腾讯云王麒：大模型技术助力媒体数字化

王麒指出，大模型不仅能够理解信息，还能够识别信息；不仅能够编写代码，还能够解析代码。例如，在19轮人机对话中，OpenAI的大型模型GPT-4设计出了一款目前人类技术尚未达到的芯片。这实质上意味着GPT学会了硬件描述语言中的芯片设计语言。

大模型的发展趋势是多模态结合。早期的人工智能只能处理文本、自然语言处理（NLP）或单独的图像、视频和语音等。然而，现在的大型模型已经可以进行多种模态的混合训练，从而产生更强大的能力，这将对媒体行业应用带来巨大改变。

王麒举例说明，在智能广告领域，大型模型可以通过智能分析广告数据，以图文形式快速生成营销文案，提高广告的投入产出比。

腾讯在6月19日发布了行业大型模型研发进展，通过腾讯云TI平台创建行业大型模型精选商店，提供一站式的“模型即服务”解决方案。企业可以在TI平台上加入自己独特的场景数据，快速生成专属的模型，来解决特定场景的问题。

在媒体行业中，智能客服、内容创作和内容推荐都是典型的大型模型应用场景。

对企业而言，如何应用大型模型？王麒提出了三点建议：首先，关注自身业务，了解大模型可以解决业务中的哪些问题；其次，确保安全与合规，保证大模型的可信度、可靠性和可用性；第三，确保数据质量，使用高质量的数据来训练大型模型。

充足的计算资源是大型模型训练的基础，也是人工智能时代重要的底层设施。腾讯云发布了专为大型模型训练设计的新一代HCC高性能计算集群，拥有业界最高的3.2Tbps互联带宽，算力性能提升了3倍。腾讯云还将推出向量数据库（TencentCloudVectorDB），提高了数据接入AI的效率，比传统方案提高了10倍。这些创新将为客户的模型训练提供强大的支持和动力。

此外，基于这些基础设施，将会出现各行各业垂直领域的大型模型，如传媒大型模型、金融大型模型、政务大型模型和文旅大型模型等。

具体到传媒行业，大型模型技术可以更加细致地对海量的新闻资讯和图片进行标注，将以前粗略的标签转变为更详细的标签。

此外，大型模型技术还可以提供智能标题和智能摘要生成。例如，通过大型媒体模型，可以在短时间内为研报提取30-50个摘要，大大节省了人工编辑的工作时间。

在数字人制作方面，通过腾讯云智能的小样本数智人生成平台，只需提供3分钟的个人视频和语音，就能在24小时内制作出数字化的个人形象，通过文本和语音输入，快速生成播报视频，大大缩短了视频内容的制作时间，降低了成本。

王麒补充说，大型模型在实践中面临着一些挑战，包括计算资源不足、缺乏高质量数据资源、高投入成本和专业人才稀缺等问题。

他还强调，大型模型使用的一些训练数据往往是企业最有价值的数据。因此，腾讯提供了一套完整的行业大型模型全生命周期方法论，包括“模型选择-训练共建-部署应用”等过程。根据客户需求，提供私有部署和公有云托管等灵活的部署方案，帮助企业快速创建和部署AI应用。

（文章来源：第一财经） 来源：东方财富网 作者：第一财经