21世紀經濟報道記者李覽青 上海報道

在“千模大戰”后，市場下一個關心的問題是，大模型技術如何在各個行業中實現落地應用。

7月8日，在2023世界人工智能大會會議間隙，科大訊飛總裁吳曉如在接受21世紀經濟報道記者采訪時提到，大模型的下一階段是機器與行業知識庫的融合，與金融機構等合作伙伴共同針對行業知識進行精細化調整，同時，科大訊飛將在未來通過訊飛開放平臺上向開發者和中小用戶開放相關應用接口，只要撰寫提示詞就可以進行應用的創作開發。

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《21世紀》：科大訊飛的星火大模型目前已經是國內應用生態比較完備的，但似乎還不夠，你認為大模型下一階段發展方向是什么？尤其是如何實現商業化的落地？

吳曉如：首先大模型它基礎的一些能力已經可以使用了，它可以理解邏輯推理，在很多行業中可以解決相應的問題。例如智能客服、智能營銷、文案寫作等等，但它也依然存在一些問題，例如提供的知識不夠專業、數據過時等等，這些都需要我們與行業知識庫做緊密融合，讓機器接下來更好地對接行業知識庫。

學習行業知識，除了大量的文本數據之外，機器還需要針對行業知識進行精細化調整，這就需要其他專業機構的參與。科大訊飛近期在金融領域，和人保、交行都建立了聯合創新機構。就在昨天科大訊飛和交行建立了人工智能創新實驗室，將訊飛的大模型能力和他們的行業知識庫、行業應用的能力結合起來，這樣很快就能實現應用的推出，在這個基礎上反向牽引模型優化，再做進一步的融合深化。第二個層面是通過訊飛的開放平臺，讓開發者通過預體驗的形式，將他們的應用與我們的模型系統進行對接，只要撰寫提示詞就可以創作應用開發，當然還需要相關牌照發放后我們才開始正式運作。目前這兩種模式已經都在往前推進了，一方面向大的行業推進應用落地，另一方面向中小用戶開放應用開發能力。

《21世紀》：目前科大訊飛切入金融行業的角度是什么？科大訊飛面向金融行業客戶的優勢是什么？

吳曉如：金融行業數字化技術相對先進，科研投入經費也很充足，科大訊飛在過去就有金融行業的應用落地。例如線上營銷方面，通過科大訊飛的產品自動捕捉客戶滿意度與產品滿意度，或在風控審核方面提供流程輔助。在大模型技術應用后，AI的理解能力顯著增強，可以為客戶提供更好的服務。另外金融行業具有大量的經驗與大量數據，而我們有相關模型技術，所以融合的需求很迫切。

《21世紀》：據我們了解，現在金融機構的數據開放還是不充分的，在這種情況下科大訊飛如何實現垂直領域模型的完善？

吳曉如：在我們和金融機構合作的過程中，首先金融企業有很多敏感數據，但也有不敏感的數據，例如政策法規等等，這些開放數據是可以提供給我們進行大模型訓練的。

目前我們雙方的模型訓練一般分成兩步，第一步是無監督訓練，把大量數據和素材放進模型，幫助金融機構訓練基礎模型。第二步如果需要模型針對行業做精細化調整，訓練需要的算力不是很大，這樣我們就會在合作伙伴的聯合創新實驗室中，為金融機構提供工具，讓其自己做調試優化。

《21世紀》：在通用大模型和垂直領域專業大模型方面，有觀點認為在垂直領域可以用參數量較小的專業模型來解決問題，也有觀點認為通用大模型建立起來后可能會對行業造成一個“淹沒”效果，你如何看待這兩種路線？

吳曉如：我可以舉一個例子，10年前科大訊飛做語音識別，建立了電話、汽車、辦公場景等等多個不同的語音識別模型，但是隨著語音識別通用模型的發展，當其效果優于其他專用模型后，專用模型就失去市場了。但是在通用大模型出現之前，我認為目前還是會經歷專業模型快速發展的階段。

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