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7月6日，2023世界人工智能大會在上海舉辦。騰訊集團高級執行副總裁、云與智慧產業事業群CEO湯道生，在大會全體會議-產業發展論壇，做主題演講。他表示，通用大模型有很強的能力，但并不能解決很多企業的具體問題。企業的大模型應用需要綜合考慮行業專業性、數據安全、持續迭代和綜合成本等因素。基于行業大模型，構建自己的專屬模型，也許是企業更優的選項。

“通用大模型可以在100個場景中，解決70%-80%的問題，但未必能100%滿足企業某個場景的需求。”湯道生表示，通用大模型一般是基于廣泛的公開文獻與網絡信息來訓練的，許多專業知識與行業數據積累不足，導致回答的行業針對性與精準度不夠。但用戶對企業提供的專業服務，要求高、容錯性低，企業一旦向公眾提供了錯誤信息，可能引起嚴重后果。

他表示，企業如果基于行業大模型，再加上自身數據進行精調，可以建構專屬模型，打造出高可用的智能服務。而且模型參數比通用大模型少，訓練和推理的成本更低，模型優化也更容易。

同時，行業大模型和模型開發工具，也可以通過私有化部署、權限管控和數據加密等方式，防止模型訓練和使用帶來企業敏感數據的外泄。

另外，大模型落地過程，還需要經過算法構建、模型部署一系列環節，每個環節都不能“掉鏈子”。模型后續還需要不斷地迭代調優，這需要用到系統化、工程化的工具。

“伴隨著大語言模型的發展，產業和社會，也將從數字化、網絡化，走向智能化。在這個過程中，騰訊始終認為，人工智能發展的根本目標是落地于產業，服務于人。能真正解決用戶需求、距離場景和數據更近的企業，將擁有大模型的未來。”湯道生說。

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