大模型兴起 AI商用门槛再降低

在当下社会，沟通的重要性愈加凸显，它不仅是社会存在与进步的基础，更是我们日常生活中不可或缺的一部分。从智能音箱到机器人、数字人，沟通的载体不断升级，背后依赖的核心技术便是NLP（自然语言处理技术）。在商业场景中，人机AI沟通已经成为一种普遍现象。想象一下，当你需要维修电器时，首先接听你电话的可能是企业的人工智能机器人，你们之间会围绕电器型号、故障情况以及你的联系方式等关键信息进行对话。

如今，AI机器人已经广泛应用于各大企业之中。以招商银行为例，根据2021年的年报数据，该银行在AI模拟人、辅助人、替代人方面取得了显著成效。智能客服、语音质检和智能审核等方面的应用已经替代了超过6000人的工作。招商银行人工智能实验室负责人李金龙表示，随着大数据、大模型和大算力的驱动，AI的适用环境得到了极大的提升，催生出更多实际的应用场景。

国内NLP领域的大模型如雨后春笋般涌现，包括腾讯混元大模型、百度文心大模型等。这些超大规模预训练模型的出现，预示着信息产业格局的变革。清华大学计算机科学与技术系教授唐杰表示，继基于数据的互联网时代和基于算力的云计算时代之后，我们可能即将进入基于模型的AI时代。

值得一提的是，去年由循环智能和华为联合开发、鹏城实验室提供算力支持的盘古NLP大模型正式亮相，成为业界首个千亿参数的中文大模型。今年，盘古NLP大模型的零样本平台推出，支持零样本或少样本训练AI建模，为企业使用AI提供了更广阔的空间和更低的门槛。

AI建模是AI应用的关键环节。为了推动AI的规模化、普适化应用，缩短建模时间、降低建模成本、提高模型效率是关键。盘古NLP大模型的预训练技术在业界取得了明显的提升，基于该模型的零样本建模平台已经开始商用。该平台能够实现无需标注样本，只需提供指令即可完成一个新语义建模，建模时间从原来的3天降至3分钟，准确率比当前的主流模型提升15%。

随着智慧金融、智慧政务等行业的不断发展，NLP技术的智能决策和自主交互能力需求日益增长。以招商银行为例，该银行已经在实际应用中取得了显著成效，如智能坐席助手项目，用AI的能力帮助坐席人员判断客户意图，提升服务效率。随着技术的不断进步和模型的持续优化，我们相信NLP将在更多领域发挥重要作用，助力企业实现数字化转型。循环智能的创始人及CEO陈麒聪在推出盘古零样本NLP平台之际，详细介绍了他们的整体产品方案。这一方案紧贴企业上百种业务场景，支持零样本或少样本训练AI建模，以及线上线下全渠道的数据采集与分析。此方案不仅为企业提供更为便捷的沟通工具，更独家提供内容和增长服务，满足各团队的个性化分析管理需求。

对于一线赋能，循环智能在金融领域尤为出色，提供实时的AI辅助助手和智能工具，赋能金融企业的日常运营。在业务中台能力提升方面，循环智能专注于提升客户的意图洞察力，有效挖掘客户交互信息中的商机，打通各个渠道的非结构化数据孤岛，助力企业实现全渠道合规和质检智能化能力升级。在底层AI能力优化方面，他们建议企业建立一个统一的智能化NLP分析平台，以降低人力投入及运营风险，提高运营效率。

“打开沟通‘黑盒’是我们的目标。”循环智能的一位代表强调道。他们致力于深度挖掘和精准分析沟通数据，打破沟通中的信息不对称，让销售和客户管理从一门艺术转变为可以量化、可以复制的科学。为此，循环智能提供了一系列的产品解决方案，包括会话分析洞察、智能销售助手、会话挖掘引擎等，以及针对合规性的提升产品和AI能力平台产品。

在企业实践中，循环智能的AI产品矩阵表现出了显著的降本增效价值。部署这些产品后，企业的人均产能可以提升22%，业务策略执行率提高100%，合规成本降低40%。随着标注数据的需要大幅降低，AI生产效率将大幅度提升，摆脱对大量样本的依赖，正式进入规模化量产时代。盘古NLP大模型的推出，标志着AI预训练技术的新突破，为众多新应用和新场景提供了可能。寻找合适的商用场景，创造预训练模型的商业价值，是推动大模型平台持续发展的关键因素。