ABeam(德硕)大语言模型系列 (2) :大语言模型的商业模式及应用

2024-04-17 16:17:32爱云资讯阅读量:8839

上期我们分享了大语言模型的基本概念等内容,本期作为大语言模型系列的第二篇,我们将关注大语言模型的商业模式及商业价值,介绍MaaS (Model as a Service,模型即服务)的核心路径、国内外大语言模型收费方式情况及大语言模型在国内的应用案例等。

01大语言模型的商业模式

1. MaaS

随着大语言模型的功能越来越强大,全新的商业模式:MaaS(Model as a Service,模型即服务)应运而生。

概念

MaaS,即有能力的大公司提供预训练的机器学习模型作为云服务,使得垂直行业的小公司无需拥有或维护这些模型的基础架构,不需要具备较高的专业知识和硬件设备,只需通过API接口就可以直接在云端调用、开发与部署模型。作为AI时代的基础设施,MaaS为下游应用提供安全、高效、低成本的模型使用与开发支持。

核心路径

对于大模型厂商来说,MaaS以模型为核心提供服务,其路径为“模型→单点工具→应用场景”,而单点工具通常是基于这些大模型的产品,这些产品能够实际应用于如撰写文字、搜索资源、修改代码等各种应用场景。

收费方式

从基础到应用层的收费方式分为API接口收费、定制服务收费、订阅或者会员服务收费。

2.国内外部分大语言模型的收费方式

3.大语言模型的价值

与以前的模型相比,大模型具有降低开发门槛、泛化能力增强等价值,故而可以赋能下游多个领域,将在多个领域落地应用。

基本价值

1、增强模型泛化能力

学习大量数据和任务获得广泛知识并捕捉细节,更好地泛化至新的数据集和任务中

2、提高内容生成质量和效率

可以更好地捕捉和分析信息,用于生成高质量的内容,提升生成效率

3、降低开发门槛

自动学习更多的特征和规律,减少手动特征工程的需求,降低高质量模型构建难度

4、提高模型精度

能对复杂的模式和规律进行准确建模,并通过不断学习和更新参数来提高性能和准确度

5、增强生态繁荣度

大模型的开源性和可复制性能够聚合开发者、高校、实验室等多方资源,促进学术研究的发展和技术普及,加速人工智能生态发展

AI下游应用场景

02 大语言模型的国内部分应用案例

大语言模型在行业中有着大量的应用场景,以下我们举例了部分行业中的应用场景。

1.工业领域

工业领域整体流程涵盖产品研发设计、产品生产等流程。其中研发设计环节门槛较高且存在大量重复性设计工作,生产制造环节的残次品及数据分析效率低下,管理与服务则需依赖人工解决个性化问题,大模型可赋能研发设计、生产制造及管理服务等环节,助力制造企业提升效率,降本增效。

研发设计:

缩短汽车研发周期——PIX Moving PAM+RTM工具链

AI大模型可助力汽车设计。汽车制造行业碎片化、零碎化,流程之间存在壁垒,PIX Moving自主研发了“设计与制造工具链”——PAM™(AI算法设计模型)与RTM™(实时成型技术),打通设计端与制造端,整个过程实现一体化,可以大幅度降低产品研发成本,缩短研发周期,满足小批量、多车型、迭代快的自动驾驶市场需求。

生产制造:

助力智能制造——TCL-百度·文心大模型

AI大模型助力传统质检算法流程的变革。以前AI技术需要大量产品缺陷的图片才能提高精度,训练时间也较长。而百度推出的TCL-百度·文心大模型,主要针对电子制造业各种不同产线工艺场景的缺陷检测,在TCL两个产线检测mAP指标都有明显提升;训练样本也减少到原有训练样本的30%~40%,产线指标即可达到原有产线效果。[i]

管理与服务:

AI大模型+CRM可帮助销售人员快速对应客户需求,提升市场营销的效率。微软在Dynamics 365 Sales和Viva Sales中,让AI帮忙编写给客户的电子邮件回复。不仅可以在Outlook中自动生成一个Teams会议的总结邮件,还可以从CRM系统中自动提取产品、报价等细节汇总到邮件里,生成邮件草稿。

AIGC应用也能提高生产力。钉钉文档与阿里巴巴通义大模型共同合作研发,在脑图上推出的基于大模型的文档辅助创作工具——文档智能工具,可以为用户提供创作灵感和想法。

2.自动驾驶产业

智能驾驶辅助系统

自动驾驶汽车配备了强大的大模型,用于处理和理解道路上的复杂情境。这些模型能够识别其他车辆、行人、交通信号和道路标志,以帮助车辆做出安全驾驶决策。

高精度地图构建

自动驾驶需要高精度的地图数据,以便精确定位和路径规划。Transformer大模型为构建BEV“Bird’s Eye View”(鸟瞰图)空间提供较优解。

模拟和测试

在自动驾驶车辆的开发过程中,汽车需要在真实道路测试之前进行大量虚拟测试,以确保车辆的安全性和可靠性,目前自动驾驶中小概率路况覆盖及数据标注效率低,而利用大模型实现场景生成,可快速实现路况覆盖并实现自动标注,以此来提升研发效率并降低标注成本。

下期作为大语言模型系列的收尾篇,

我们将聚焦在大语言模型的落地,

结合案例分析如何拥抱大语言模型,

为企业提供ABeam见解。

敬请期待~

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