電子發燒友網報道（文/李彎彎）7月7日，華為云盤古大模型3.0正式發布。華為云CEO張平安介紹，盤古大模型3.0是完全面向行業的大模型，包含L0基礎大模型、L1行業大模型及L2場景模型三層架構，重點面向政務、金融、制造、醫藥、礦山、鐵路、氣象等行業。

不僅僅是華為的盤古大模型3.0，近段時間，大量面向行業的垂直類大模型陸續發布。今年二三月，大模型主要還是在概念階段，而經過幾個月的發展，如今探索大模型落地應用成為了主旋律。業界普遍認為，針對具體行業的垂直類大模型，更能夠快速實現應用落地。

面向垂直領域的大模型陸續發布

360集團周鴻祎前不久在接受媒體采訪的時候表示，在這場工業革命中，關鍵的就是要掌握大模型的核心技術和應用場景。

他認為，大模型要真正能夠變成生產力工具，能為我們所用，還是要走垂直化的路。做一個通用的GPT4.0對大模型的能力要求是最高的，一旦用到垂直領域、行業領域、企業領域，其實對大模型的能力要求反而是降低了。所以，在這種情況下，大模型這個市場就很大。

360針對不同的場景提供不同的大模型服務，除了原本的ToC場景，瀏覽器、桌面和搜索等之外，360也與創業黑馬等企業合作，提供一個大模型基礎，企業進行行業數據訓練。將大模型提供給政府和企業，不過目前還在探索階段。

拓爾思也以行業大模型作為產業落地的先行突破，推出了拓天媒體大模型，具有內容生產智能助手、新一代搜索與推薦、多模態傳播與服務三大行業應用；拓天金融大模型，已在投研服務、信貸風控、審查審批、客戶服務等場景助力用戶實現智能化轉型；拓天政務大模型，在公文輔助寫作、政務咨詢、政策服務、接訴即辦、智能工作助手等場景提高用戶辦公效率，提升政務服務質量。拓爾思表示，下半年還將陸續推出更多的行業大模型。

在近日正在舉辦的2023世界人工智能大會，也有不少企業推出垂直領域大模型，比如，蜜度發布了自主研發的3個行業領域AI大模型，應用于出版、媒體、政務、教育等行業。

包括用于輔助寫作、新聞稿件輔助生成的蜜巢知識問答與內容生成大語言模型；國內首個智能校對領域大語言模型“蜜度文修”；蜜巢智能輿情分析大語言模型，以及旗下生成式 AI（AIGC）應用產品“蜜小豆”、“文稿通”等。

蜜度是一家語言智能科技企業，專注于多模態多語言智能科技，利用跨模態檢索（CMR）、多語言校對（MLC）、計算機視覺（CV）、自然語言處理（NLP）、知識圖譜（KG）等技術，為政府和企業各類辦公場景提供智能應用軟件產品，以及智能應用解決方案。

達觀數據在2023世界人工智能大會上也正式發布了名為“曹植”的大模型。“曹植”大模型是一款垂直專用的大語言模型，具有長文本、垂直化和多語言的特點。“曹植”大模型還將實現多模態內容生成，例如長文檔中的表格、圖表、圖片等；支持中文、英文、法語、德語、日語、韓語等數十種語言的寫作，輔助人工大幅提高辦公效率。

早前，彭博社就針對金融領域推出了大型語言模型（LLM）——BloombergGPT。這是一個500億參數的語言模型，支持金融行業的各種任務。

該團隊表示，通用的模型涵蓋了許多領域，能夠在各種各樣的任務中高水平地執行，并且在訓練期間不進行專門的專業化訓練。然而，現有特定領域模型的結果表明，通用模型無法覆蓋它們。因此，他們著手建立一個模型，該模型能夠在財務維度上實現最佳的效果，同時在通用LLM基準上保有有競爭力的性能。

在醫療領域，谷歌的團隊此前也推出過相應的大模型產品Med-PaLM 2，谷歌發布的大型語言模型（LLMs）PaLM 2，是一款對標OpenAI最新大模型GPT-4的競品，具有強大的多語言和推理能力。Med-PaLM 2是由谷歌DeepMind的醫療健康團隊在PaLM 2的基礎上微調得到。據介紹，可以直接給Med-PaLM 2輸入一幅X光片，它會自動根據輸入信息來對患者的病情進行分析和診斷。

大語言模型落地應用的機會和挑戰

在最近舉辦的2023世界人工智能大會上，大模型面臨的挑戰、產業化路徑以及發展機會等是眾多企業探討的重點話題。百度首席技術官、深度學習技術及應用國家工程研究中心主任王海峰在某論壇上就談到，目前大模型產業化面臨幾大挑戰：1、模型體積大，訓練難度高；2、算力規模大，性能要求高；3、數據規模大，質量參差不齊。

他認為，大模型產業化的路徑，可以類比芯片產業，由芯片設計公司設計完芯片之后，交給晶圓代工企業生產，最后給到需求方使用。大模型產業化的路徑可以是：在大算力、大數據企業的支撐下，模型開發企業開發出大模型，使用方在此基礎上根據自身應用場景進行精調等，最終實現高效支撐千行百業應用。



大模型發展過程中還有一個是合規、安全的問題。復旦大學計算機科學技術學院副院長楊珉談到，國內在新技術的應用上，發展的速度非常快，然而很多新技術在安全方面卻還沒有完善。業界在大模型的發展上，對數據、算力等重視程度很高，而對安全的重視程度可能并沒有同步的去開展。楊珉表示，我們一直在做大模型合規、安全的研究，也發現一些問題，希望業界在推進新技術應用的同時，也能夠去提升國產大模型的安全。

大模型在金融、醫療等行業具有很大的應用價值，然而同時它也面臨挑戰。上海好買財富管理有限公司CIO付曉敏談到，金融領域本身對數字化程度要求比較高，對新技術的出現和應用也較為敏感。如今在金融領域已經有相關的大模型出現，比如上文提到的BloombergGPT。當下，不少金融行業人士都在探討大模型如何在金融領域落地。

在付曉敏看來，金融領域對合規、安全的要求比較高，這是當前大模型在金融領域落地面臨的比較大的挑戰。

至于國產大模型如何能夠彎道超車呢？付曉敏也提到，主要還是在垂直領域，當前無論是在算力，還是算法上，都可能受到國際上一些限制，在此處尋求超越其實多多少少存在一些困難，而國產大模型可以基于我們本身市場的優勢，在垂直領域找到機會。

上海微創卜算子醫療科技有限公司石思遠表示，大模型在醫療領域存在很大的發展價值，比如在日志管理、文檔書寫方面，這些工作需要消費醫生大量的時間，而如果通過大模型形成相應的AI助手，就可以很好的幫助醫生解決這個問題，比如谷歌此前推出的醫學大模型Med-PaLM 2，就表現出了很高的交互水平。

不過目前大模型在醫療領域存在的問題是，醫療領域很多細分場景中，比如怎么做診斷、怎么治療等都是一些很嚴肅的場景，而大模型在這些方面還難以滿足需求。業界也正在探索，比如，怎樣把知識圖譜融入到醫療領域的中，避免大模型一本正經的胡說八道等。

小結

如今探索大模型如何落地應用是關鍵，業界都認為，面向某個行業的垂直大模型更能夠實現落地應用。近段時間，已經有大批針對媒體、政務、金融、醫療的大模型出現，并逐步取得應用。然而在大模型的應用過程中仍然存在挑戰，比如安全問題。對此，業界還需要不斷去探索解決之道，讓大模型在更多細分場景中的應用變得安全、可靠。