, lập kế hoạch nhiệm vụ tiếp thị, xây dựng các trang hoạt động, tạo hàng loạt tài liệu và bài viết quảng cáo tiếp thị, phân phối kỹ thuật số, v.v. Theo dữ liệu có liên quan từ JD.com, trước đây bộ quy trình này yêu cầu năm loại nhân viên chức năng: sản phẩm, R&D, thuật toán, thiết kế và nhà phân tích, nhưng hiện tại nó đã được giảm xuống còn một người; trong quá khứ, quy trình yêu cầu 2.000 tương tác giữa người và máy tính, nhưng nó cũng đã giảm xuống dưới 50. Với sự hỗ trợ của khả năng mô hình lớn, hiệu quả sản xuất của kế hoạch tiếp thị đã được cải thiện đáng kể.
** Có thể nói rằng mô hình công nghiệp lớn của JD.com đang trở thành cơ sở cho các ứng dụng công nghiệp trong các ngành công nghiệp khác nhau. Hiện tại, nó đã thâm nhập vào ngành bán lẻ, hậu cần, y tế, công nghiệp, sản xuất, tài chính, tiếp thị và các ngành khác, đồng thời đã đi vào ngành công nghiệp và ứng dụng thực tế. **
Nửa năm sau khi mô hình lớn chạy rầm rộ, các nhà sản xuất đã nhận ra rằng "quy mô lớn" hoặc "thông số cao" không thể giải quyết các vấn đề thực tế. Khi thời kỳ bong bóng kết thúc, các mô hình lớn phải quay trở lại ngành, quay trở lại các kịch bản thực tế và giải quyết các vấn đề thực tế sau tất cả, đây là đích đến cuối cùng của công nghệ và là khởi đầu cho sự phát triển lành tính của các mô hình lớn. Những công ty có dữ liệu công nghiệp vững chắc và thực hành theo kịch bản đã bắt đầu lên sân khấu.
Rõ ràng, mô hình lớn Jingdong Yanxi đã đi đến đầu kia của giá trị công nghiệp.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Từ cơn sốt đến sự hợp lý, các mô hình quy mô lớn mở ra "bước ngoặt" của ngành
Ai cũng nói về mô hình lớn, mô tả chân thực thế giới công nghệ nửa đầu năm nay.
Đánh giá sự sôi động của thị trường, các mô hình quy mô lớn đã trở thành đường đua cho các nhà sản xuất công nghệ khác nhau lao vào, cho dù đó là những gã khổng lồ Internet, công ty công nghệ hay thậm chí là các tổ chức nghiên cứu, họ đều đã tham gia vào cuộc hỗn chiến mô hình quy mô lớn này. -mô hình tỷ lệ đã trở thành "Chiến trường".
Ngay khi thị trường mô hình quy mô lớn trong nước đang sôi động, ChatGPT, công cụ đã thúc đẩy sự phổ biến của các mô hình quy mô lớn trong một lần sụt giảm, đã bị sụt giảm lượt truy cập. Theo dữ liệu mới nhất từ SimilarWeb, một cơ quan giám sát bên thứ ba, vào tháng 5 năm nay, ChatGPT bắt đầu có dấu hiệu tăng trưởng chậm lại, với tốc độ tăng trưởng chỉ đạt 2,8% trong tháng đó, trong khi 4 tháng đầu năm 2023 là 131,6 %, 62,5%, 55,8%, 12,6%. Đây là lần đầu tiên ChatGPT có lưu lượng truy cập tăng trưởng âm kể từ khi phát hành vào ngày 30 tháng 11 năm 2022.
Hiện tượng này có thể phản ánh một xu hướng quan trọng của ngành: Tất cả các bên đang thay đổi từ sự nhiệt tình kỹ thuật ban đầu đối với các mẫu xe lớn sang suy nghĩ bình tĩnh về thương mại hóa. Và sự đổ bộ của các mô hình quy mô lớn cũng là một chủ đề mà tất cả các công ty mô hình quy mô lớn cần nghiêm túc xem xét.
** "JD.com tin rằng giá trị của một mô hình lớn = thuật toán × sức mạnh tính toán × dữ liệu × bình phương độ dày của ngành." Xu Ran, Giám đốc điều hành của JD.com cho biết. JD.com không chỉ theo đuổi sự tiến bộ của công nghệ mà còn đặc biệt chú trọng đến bề dày của ngành - nó coi trọng việc công nghệ có thể áp dụng thực tế vào bao nhiêu kịch bản công nghiệp và có thể tạo ra nhiều giá trị khác nhau cho xã hội. **
Vào ngày 13 tháng 7, JD.com đã tung ra một mô hình lớn của Yanxi. Theo JD.com, đây là một mô hình thế hệ mới với các thông số lên tới hàng trăm tỷ đô la và nó sẽ được ứng dụng sâu rộng trong các lĩnh vực bán lẻ, tài chính, hậu cần, y tế, công nghiệp và các lĩnh vực công nghiệp khác trong tương lai.
Khi hiệu quả công nghiệp và mở rộng ranh giới công nghiệp được cải thiện về chất, mô hình lớn sẽ có giá trị và ý nghĩa thực tiễn quan trọng hơn. Trong sự xô bồ của mô hình lớn, chúng ta nên trở về với sự hợp lý và nhìn nhận nghiêm túc về giá trị đích thực của mô hình lớn. Ngành công nghiệp cần loại mô hình lớn nào? Mô hình lớn nên được đưa vào sử dụng thương mại như thế nào để giảm chi phí và tăng hiệu quả cho ngành?
Cạnh tranh mô hình lớn: sự đồng thuận từ chung đến ngành
Chỉ sau một đêm, các mô hình quy mô lớn trong nước lần lượt "xuất hiện".
Theo "Báo cáo nghiên cứu bản đồ mô hình quy mô lớn trí tuệ nhân tạo Trung Quốc" do Viện Thông tin Khoa học và Công nghệ thuộc Bộ Khoa học và Công nghệ Trung Quốc công bố, tính đến ngày 28 tháng 5, ít nhất 79 mô hình quy mô lớn cơ bản với quy mô hơn 1 tỷ tham số ở Trung Quốc đã được phát hành. Số lượng mô hình lớn được phát triển ở nước tôi đã đứng thứ hai trên thế giới.
Tuy nhiên, đằng sau số lượng R&D tăng vọt, làm thế nào để nhận ra giá trị thương mại của các mẫu xe lớn là điều đáng để khám phá.
Hiện tại, nhiều mô hình lớn có mục đích chung đang ra mắt. Loại mô hình quy mô lớn này có khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, tạo ngôn ngữ và nhận dạng giọng nói mạnh mẽ, đồng thời hoạt động tốt trong các tình huống có thuộc tính chung mạnh mẽ như trò chuyện và giải trí. Tuy nhiên , những kịch bản này vẫn khó đạt được thương mại hóa quy mô lớn.
Trong các kịch bản công nghiệp được chia nhỏ, độ chính xác của câu trả lời của mô hình lớn nói chung là thấp, điều này là do bản thân ngành có kích thước mẫu nhỏ, phân phối dữ liệu không đồng đều và các kịch bản ứng dụng thay đổi, khiến mô hình lớn không thể tự tối ưu hóa và cải thiện. Độ chính xác đương nhiên không cao.
Từ góc độ thương mại hóa, các doanh nghiệp có thể không cần một mô hình quy mô lớn đa năng "toàn diện", mà cần nhiều hơn một mô hình quy mô lớn công nghiệp nhằm vào các kịch bản lĩnh vực được chia nhỏ và giải quyết các vấn đề thực tế.
Wu Hequan, một học giả của Học viện Kỹ thuật Trung Quốc, đã từng chỉ ra rằng "Các mô hình lớn giống như trò chuyện đã gây ra một đợt bùng phát mới, nhưng đối thoại, làm thơ và vẽ tranh không phải là tất cả các mô hình lớn. Chúng ta cần phải suy nghĩ sâu sắc về hướng ứng dụng của các mô hình lớn và chúng ta phải thực sự đưa các mô hình lớn vào Trong các lĩnh vực phát triển đô thị, công nghệ tài chính, y sinh, sản xuất công nghiệp và nghiên cứu khoa học, các doanh nghiệp và tổ chức chuyên nghiệp cũng cần đẩy nhanh việc triển khai chúng trong công nghiệp thực sự, mang lại giá trị thực sự cho nhu cầu trước mắt của ngành và thực sự phục vụ xã hội trên quy mô lớn.”
Ngày nay, thị trường mô hình quy mô lớn đang hình thành một sự đồng thuận rằng mô hình quy mô lớn không thể đưa vào sử dụng thương mại chỉ là "công cụ giải trí" và chỉ những mô hình quy mô lớn đi sâu vào ngành và giải quyết các vấn đề thực tế mới có. giá trị. Suy nghĩ sâu sắc về giá trị của các mô hình lớn, một công thức do JD.com đề xuất phù hợp hơn với xu hướng của thị trường mô hình lớn, đó là: giá trị của các mô hình lớn = thuật toán × sức mạnh tính toán × dữ liệu × bình phương độ dày của ngành.
** Từ công thức giá trị của mô hình lớn, chúng ta có thể thấy rằng mô hình lớn công nghiệp và mô hình lớn nói chung không đối lập, mô hình lớn công nghiệp dựa trên mô hình lớn chung và được đào tạo, nội dung phù hợp hơn với nhu cầu của các kịch bản ngành dọc và được nhắm mục tiêu nhiều hơn. **
Xét về lộ trình phát triển của mô hình lớn, không có gì ngạc nhiên khi JD.com hướng tới tương lai. Kể từ khi thành lập, Jingdong đã bắt nguồn từ ngành công nghiệp và đương nhiên chú ý nhiều hơn đến giá trị của những người mẫu lớn trong ngành.
"Jingdong coi trọng các mô hình lớn và những đổi mới công nghệ khác. Ngoài việc theo đuổi sự tiến bộ của công nghệ, nó cũng đặc biệt chú ý đến bề dày của ngành - có bao nhiêu kịch bản công nghiệp mà công nghệ có thể được áp dụng thực tế để thực sự tạo ra giá trị cho xã hội." Xu Ran, Giám đốc điều hành của Jingdong cho biết.
** Trên thực tế, sự phát triển của các mẫu xe phân khối lớn ở giai đoạn này đang chuyển từ "phổ thông" sang "công nghiệp". **
Báo cáo nghiên cứu mới nhất do Minsheng Securities công bố đã đề cập rằng sau giai đoạn phát hành tập trung của các mô hình lớn từ tháng 2 đến tháng 3, giai đoạn phát triển sản phẩm từ tháng 4 đến tháng 5 và định hướng chính sách dần được làm rõ, các sản phẩm và ứng dụng của các mô hình lớn sẽ bắt đầu vào tháng 6 .Dự kiến sẽ mở ra một bản phát hành tập trung. Làn sóng phát hành mới dựa trên các sản phẩm ứng dụng mô hình quy mô lớn và các bản nâng cấp quy mô lớn đã bắt đầu xuất hiện trực tuyến, chuẩn bị xâm nhập hàng nghìn hộ gia đình.
Gần đây, hầu hết các mô hình quy mô lớn mới nhất được phát hành bởi các công ty công nghệ trong nước đều nhắm đến các ngành dọc. Ở nước ngoài, nhiều công ty đã liên tiếp phát hành các mô hình công nghiệp quy mô lớn với quy mô khác nhau, với mục đích áp dụng chúng vào lĩnh vực công nghiệp.
Từ xu hướng thực tế của các nhà sản xuất lớn trong và ngoài nước, không khó để nhận thấy mô hình công nghiệp sẽ có nhiều khả năng giúp các đối tác công nghiệp hoàn thành chuyển đổi kỹ thuật số, giảm chi phí và tăng hiệu quả, đồng thời tạo ra giá trị lớn hơn cho ngành và xã hội .
Mô hình công nghiệp lớn, khó đặt nền tảng vững chắc cho ngành
Khó khăn trong việc xây dựng các mô hình quy mô lớn công nghiệp cao hơn nhiều so với các mô hình quy mô lớn cho mục đích chung.
Nếu mô hình quy mô lớn nói chung kiểm tra khả năng tính toán và tích lũy thuật toán của doanh nghiệp, thì mô hình quy mô lớn công nghiệp kiểm tra khả năng tiếp cận và hiểu biết của doanh nghiệp về các kịch bản kinh doanh, cũng như việc tích lũy và ứng dụng dữ liệu công nghiệp.
Một sự đồng thuận trong ngành là trong quá trình đào tạo các mô hình công nghiệp lớn, điều khó khăn nhất để có được là dữ liệu công nghiệp. Dữ liệu công nghiệp thường nằm trong tay các doanh nghiệp, do bảo mật dữ liệu và các cân nhắc khác, rất ít doanh nghiệp sẵn sàng tiết lộ dữ liệu riêng tư. Tuy nhiên, những dữ liệu công nghiệp này thường ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp đến tốc độ lặp kỹ thuật, độ chính xác của mô hình và tính chuyên nghiệp trong kinh doanh của mô hình công nghiệp lớn.
"Dữ liệu công nghiệp cũng có thể được chia thành dữ liệu tĩnh và dữ liệu động. Dữ liệu tĩnh tương đối ổn định, sẽ không thay đổi ngay lập tức và đường dẫn thu được tương đối rõ ràng. Dữ liệu động là dữ liệu được tạo ra mọi lúc trong các tình huống công nghiệp khác nhau. Phần này của dữ liệu là dữ liệu cảnh 'Sống'. Không dễ để có được, nhưng nó là một trong những yếu tố cần thiết của mô hình công nghiệp." He Xiaodong, Chủ tịch Viện Nghiên cứu JD và Chủ tịch Bộ phận Sản phẩm và Dịch vụ Thông minh Công nghệ JD, nhấn mạnh.
Tuy nhiên, việc đào tạo các mô hình lớn công nghiệp không thể chỉ sử dụng dữ liệu công nghiệp mà vẫn cần sử dụng một lượng lớn dữ liệu chung để cung cấp kiến thức thông thường. Những lý do như sau: Thứ nhất, việc khái quát hóa dữ liệu công nghiệp là không đủ và mô hình lớn cần được đào tạo lại mỗi khi thay đổi bối cảnh, điều này rất tốn kém;
He Xiaodong so sánh việc đào tạo một mô hình công nghiệp lớn với việc đào tạo một con người: "Nếu một người tốt nghiệp cấp ba ra ngoài làm việc trực tiếp thì có vẻ ổn, nhưng tính chuyên nghiệp sẽ kém chuyên nghiệp hơn. Nếu bạn có thể học xong bốn - Tốt nghiệp đại học năm trước khi ra ngoài làm việc, bạn vừa có kiến thức phổ thông, vừa có năng lực và đủ kiến thức chuyên môn là những năng lực mà một mô hình công nghiệp lớn cần phải có.”
Vì lý do này, dữ liệu của mô hình lớn của JD Yanxi bao gồm 70% dữ liệu chung và 30% dữ liệu thô về tăng trưởng bối cảnh chuỗi cung ứng.
Điều đáng nói là những dữ liệu công nghiệp này đến từ chính JD.com. Bản thân JD.com là một công ty hoạt động dựa trên chuỗi cung ứng, bắt nguồn từ nhiều ngành khác nhau. Nó không chỉ có dữ liệu thực tế về bán lẻ, hậu cần, tài chính, y tế, công nghiệp và các ngành khác mà còn có dữ liệu về các thành phố, các vấn đề của chính phủ, tài chính, sản xuất, công nghiệp, hàng không, giao thông vận tải, v.v. Dữ liệu giải mẫn cảm của các ngành như khu công nghiệp, khu công nghiệp và năng lượng, và dữ liệu chất lượng cao được tạo ra mỗi năm đạt 10 tỷ mảnh.
Ngoài việc cung cấp liên tục dữ liệu công nghiệp chất lượng cao, mô hình công nghiệp lớn cũng cần hiểu Bí quyết của ngành, tức là có kiến thức độc đáo về ngành và có yêu cầu cao hơn về khả năng hiểu. Ví dụ, ngành bán lẻ chú ý nhiều hơn đến hiệu quả của tiếp thị và khuyến nghị, và ngành tài chính chú ý nhiều hơn đến hiệu quả kiểm soát rủi ro, độ tin cậy và an toàn.
Đối với nhu cầu này, chuỗi cung ứng trí tuệ kỹ thuật số dài hạn của JD.com đã đóng một vai trò quan trọng và nó đã trở thành trọng tâm nỗ lực của JD.com trong việc áp dụng các mô hình lớn. Mô hình lớn cũng có thể dựa trên trí tuệ kỹ thuật số của chuỗi cung ứng và đi sâu vào ngành công nghiệp vật lý.
Được biết, chuỗi cung ứng trí tuệ kỹ thuật số của JD.com đã bao phủ hơn 10 triệu SKU sản phẩm do JD.com tự vận hành, phục vụ hơn 8 triệu khách hàng doanh nghiệp đang hoạt động, bao gồm hơn 90% trong số 500 công ty hàng đầu thế giới ở Trung Quốc và gần 70% doanh nghiệp vừa và nhỏ chuyên biệt mới của cả nước. Đồng thời, chuỗi cung ứng trí tuệ kỹ thuật số của JD.com vẫn ở trong nước và có sự hợp tác sâu rộng với hơn 2.000 vành đai công nghiệp.
Loại chuỗi cung ứng trí tuệ kỹ thuật số này với các liên kết dài hơn, các kịch bản phức tạp hơn và dữ liệu phong phú hơn là "nơi đào tạo" tuyệt vời cho các mô hình lớn. Theo quan điểm của JD Cloud, giá trị của mô hình lớn chỉ có thể thực hiện được khi hiểu thấu đáo chuỗi cung ứng và cho phép mô hình lớn “chạy” trên chuỗi cung ứng.
Ngoài sự tích lũy về mặt công nghiệp, không nên đánh giá thấp sức mạnh của JD.com về các thuật toán cơ bản và sức mạnh tính toán.
Vào năm 2021, Viện nghiên cứu khám phá JD đã ra mắt cụm điện toán quy mô cực lớn đầu tiên của đất nước dựa trên kiến trúc DGX SuperPOD ở Trùng Khánh-Tianqin α, giúp tăng tốc độ suy luận lên 6,2 lần và giảm 90% chi phí suy luận. Điều này cung cấp cho JD.com sự đảm bảo cơ bản nhất cho việc đào tạo người mẫu quy mô lớn.
Trong cùng năm đó, JD.com đã tung ra mẫu K-PLUG cấp một tỷ. Bản sao sản phẩm do K-PLUG tạo ra đã bao phủ hơn 3.000 danh mục trên JD.com, tạo ra tổng cộng 3 tỷ từ và vượt qua đánh giá thủ công. tỷ lệ vượt quá 95%. Đến năm 2022, mô hình lớn của JD.com sẽ được nâng cấp lên mô hình hàng chục tỷ Vega, có thể được sử dụng rộng rãi trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên hạ lưu khác nhau như phân tích tình cảm, khớp ngữ nghĩa, sửa lỗi ngữ pháp, trả lời câu hỏi thông minh và lẽ thường suy luận.
Nhờ tích lũy trước đó, JD.com đã tạo ra một bước đột phá công nghệ khác trong năm nay và tung ra một thế hệ mô hình quy mô lớn mới của JD.com với hàng trăm tỷ tham số, tập trung vào một số nhiệm vụ chính như tạo nội dung, đối thoại giữa người và máy, hiểu mục đích của người dùng, khai thác thông tin và phân loại cảm xúc. , nhận ra sự tinh chỉnh của mô hình cơ sở + mô hình miền dọc và áp dụng các kịch bản ngành dọc chuyên sâu như bán lẻ, hậu cần, tài chính, y tế và các vấn đề của chính phủ.
Hiện tại, mô hình công nghiệp lớn do JD.com đại diện đang đào tạo mô hình lớn thông qua dữ liệu và kiến thức được tích lũy dựa trên kịch bản và công nghiệp hóa, đồng thời sửa chữa mô hình lớn dựa trên Bí quyết ngành đã tích lũy của mình, để cải thiện hiệu suất của các mô hình lớn trong các ngành công nghiệp cụ thể và các kịch bản ứng dụng, và để cải thiện khả năng kiểm soát. Điều này tương đương với việc hoàn thành một "giáo dục phổ thông" cho AI.
** Mô hình lớn của Jingdong đang dần đi sâu vào các ngành công nghiệp khác nhau để cải thiện mức độ thông minh của chuỗi cung ứng. Ngược lại, việc nâng cấp trí thông minh kỹ thuật số của chuỗi cung ứng cũng đang thúc đẩy quá trình chuyển đổi công nghiệp, từ đó cung cấp nền tảng dữ liệu phong phú hơn cho các mô hình lớn, tạo thành một chu kỳ tích cực. **
"Cắt vào mô hình quy mô lớn từ phía công nghiệp giống như leo lên đỉnh Everest kỹ thuật từ sườn phía bắc: mặc dù đường đi khó khăn hơn nhưng có nhiều phong cảnh tráng lệ hơn. Jingdong kiên quyết làm 'những điều khó khăn nhưng đúng đắn', nhấn mạnh vào làm thực tế, có giá trị và Đó là vấn đề lâu dài. Trong lĩnh vực kỹ thuật và trong mô hình lớn, đây là cam kết không ngừng của chúng tôi."Xu Ran nói.
** “Cái khó ló cái khôn” cần tích lũy lâu dài. Tuy nhiên, về mặt xây dựng mô hình công nghiệp, JD.com rõ ràng đã đặt nền móng. **
Jingdong, sinh ra trong ngành, tạo ra giá trị công nghiệp với các mô hình lớn
"Trong thời đại của mô hình lớn, mọi thứ đều đáng để làm lại với mô hình lớn."
Dưới làn sóng mô hình lớn, ngành công nghiệp nhanh chóng đạt được sự đồng thuận nói trên. Tuy nhiên, trong khi các nhà sản xuất lớn khác đang tìm kiếm các mô hình kinh doanh thông qua nhiều chiến lược khác nhau, thì hướng phát triển ngành hạ cánh của Jingdong chưa bao giờ thay đổi.
"Thuộc tính công nghiệp là đặc điểm nổi bật của công nghệ JD.com. Mọi công nghệ do JD.com phát triển đều bắt nguồn từ nhu cầu công nghiệp, kinh nghiệm trong các tình huống công nghiệp và tạo ra giá trị công nghiệp." Xu Ran nói.
Hiện tại, mô hình quy mô lớn của JD Yanxi đang tiến lên theo chiến lược “ba bước”: hiện tại, JD Cloud đã xây dựng một mô hình lớn có mục đích chung dựa trên các thông lệ nội bộ; vào cuối năm nay, JD. Dịch vụ công nghiệp vững chắc; dự kiến vào đầu năm 2024, các khả năng của mô hình quy mô lớn sẽ được mở ra cho các tình huống kinh doanh nghiêm trọng bên ngoài.
Từ quan điểm thực tế, mô hình lớn của JD.com đã đạt đến bước thứ 2. JD.com đang áp dụng các khả năng của mô hình lớn vào các tình huống quen thuộc nhất như bán lẻ, tài chính, hậu cần và y tế, đồng thời đã thâm nhập vào nhiều lĩnh vực khác nhau. liên kết.
Ví dụ, Jingdong đang cải thiện khả năng phục vụ khách hàng thông minh thông qua các mô hình lớn. Lĩnh vực dịch vụ khách hàng khác với các cuộc trò chuyện và trò chuyện hàng ngày, đó là một cảnh đối thoại dựa trên nhiệm vụ nghiêm túc cần giải quyết các vấn đề phức tạp khác nhau giữa người mua và người bán trong thế giới thực.
"Khi người dùng nói chuyện với ChatGPT, trả lời sai cũng không sao và cũng không ảnh hưởng đến việc ra quyết định. Nhưng nếu trong một tình huống kinh doanh nghiêm túc, dịch vụ chăm sóc khách hàng thông minh trả lời sai thì hậu quả sẽ khôn lường . Do đó, độ chính xác của câu trả lời là rất quan trọng. "Ủy ban kỹ thuật của Tập đoàn Jingdong, Cao Peng, Chủ tịch kiêm Chủ tịch Bộ phận Đám mây của JD, cho biết.
Đối với các tình huống dịch vụ khách hàng thông minh, JD.com không chỉ xây dựng một mô hình lớn với sự hiểu biết ngữ nghĩa cơ bản và logic câu hỏi và câu trả lời, mà còn hoàn thiện một mô hình nhỏ cho các tình huống cụ thể. Nếu vấn đề của khách hàng liên quan đến việc trả lại và trao đổi thông thường, v.v., dịch vụ khách hàng thông minh sẽ gọi một mô hình lớn tổng quát hơn. Và một khi câu hỏi liên quan đến chính sách bảo hành và quy tắc bảo vệ giá của các sản phẩm cụ thể, dịch vụ khách hàng thông minh sẽ gọi một mô hình nhỏ được nhắm mục tiêu hơn để đưa ra câu trả lời. Các mô hình khác nhau có thể đảm nhận các trách nhiệm khác nhau.
Giờ đây, dịch vụ khách hàng thông minh đang hoạt động bên trong JD.com, giúp hơn 20.000 nhân viên dịch vụ khách hàng tự sở hữu giảm chi phí và tăng hiệu quả, đồng thời liên tục tối ưu hóa trải nghiệm dịch vụ khách hàng. JD.com cũng đã mở rộng khả năng dịch vụ khách hàng thông minh của mình ra thế giới bên ngoài để giúp nhiều cơ quan chính phủ và doanh nghiệp thực hiện chuyển đổi và nâng cấp kỹ thuật số và thông minh.
Về mảng dịch vụ bên ngoài dành cho các mẫu xe phân khối lớn, JD.com vẫn duy trì nhịp độ "chậm chạp" của riêng mình, chưa vội "bán" các mẫu xe phân khối lớn cho các doanh nghiệp. Lý do là trí tuệ nhân tạo là một sự thay đổi công nghệ rất nghiêm trọng: nếu được sử dụng tốt, nó có thể biến đổi ngành công nghiệp, nhưng nếu sử dụng không đúng cách, nó cũng có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng. Trong hoàn cảnh như vậy, Jingdong tuân theo tâm lý lâu dài và là một lựa chọn tuyệt vời.
"JD.com sẽ không phục vụ những món ăn chưa đạt 'sắc, hương, vị'. Sau khi mô hình quy mô lớn hoàn thành trải nghiệm và thực hành tại các bối cảnh nội bộ trọng điểm, nó sẽ được mở rộng cho các đối tác để giúp toàn ngành giảm chi phí và tăng hiệu quả." Xu Ran express.
Trong kế hoạch của JD.com, mô hình lớn của Yanxi sẽ trở thành hỗ trợ kỹ thuật cấp thấp nhất. Dựa trên khả năng của nó, lĩnh vực này sẽ tạo ra một loạt sản phẩm và các sản phẩm trong cùng một lĩnh vực sẽ được tổng hợp thành một nền tảng và cuối cùng là tạo ra giá trị cho ngành.
Ví dụ: trong lĩnh vực tạo nội dung, JD.com đã xây dựng nền tảng tiếp thị nội dung JD Cloud AIGC. Dựa trên sự tích lũy dữ liệu sản phẩm phong phú của toàn bộ danh mục của JD.com, mô hình lớn có thể hiểu rõ hơn về đặc điểm sản phẩm, giúp người bán tự động tạo hình ảnh sản phẩm, điểm bán hàng và các tài liệu tiếp thị khác, đồng thời cải thiện hiệu quả hoạt động và chất lượng nội dung tiếp thị của người bán.
Nói cách khác, người bán chỉ cần tải ảnh sản phẩm lên là có thể nhanh chóng có được bộ ảnh đa dạng như ảnh sản phẩm chính, ảnh áp phích tiếp thị, ảnh chi tiết doanh nghiệp cần thiết cho hoạt động thương mại điện tử, đáp ứng nhu cầu nhanh chóng. khai trương cửa hàng, niêm yết sản phẩm và tiếp thị. Những khả năng này có thể giúp người bán tiết kiệm 90% chi phí vẽ và rút ngắn chu kỳ sản xuất từ 7 ngày xuống còn nửa ngày.
Sử dụng nhiều khả năng mô hình quy mô lớn hơn, người bán thậm chí không cần bán hàng hóa của chính họ mà chỉ cần sử dụng con người kỹ thuật số đa phương thức của JD Cloud để giao hàng 24 giờ một ngày với chi phí thấp.
Ngoài các ứng dụng này, JD.com cũng trình diễn một nền tảng hoạt động tiếp thị AI trong lĩnh vực tài chính. Thông qua cuộc đối thoại đơn giản, người dùng có thể tạo các hoạt động tiếp thị tại một điểm dừng, bao gồm xây dựng chiến lược hoạt động, lập kế hoạch nhiệm vụ tiếp thị, xây dựng các trang hoạt động, tạo hàng loạt tài liệu và bài viết quảng cáo tiếp thị, phân phối kỹ thuật số, v.v. Theo dữ liệu có liên quan từ JD.com, trước đây bộ quy trình này yêu cầu năm loại nhân viên chức năng: sản phẩm, R&D, thuật toán, thiết kế và nhà phân tích, nhưng hiện tại nó đã được giảm xuống còn một người; trong quá khứ, quy trình yêu cầu 2.000 tương tác giữa người và máy tính, nhưng nó cũng đã giảm xuống dưới 50. Với sự hỗ trợ của khả năng mô hình lớn, hiệu quả sản xuất của kế hoạch tiếp thị đã được cải thiện đáng kể.
** Có thể nói rằng mô hình công nghiệp lớn của JD.com đang trở thành cơ sở cho các ứng dụng công nghiệp trong các ngành công nghiệp khác nhau. Hiện tại, nó đã thâm nhập vào ngành bán lẻ, hậu cần, y tế, công nghiệp, sản xuất, tài chính, tiếp thị và các ngành khác, đồng thời đã đi vào ngành công nghiệp và ứng dụng thực tế. **
Nửa năm sau khi mô hình lớn chạy rầm rộ, các nhà sản xuất đã nhận ra rằng "quy mô lớn" hoặc "thông số cao" không thể giải quyết các vấn đề thực tế. Khi thời kỳ bong bóng kết thúc, các mô hình lớn phải quay trở lại ngành, quay trở lại các kịch bản thực tế và giải quyết các vấn đề thực tế sau tất cả, đây là đích đến cuối cùng của công nghệ và là khởi đầu cho sự phát triển lành tính của các mô hình lớn. Những công ty có dữ liệu công nghiệp vững chắc và thực hành theo kịch bản đã bắt đầu lên sân khấu.
Rõ ràng, mô hình lớn Jingdong Yanxi đã đi đến đầu kia của giá trị công nghiệp.