腾讯大模型最新路线图,主打一个“实用”

2024-06-15 12:28

本文主要是介绍腾讯大模型最新路线图,主打一个“实用”,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

让大模型更接地气,腾讯交出一份阶段性答卷。

大模型狂奔一年多后,正迈向产业落地的深水区。如何用好这一革命性的新技术,已成为整个社会的一道必答题。

去年,国内大模型百花齐放,外界关注的焦点也集中在模型能力上。而今年,几乎所有大模型从业者都已意识到,大模型的发展不仅要仰望星空,更要脚踏实地。

然而,大模型的产业落地才刚刚开始,仍面临着一系列挑战,包括场景选择、结果准确性、数据保密、落地成本、内容安全等。能否解决好这些问题,将直接决定大模型落地的速度和深度。

因此,在过去半年,各个大模型厂商的工作重点趋于一致,除了不断提升基础模型能力,还集中精力提升大模型的落地能力。而在众多大模型厂商中,腾讯属于跑得较快的代表。

去年9月,腾讯在发布混元大模型时就强调“产业实用”,截至目前,混元已经在腾讯内部600多个业务和场景中落地测试,同时,腾讯推出的行业大模型也已在金融、医疗、教育、汽车、能源等20多个行业落地。

由于积累了丰富的实践经验,腾讯能够更准确地识别大模型落地的痛点。从ToB业务的角度来看,理解并解决这些痛点,将为腾讯带来新的机遇。

5月17日,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,“大模型的打造只是起点,把技术落地到产业场景,创造价值才是目标。腾讯将通过打造高性能的模型、高效率的工具平台、高敏捷的场景应用、高可用的算力基础设施,以及强安全的模型环境,构建离产业最近的AI。”

腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO 汤道生

混元部分能力追平GPT-4

对大模型来说,由于Scaling law的存在,所以模型能力还尚未看到天花板。正因如此,讨论大模型落地前提,是要保证基础模型能力的领先性。

今年年初,腾讯混元完成了架构升级,从原先的Dense架构升级为MoE(Mixture of Experts)架构,并将模型扩展至万亿级参数规模。

一位大模型技术人士告诉21世纪经济报道记者,MoE架构是一种神经网络架构,它是通过多个专家(Experts)模型来处理输入数据的不同任务。相比Dense架构,MoE架构有两个优势:一是模型参数量更大,可吞吐更多tokens;二是实际激活量较小,可显著降低训练推理成本。

而通过模型架构的升级,腾讯混元整体性能相比上一代Dense模型提升了50%,并且在多轮对话、逻辑推理和数字推理领域的表现也变得更加出色。

5月17日,腾讯集团副总裁蒋杰在腾讯云生成式AI产业应用峰会上表示,腾讯混元大模型经过持续迭代,目前整体性能居国内第一梯队,部分中文能力追平GPT-4。

另外,随着产业信息的载体多元化,模型的需求不仅仅是处理单纯的文字,还需要处理图片、视频等多种信息。这也导致大模型的能力竞争,正在从单一的文生文,拓展到文生图、文生视频、图生图、图生视频等多模态能力。

在多模态方面,腾讯混元大模型目前也已取得不少成果。比如在生图领域,腾讯混元文生图基础架构已全面升级至Sora同款的 DiT 架构,具备了多轮绘图能力;在生视频领域,腾讯混元支持文生视频、图生视频、图文生视频、视频生视频等多种视频生成能力,视频生成长度可达16秒。

提供全链路AI开发工具支持

在对外输出混元大模型的能力时,腾讯提供了多种途径。

首先在腾讯云上,腾讯混元大模型提供了万亿参数hunyuan-pro、千亿参数hunyuan-standard以及百亿参数的hunyuan-lite等多种尺寸的模型服务,企业客户及开发者可以根据自身需求直接通过API调用。

腾讯混元模型服务通过腾讯云对外开放

其中,hunyuan-standard最新上线了支持256k超长上下文窗口的长文模型,具备单次处理超过38万字符的超长文本能力,在长文档的阅读理解和大规模数据分析方面展现出强大性能,能够为金融、医疗、教育、出行等行业的专业人士提供强有力的工作支持,显著提高工作效率。

汤道生表示,许多行业应用厂商在不同行业深耕多年,服务于业务的核心场景。他们在集成了混元大模型、TI-One等工具后,可以为客户带来产业升级的新动能,并打开新的创收机会。

5月17日,腾讯云也正式推出生成式AI生态计划。基于该生态计划,腾讯云将开放全量生成式AI产品,并为行业应用厂商提供PaaS、aPaaS、iPaaS等平台及原子能力,还计划培育千家生成式AI产品的专业服务伙伴。

png)

5分钟开发一款大模型应用

除此之外,为了进一步降低用户使用门槛,5月17日,腾讯还推出三款PaaS产品——“大模型知识引擎”、“大模型图像创作引擎”和“大模型视频创作引擎”。

三大AI引擎工具降低模型应用门槛

腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人吴运声向记者表示,要让企业用上大模型以及用好大模型,需要解决三大挑战,分别是降低使用门槛、提高平台适配性和保障安全合规。

其中最关键的就是降低使用门槛。只有进一步降低工具使用门槛,减少对技术人才及专业技术能力依赖,让一线生产、经营人员也能“零门槛”用上大模型,才能加速生产经验与模型技术的融合。

我们这次发布的三款PaaS工具,可以实现数据工程、模型精调、应用开发的流程简化,进而助力企业更高效、简单地将大模型能力应用于生产、销售和服务等场景。

具体而言,大模型知识引擎是聚焦企业知识服务场景,以RAG(检索增强生成)技术架构为基础,整合了OCR文档解析、向量检索、大语言模型、多模态大模型等技术,让企业用自然语言,5分钟就可以开发出一款知识服务应用。

而图像、视频创作引擎,将通过大模型全面提高素材生成效率。比如“图像创作引擎”可为企业客户提供AI写真、线稿生图、图像风格化等能力;“视频创作引擎”可提供视频转译、视频风格化、画布拓展等多种功能。

吴运声向记者表示,过去一年,大模型在落地过程中遇到的一个重要挑战,就是需求和能力匹配的问题。“很多客户对于大模型有很高的预期,业务的很多需求想通过大模型一下子全部解决,这个在现阶段较难实现,还是需要在场景快速验证、分阶段推进”。

面对这一现状,腾讯的思路也十分明确。通过在模型之上构建多层次的能力,包括提供模块化、低门槛的AI工具等,去匹配不同客户的不同需求,进而让更多用户真正用上大模型,实现数据—模型—应用的飞轮效应,让大模型变得可优化,更实用,进而最大程度地放大模型技术生产力。


## 关于AI大模型学习指南

作为一名热心肠的互联网老兵,我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

一、全套AGI大模型学习路线
AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!

在这里插入图片描述

二、640套AI大模型报告合集
这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

img

三、AI大模型经典PDF籍
随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

img

四、AI大模型商业化落地方案

img

2024最新版CSDN大礼包:《AGI大模型学习资源包》免费分享,微信扫码免费领取~
在这里插入图片描述

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

这篇关于腾讯大模型最新路线图,主打一个“实用”的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1063447

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

Andrej Karpathy最新采访:认知核心模型10亿参数就够了,AI会打破教育不公的僵局

夕小瑶科技说 原创  作者 | 海野 AI圈子的红人,AI大神Andrej Karpathy,曾是OpenAI联合创始人之一,特斯拉AI总监。上一次的动态是官宣创办一家名为 Eureka Labs 的人工智能+教育公司 ,宣布将长期致力于AI原生教育。 近日,Andrej Karpathy接受了No Priors(投资博客)的采访,与硅谷知名投资人 Sara Guo 和 Elad G

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI模型构建指南

一、模型介绍 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI(简称 RVC)模型是一个基于 VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)的简单易用的语音转换框架。 具有以下特点 简单易用:RVC 模型通过简单易用的网页界面,使得用户无需深入了

透彻!驯服大型语言模型(LLMs)的五种方法,及具体方法选择思路

引言 随着时间的发展,大型语言模型不再停留在演示阶段而是逐步面向生产系统的应用,随着人们期望的不断增加,目标也发生了巨大的变化。在短短的几个月的时间里,人们对大模型的认识已经从对其zero-shot能力感到惊讶,转变为考虑改进模型质量、提高模型可用性。 「大语言模型(LLMs)其实就是利用高容量的模型架构(例如Transformer)对海量的、多种多样的数据分布进行建模得到,它包含了大量的先验

图神经网络模型介绍(1)

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型,并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络:谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 (1)谱图卷积网络 卷积定理:函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积,即F{f*g}

秋招最新大模型算法面试,熬夜都要肝完它

💥大家在面试大模型LLM这个板块的时候,不知道面试完会不会复盘、总结,做笔记的习惯,这份大模型算法岗面试八股笔记也帮助不少人拿到过offer ✨对于面试大模型算法工程师会有一定的帮助,都附有完整答案,熬夜也要看完,祝大家一臂之力 这份《大模型算法工程师面试题》已经上传CSDN,还有完整版的大模型 AI 学习资料,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

【生成模型系列(初级)】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂【通俗理解】

【通俗理解】嵌入(Embedding)方程——自然语言处理的数学灵魂 关键词提炼 #嵌入方程 #自然语言处理 #词向量 #机器学习 #神经网络 #向量空间模型 #Siri #Google翻译 #AlexNet 第一节:嵌入方程的类比与核心概念【尽可能通俗】 嵌入方程可以被看作是自然语言处理中的“翻译机”,它将文本中的单词或短语转换成计算机能够理解的数学形式,即向量。 正如翻译机将一种语言

AI Toolkit + H100 GPU,一小时内微调最新热门文生图模型 FLUX

上个月,FLUX 席卷了互联网,这并非没有原因。他们声称优于 DALLE 3、Ideogram 和 Stable Diffusion 3 等模型,而这一点已被证明是有依据的。随着越来越多的流行图像生成工具(如 Stable Diffusion Web UI Forge 和 ComyUI)开始支持这些模型,FLUX 在 Stable Diffusion 领域的扩展将会持续下去。 自 FLU

SWAP作物生长模型安装教程、数据制备、敏感性分析、气候变化影响、R模型敏感性分析与贝叶斯优化、Fortran源代码分析、气候数据降尺度与变化影响分析

查看原文>>>全流程SWAP农业模型数据制备、敏感性分析及气候变化影响实践技术应用 SWAP模型是由荷兰瓦赫宁根大学开发的先进农作物模型,它综合考虑了土壤-水分-大气以及植被间的相互作用;是一种描述作物生长过程的一种机理性作物生长模型。它不但运用Richard方程,使其能够精确的模拟土壤中水分的运动,而且耦合了WOFOST作物模型使作物的生长描述更为科学。 本文让更多的科研人员和农业工作者

线性因子模型 - 独立分量分析(ICA)篇

序言 线性因子模型是数据分析与机器学习中的一类重要模型,它们通过引入潜变量( latent variables \text{latent variables} latent variables)来更好地表征数据。其中,独立分量分析( ICA \text{ICA} ICA)作为线性因子模型的一种,以其独特的视角和广泛的应用领域而备受关注。 ICA \text{ICA} ICA旨在将观察到的复杂信号