本文转自:人民日报客户端
今年以来,大模型成功破圈,成为产业内的焦点话题,产业链企业纷纷“亮剑”,抢占发展先机。大模型时代,包括中国电信在内的运营商更是相继发布大模型产品,以开放包容的心态积极迎接新的挑战与机遇。
在11月10日盛大开幕的2023数字科技生态大会上,产业界再次将目光聚焦于中国电信。汇聚行业创新成果,发布最新战略计划,中国电信也不负众望,基于当前大模型市场需求热度、各行业数字化发展进程,以及在应用侧大模型技术成熟度,正式发布千亿参数“星辰”大模型,并首批试商用的12个行业大模型,展示了其在推动大模型走向行业应用的雄心壮志。
广告深挖数据价值,加速行业大模型商用进程
作为国内通信行业的领军企业与数字中国建设的主力军,紧跟时代潮流,中国电信积极布局大模型研发,助力千行百业实现智能化转型升级。
中国电信全面实施云改数转战略,于2022年正式成立攻关AI业务的数字智能科技分公司,加强AI能力建设和市场化运作。今年4月份,在第六届数字中国建设峰会云生态大会高峰论坛上,中国电信正式升级“星河通用视觉大模型2.0”,模型参数从十亿提升至百亿,数据量从百万提升至亿级,并迁移应用于智慧城市、市容治理、惠民工程等多个城市治理场景。
不仅如此,在人工智能发展的大浪潮中,中国电信依托云网融合优势,还打造了大语言模型TeleChat;依托于丰富的业务场景需求和海量网络数据/知识优势,其还发布了“启明”网络大模型,目前已在企业内部成熟应用,其在探索大模型应用的路上从未停止。
经由前期发展积累,中国电信推出了星辰千亿参数的语义大模型重点解决百亿参数的语义模型在商业化落地过程中面临的幻觉、外推窗口和多轮逻辑推理问题。首批试商用的12个行业大模型,也再次证明了其自研创新能力以及将大模型推广进入行业应用的决心。
这12个行业大模型包括星辰教育大模型、基层治理大模型、政务服务大模型、应急大模型、医保大模型、交通大模型、住建大模型、金融大模型、神农一号大模型、出行大模型、旅游导览大模型、矿山大模型,已基本覆盖当代人们生活的方方面面。
不仅如此,中国电信行在大模型逐渐走向商业化的进程中,构筑差异化优势,推出了“星辰MaaS生态服务平台”,能够为不同用户提供专属定制版、通用行业版和客户自训练版等三种大模型一站式服务。此外,在深入技术研究和行业洞察的基础上,其还发布了《中国电信行业大模型技术白皮书》。
中国电信表示,将于今年年底前开源百亿参数模型,明年4月开源千亿参数模型,所有底层代码都会开源,同时还会开源1TB以上的高质量清洗数据,以及各种基于星辰大模型底座的工具链。
算智并举,打造未来数智服务新范式
当前,数字基础设施加快赋能千行百业,产业数字化的快速发展也有赖于5G、算力等新型数字基础设施的不断演进发展。但训练上千亿的大模型并非易事,而且将大模型能力迁移到产业应用领域更是需要有强大的基础设施予以支撑。就硬件方面来看,大模型发展离不开算力基础设施、云网建设;就软件方面来看,大模型训练需要构建基础平台、海量数据等。因此,电信运营商凭借云网优势,逐渐占得先机。
中国电信董事长柯瑞文认为,人工智能的发展对云网融合提出了更高要求,而朝着智能化方向演进发展的云网融合也将进一步推动人工智能加速发展。当前,网向云再向AI持续演进并深度融合成为发展方向。
对此,中国电信以“2+4+31+X”天翼云布局为基础,构建“中心—省—边缘—端”四级算力布局体系,全力打造自主可控国云底座,总算力规模达3.8EFlops,天翼云已成为全球最大的运营商云、国内最大的混合云。
不仅如此,为顺应大模型时代对于云服务商的新要求,天翼云全面升级,构建全栈大模型智算服务,包括打造智算数据中心AIDC、升级云智超一体化基础设施平台“云骁”、推出一站式智算服务平台“慧聚”,构建国云大模型生态,形成云智一体的智算服务体系。
基于全新的基础设施服务平台“云骁”和智算服务平台“慧聚”,中国电信已经能够为大模型开发者、大模型提供者、应用厂商、政府与科研机构、行业协会等合作伙伴提供多种生态模式支持。
推动大模型发展逐渐走向行业应用,对于运营商来说,一方面有利于拓展了政企市场业务,增加产业数字化收入,有助于其构筑“第二曲线”;另一方面,有利于提升整个社会数智化服务水平,助力数字经济发展,加快数字中国建设。
在国家战略层面,大模型和通用人工智能的战略地位正进一步提升,今年以来,多个会议提出要重视通用人工智能发展,营造创新生态,重视防范风险;在市场需求层面,大模型即服务的模式逐渐确立,大模型从企业端逐渐走向消费端成为必然,运营商应紧抓机遇,推动基础通用大模型向垂直行业大模型纵深演进。
“在人工智能时代,中国电信积极探索‘云网智’融合技术,以“网络+云计算+AI+应用”模式,为社会的智能化升级提供服务。”面向未来,中国电信总经理邵广禄表示,中国电信将进一步强化科技创新,全面布局战略新兴业务,推动全社会数字化转型。
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