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优化企业智能化发展：行业大模型价值与应用
企业面临
通用大模型发布让企业们看到了其强大能力，但是对于特定行业具体问题解决并不尽如人意. 这也导致越来越多企业开始思考，如何基于行业大模型构建专属模型，以满足自身需求.
汤道生是高级执行副、云与智慧产业事业群CEO，他在2023世界人工智能大会上分享了自己对大模型理解. 他提出了几个现实问题：大模型在产业场景中可与可用如何保证？如何保护企业数据产权和隐私？如何降低大模型使用成？
成管理系统通用大模型局限
汤道生认为，通用大模型能够解决70%-80%问题，但并不能百分之百满足企业特定场景需求。通用大模型通常基于广泛公开文献与进行训练，但这也导致了模型在行业针对和精准度方面不足。企业对于专业服务要求往往高且容错低，成管理系统一旦提供了错误，可能带来严重后果。
相较于盲目使用通用大模型，基于行业大模型构建专属模型可能是更优选择. 这种模型参数较少，训练和推理成更低，优化也更容易. 此外，模型最终需要在真实场景中落地，为了达到理想服务效果，企业自身数据也需要得到充分利用. 然而，在数据保护方面，一旦处理不当可能会造成核心和敏感数据泄漏.
行业大模型优势
行业大模型可以通过私有化部署、权限管控和数据加密等方式，有效防止模型训练和使用带来企业敏感数据外泄. 已经将行业大模型能力融入到自身企业级应用中，通过提供更智能服务，帮助客户提高工作效率.
举例来说，企点智能基于行业模型，结合客户业务需求进行训练与精调，可以提供更精准、更详细回答，用户体验也更人化. 同时，借助企点分析平台，人员可以用自然语言提问，实现准确商业分析，无需花费大量时间学习软件或制作看板.
旗下数智通过融入AI生成算法，提升了数字形象复刻速度. 制作2D数智人只需录制3分钟真人口播，借助平台多模态处理能力，可以实时建模并生成高清人像，从而在短时间内制作出与真人近似“数智人”，大大降低了成。
云行业大模型服务
近，云公布了MaaS服务全景图，基于云TI平台打造了行业大模型精选商店. 该商店提供了金融、文旅、政务、医疗、传媒、教育等10个行业50多个解决方案. 同时，云还推出了行业大模型精调解决方案，帮助模型者和算法工程师实现一站式模型调用、数据与标签管理、模型部署等能。
通过行业大模型，企业可以更好地应对行业，提升智能化发展水平. 汤道生分享为企业提供了重要思路和方向，让他们能够更好地应对大模型使用问题，保护好企业数据产权和隐私，以及降低使用成. 只有通过基于行业大模型构建专属模型，企业才能在竞争激烈市场中脱颖而出，实现可持续发展.
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