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会写文章也会读财报 阿里巴巴达摩院陈海青解读主流企业对接大模型的三种方式今日热点

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  8月11日,AI大模型资本产业论坛暨第九届新浪财经上市公司年会在北京举行。吴晓求、田轩、周鸿祎、冯俊兰、武超则、余兴喜、胡锡进、赵伟、盛丰衍、于海宁等专家学者、企业掌舵者、金牌分析师、明星基金经理齐聚。深入探究人工智能赋能与发展、活跃资本市场、后市投资机会等热门议题。

  阿里巴巴达摩院创新业务中心负责人陈海青表示,在当下务实的大模型方面,在法律法规,在合规的情况下包含了问答推理、内容生成、代码生成、文本分析,这是我们在阿里云的基础上在探索的,从助理、客服、内容生成、代码、金融、零售、媒体、能源等等场景看到的整个部分和体系。我们具体列一些我们对行业部分以及深度做的案例和体系。

  当然在这个之前还是要讲一下Agent,从基础模型落地到行业,我们不是简单的把基础模型应用在场景中,如何把大模型落地到行业和行业本身。这里包含了模型本身需要具备上下文记忆的能力。第二个我们跟各个企业,媒体企业的合作有大量的实时数据,有大量的API接口,这里列举了日成系统、计算系统,需要有更多的API,这个基础上还有业务中流程化的体系,比如说拿新闻媒体行业来讲,至少在新闻媒体行业有两个重要的工作,一个是离线信息的收集,第二个是文稿的撰写和场景的书写,所以整个部分要有个内容串联大模型的部分和能力,所以在这个体系下我认为希望要解决实际的问题,对于Agent的设计部分其实是需要依赖今天我们看到的数据+指令对基础模型的依赖,第二是记忆的依赖,第三个是接口的设计。

  阿里云已经落地和即将落地的一些场景:

  第一个部分从新闻媒体场景来看,除了要做场景以外,刚才我讲了两阶段的模型和体系,对于右边大家看到的内外部实时数据的接入是第一阶段,通过大模型在海量数据(维权)中查找和生成今天看到的核心数据。在这个基础上再来做精准的基于新闻结构,无论是金融新闻还是政务新闻、娱乐新闻的结构生成,一定程度上从大模型两阶段部分完成整个新闻摘要写作的部分,还有对字数、文风的控制。

  第二个部分从问答体系中,客服会成为今天首当其冲的部分,在大模型的基础上控制好知识幻觉的基础上,可以更多的支持“yes or no”的问题,提高我们离线知识管理的效率以及客户体验的能效提升,作用于平台上称为一次性解决率的提升。

  第三个部分是知识文档问答的增强,这里有一个具体的案例。我们通过一个财报的读取和部分,通过文档检索和整个部分去实时回答今天讲的欧莱雅大的财报体系,这三个我认为是当下我们看到在阿里云上主流的场景,包括我们列举了一些案例和落地的部分。

  以围绕实际业务落地,以Agent构建,包括上下文的计算,API的对接,一定会成为未来主流的在企业上对接的三种主要的方式,包括落地的整个性能。

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