隨著時間來到2023年第三季度，國產(chǎn)大模型已經(jīng)達到100多個，“百模大戰(zhàn)”正式開啟。

大模型，我們有了很多選擇，也開始呈現(xiàn)出某種同質(zhì)化。除了拼參數(shù)、比背景、看榜單，有沒有其他方法，讓我們更好地判斷一個大模型的價值呢？

亞里士多德認為，任何一個系統(tǒng)都有自己的第一性原理，它是一個根基性命題或假設，不能缺省，也不能被違背。

透過表象，追尋本質(zhì)，會發(fā)現(xiàn)各家大模型的 “第一性原理”，有很大的不同。而這個核心的不同，也會帶動大模型走向不同的發(fā)展模式。

比如OpenAI的內(nèi)核是AGI，大語言模型以“通用人工智能”的目標，作為出發(fā)點，最近才開始走向行業(yè)。

一些通用大模型，內(nèi)核是“科研”，在榜單上有不俗的成績，而行業(yè)應用所需要的配套工具、算力基礎(chǔ)設施等，則不在研發(fā)者的考量中，逐漸淡出主流視野。

一些產(chǎn)業(yè)大模型，內(nèi)核是“應用”，要快速勝任某一些具體的任務場景，加入了行業(yè)知識和專有數(shù)據(jù)“特訓”，可基礎(chǔ)模型能力一般，遇到“常識性問題”就掉鏈子。

工具可以開發(fā)，算力可以買，一個大模型的內(nèi)在價值核心，卻不會輕易替換。

我們一層層剝開京東大模型，看到了一個核心，就是——“產(chǎn)業(yè)”。

最近恰逢WAIC和JDD大會，我們跟京東探索研究院院長、京東科技智能服務與產(chǎn)品部總裁何曉冬博士，進行了多次交流，他深入分享了很多京東對于大模型的思考。

將“產(chǎn)業(yè)價值”作為大模型的“第一性原理”，會讓大模型走出怎樣一條差異化的發(fā)展之路呢？我們不妨以京東為例，來展望一下產(chǎn)業(yè)大模型的未來。

大模型的價值起點

巴菲特曾說過，投資是滾雪球，找到“長長的坡”和“很濕的雪”，雪球一旦啟動，堅持下去，就能越滾越大。

從產(chǎn)業(yè)的視角出發(fā)，會發(fā)現(xiàn)大模型這顆“雪球”的核心價值自證，確實還存在著很多問題，比如：

1.技術(shù)的可用性存疑。

產(chǎn)業(yè)化最后一公里的問題，看起來好像不大，卻是決定大模型能用不能用的邊界。

京東從2017年開始關(guān)注大模型，就很注重行業(yè)落地，也碰到了一些經(jīng)驗教訓。

何博士直言，“拿著刷榜的技術(shù)給業(yè)務部門去秀，用起來碰到各種各樣的小問題，對使用者來說不可用，后來人家就不信你了，你再怎么說也覺得你技術(shù)不行”。

2.行業(yè)的連接不夠充沛。

大模型落地，需要解決一個一個具體問題。這些問題不可能在實驗室里“涌現(xiàn)”，行業(yè)到底需求什么，有哪些限制條件，都要從產(chǎn)業(yè)實踐和應用中找到答案。

何曉冬博士認為，大模型是不能自己坐在辦公室拍腦袋想出來的，一定是行業(yè)凝練出來的。

但向上觸碰學術(shù)、向下扎根行業(yè)，這樣的AI研究機構(gòu)本身就很稀缺。

3.價值回報還很朦朧。

引入大模型，意味著企業(yè)要增加各種成本，消耗大量的資源。企業(yè)引入大模型，也希望得到經(jīng)過反復嘗試被證明沒有問題的產(chǎn)品。目前很多大模型的價值自證，還不夠有力。

何博士就提到，一般的生成式語言模型，內(nèi)容正確率是83%、85%左右，to C用戶覺得還可以，但嚴肅商用的時候，模型正確率要達到95%以上，才能達到企業(yè)的要求。“明明這個活動打的是八折，大模型生成的營銷文案說是五折，這個事情商業(yè)上是不可接受的”。

事非躬行不知難，大模型急需一場產(chǎn)業(yè)價值的自證與他證。

破解方式其實也很簡單，就是一步一個腳印，把該踩的坑都踩了，把遇到的問題都一一解決。

所以年初，大語言模型高歌猛進的時候，京東沒有跟風，它在忙什么？忙著解決問題。

京東的長坡

以“產(chǎn)業(yè)價值”作為 “第一性原理”，京東做大模型最先關(guān)注的，不是簽了多少單，什么時候開發(fā)布會，而是夯實基礎(chǔ)設施。

AI三要素：數(shù)據(jù)、算力、算法，都需要升級，才能撐住大模型時代，如同一個“長坡”，讓大模型的“價值雪球”可以向前滾動。

先說數(shù)據(jù)。產(chǎn)業(yè)大模型，一般是先用公域數(shù)據(jù)訓練基礎(chǔ)模型，再用行業(yè)專有數(shù)據(jù)進行“特訓”，相當于先在中學上通識課，再到大學里去學專業(yè)技能。京東的思路很不一樣，言犀大模型訓練時融合70%的通用數(shù)據(jù)與30%數(shù)智供應鏈原生數(shù)據(jù)，把零售、金融、健康、物流的know-how和數(shù)據(jù)，也放到基座模型中，相當于既做了通識教育，又上了很多門專業(yè)課，有更多的行業(yè)理解。

所以京東的大模型一推出來，面向知識密集型、任務型產(chǎn)業(yè)場景，已經(jīng)可以解決真實產(chǎn)業(yè)問題。

再說算法。算法是大模型的核心能力，也是拉開產(chǎn)品體驗差距的關(guān)鍵。目前，單點算法已經(jīng)不足以撐起大模型了，大語言模型就包含了強化學習、提示學習、預訓練等一系列優(yōu)化。成體系的技術(shù)體系和算法創(chuàng)新，也更容易形成護城河。

然后是算力。很多大模型推出后不久便停止開放、限制互動次數(shù)，就是因為算力不足或成本昂貴，企業(yè)想用也用不起。所以，大模型后續(xù)能否持續(xù)為產(chǎn)業(yè)所用，算力不能成為短板。

京東在2021年就建立了最先進的DGX集群，在重慶落地了全國首個基于SuperPOD架構(gòu)的超大規(guī)模計算集群——天琴α，推理提速6.2倍，推理成本節(jié)省90%，為基礎(chǔ)大模型的訓練和迭代提供保障，保持競爭力。

一路深耕AI三要素，京東為大模型從技術(shù)走向產(chǎn)業(yè)，構(gòu)筑了一條“長坡”。至此，大模型的價值底座，已經(jīng)非常堅實。

產(chǎn)業(yè)的厚雪

回顧上一階段的產(chǎn)業(yè)智能化，很多技術(shù)能力都停留在表面，難以深入行業(yè)或規(guī)?；瘡椭?。大模型的價值變得飽滿，要卷起產(chǎn)業(yè)的“厚雪”，將雪球越滾越大。

在何曉冬博士分享的一系列京東大模型技術(shù)和實踐里，我們可以看到，大模型黏住產(chǎn)業(yè)“厚雪”的多種姿勢：

一是技術(shù)黏著。

產(chǎn)業(yè)AI落地難的很多問題，其實都源于技術(shù)瓶頸，比如深度學習的不可解釋性、泛化能力不足、模型精度不夠等。京東通過基礎(chǔ)技術(shù)的體系化突破，讓大模型變得高可用，形成端到端的產(chǎn)品價值。

比如數(shù)字人，基于10余年智能對話經(jīng)驗與多模態(tài)交互技術(shù)積淀，京東云多模態(tài)數(shù)字人只需要極少量樣本素材，5分鐘簡易拍攝，就可以自動生成聲情并茂的數(shù)字人，讓中小商家與個人能夠用得起、用得上數(shù)字人服務，算力、開發(fā)周期、人才等高門檻不再成為問題。

二是工具黏著。

目前，很多大模型廠商都開放了API調(diào)用的MaaS服務，但一個容易忽略的問題是，調(diào)API也是需要一定能力和開發(fā)工作的，很多傳統(tǒng)行業(yè)的用戶，連AI基礎(chǔ)調(diào)用API的能力都不一定有。

豐富、極簡、開箱即用的工具，是產(chǎn)業(yè)落地必不可少的條件。京東的目標是，讓對AI完全沒有認知的用戶，也可以直接使用大模型，提供從數(shù)據(jù)模型到應用服務的全周期管理，從基礎(chǔ)層、模型層、MaaS，延伸到了應用層的SaaS服務。

言犀大模型開放計算平臺的行業(yè)知識庫，就沉淀了100多種訓練和推理優(yōu)化工具，不到一周時間，即可完成從數(shù)據(jù)準備、模型訓練、到模型部署的全流程。

三是實踐黏著。

比起某個榜單上的書面效果，企業(yè)應用大模型，更希望看到實際應用中的真實效果，對技術(shù)能力和價值收益有一個更清晰的感知。京東已經(jīng)進行了大量的產(chǎn)業(yè)實踐，優(yōu)勢格外明顯。

目前，大模型在零售、金融、健康、物流等京東內(nèi)部高復雜場景大規(guī)模錘煉，并融合行業(yè)解決方案對外輸出，可以減少大模型落地的顧慮和成本。

比如文本生成，零售領(lǐng)域的文案，每個品類的敏感信息審核門檻都不一樣，基于京東全品類豐富的商品數(shù)據(jù)積累和大模型，京東云AIGC內(nèi)容營銷平臺，已經(jīng)可以通過一張商品圖片，生成電商運營需要的商品主圖，營銷海報圖和商詳圖等，每套圖成本降低90%，周期從7天縮短到半天，而且不用擔心內(nèi)容有風險，因為大模型的安全可信，在京東零售內(nèi)部已經(jīng)錘煉過了。

再比如健康診療，是一個對內(nèi)容專業(yè)性和可靠性要求非常高的場景，京東健康應用大模型，進行健康助手及輔助診療，已涵蓋超千種疾病專業(yè)性服務，目前累計超3千萬高質(zhì)量醫(yī)患對話，百萬級規(guī)模醫(yī)學知識圖譜。這些積累。

黏住產(chǎn)業(yè)的“厚雪”，做實大模型的技術(shù)紅利，是這一輪AI熱潮，帶給科技企業(yè)的真正機遇。

在京東，產(chǎn)業(yè)大模型已經(jīng)從一種技術(shù)設想，逐漸變?yōu)榍逦陌l(fā)展方向，以及可執(zhí)行的行動方案，正在撬動產(chǎn)業(yè)AI的下一個可能。

抱一而為天下式,大模型的價值探索

在年初的熱鬧中保持冷靜，在“百模大戰(zhàn)”來臨之際，京東卻率先給出了大模型的價值公式：大模型的價值=算法×算力×數(shù)據(jù)×產(chǎn)業(yè)厚度的平方。

當下階段，大模型的野蠻生長，已經(jīng)告一段落，走向新的應用紀元。推動大模型“從參數(shù)為中心”向“以應用為中心”轉(zhuǎn)變，是目前的核心問題。京東憑什么后發(fā)先至？或許是很多讀者心中的“未解之謎”。

但透過 “第一性原理”，我們卻可以看到，京東大模型差異化，是一種“必然”。

京東技術(shù)的“第一性原理”，就是“產(chǎn)業(yè)價值”。

如京東CEO許冉所說，京東研發(fā)每一項技術(shù)，都將產(chǎn)業(yè)屬性作為出發(fā)點、產(chǎn)業(yè)價值作為目標：技術(shù)源于產(chǎn)業(yè)需求，歷練于產(chǎn)業(yè)場景，創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)價值。

這個“第一性原理”，造就了京東大模型的路線分野——產(chǎn)學研用的高度結(jié)合。

不同的出發(fā)點：不同于科研類大模型的“兩耳不聞窗外事”，也不同于行業(yè)大模型的“一心只掃門前雪”，京東從產(chǎn)業(yè)端切入大模型，既需要錘煉基座模型的先進技術(shù)，又需要考慮為整個產(chǎn)業(yè)和社會創(chuàng)造價值，這條路如同“從北坡等珠峰”，更難也更有價值。

不同的行路人：看到了路，就需要有攀登的人。以何曉冬博士為代表的京東技術(shù)人，眼中有人間煙火，聚焦產(chǎn)業(yè)場景，服務京東自己的業(yè)務需要，技術(shù)在真實場景中被實踐打磨，被驗證，再解耦賦能其他合作伙伴；眼中也有星辰大海，京東探索研究院當技術(shù)剛剛在地平線上露出來的時候，就看到五年后可能會發(fā)生一些革命性的改變，開始前瞻性的布局，大模型就是其中之一，具身智能、多模態(tài)大模型、AGI等，都是京東正在關(guān)注的方向。

不同的路線圖：京東做大模型，不是“無的放矢”，對于大模型的應用實踐，已經(jīng)有了明確的“三步走”規(guī)劃，第一步，基于內(nèi)部實踐構(gòu)建通用大模型；第二步，在零售、金融、健康、物流等京東內(nèi)部高復雜場景大規(guī)模錘煉，融合行業(yè)解決方案對外輸出；第三步，針對嚴肅商業(yè)場景將大模型能力對外開放。目前，京東云已經(jīng)基于內(nèi)部實踐構(gòu)建了通用大模型。到今年年底，京東將經(jīng)由高復雜場景大規(guī)模錘煉，迭代出扎實的產(chǎn)業(yè)服務，預計在2024年初，會將大模型能力向外部嚴肅商業(yè)場景開放。目前，京東已經(jīng)走到第二步，并在內(nèi)部取得了豐富的實踐成果。

以“產(chǎn)業(yè)價值”作為大模型的“第一性原理”，驅(qū)動著京東在大模型領(lǐng)域，走上了差異化的發(fā)展模式，率先完成了產(chǎn)業(yè)價值的創(chuàng)生和積累，更早進入應用紀元。

京東大模型的“價值雪球”，正以“馬太效應”越滾越大，加速駛向千行百業(yè)、人間煙火。抱一而為天下式，大模型的產(chǎn)業(yè)價值，最終會凝結(jié)在萬千眾生的微笑里。