ChatGPT引领的大模型技术浪潮掀起了各行各业的深刻变革。腾讯云副总裁、腾讯云智能解决方案负责人王麒在“与改革开放同行：2023财经媒体发展论坛”上分享了大模型技术如何加快媒体数字化转型。

王麒表示，大模型不仅能看而且能够识别；不仅能写代码，而且能解析代码。例如，Open AI的大模型GPT-4最近通过19轮人机对话，设计出一款人类目前技术上没有达到的芯片水平，本质就是GPT学会了芯片设计语言里硬件描述的语言。

(资料图)

大模型的发展方向是多模态结合。早期的人工智能仅仅局限于单纯的文本、自然语言处理（NLP）或者单独的图形图像、视频和语音等。但现在的大模型已经能够把多种模态混合进行训练，从而产生更强大的能力，这将为媒体行业应用带来巨大改变。

王麒举例称，在智能广告领域，大模型通过对广告数据的智能分析，可以实现快速用文生图的方式生产营销文案，帮助广告提升投入产出比。

腾讯在6月19日发布了行业大模型研发进展，依托腾讯云TI平台打造行业大模型精选商店，提供MaaS（Model-as-a-Service）一站式服务，在TI平台内置高质量行业大模型基础上，企业加入自己独有的场景数据，就可以快速生成自己的专属模型，解决场景痛点。

在媒体行业，智能客服、内容创作、内容推荐都是典型的行业大模型应用场景。

就企业而言，应该如何应用大模型？王麒提出了应该首先聚焦自身业务，搞清楚大模型要解决业务里什么问题；第二，安全、合规是前提，确保大模型可信、可靠、可用；第三是要保障数据质量，企业用优质数据来训练大模型。

充沛算力是大模型训练的基础，也是新一轮由AIGC推动的人工智能时代的重要底层设施。王麒介绍称，腾讯云发布了专为大模型训练设计的新一代HCC高性能计算集群，采用最新一代的腾讯云星星海自研服务器，具备业界最高的3.2Tbps互联带宽，算力性能提升了3倍，即将推出向量数据库（TencentCloudVectorDB），使数据接入AI的效率也比传统方案提升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。

他进一步说，基于这些底层的基础设施，会衍生出各行各业垂直类的行业大模型，比如传媒大模型、金融大模型、政务大模型、文旅大模型。

具体到传媒行业，以媒资标签为例，对海量的新闻资讯、海量图片，大模型技术可以更加细化标签力度，把过去的粗粒度的标签变成细粒度的标签。

此外，大模型技术可以提供智能标题和智能摘要生成。王麒举例，例如，通过传媒大模型，可以短时间内为研报提取30-50种摘要，大大节省了人力编辑的工作。

在数字人制作中，通过腾讯云智能的小样本数智人生成平台，只要提供3分钟的个人视频和语音，就能在24小时内制作出数字分身，通过文本、语音输入即可快速生成播报视频，大大缩短视频内容生产时间，降低成本。

王麒补充道，大模型在实践过程中的挑战非常大，首先是计算资源少，此外还面临缺乏优质数据资源、投入成本高、专业人才稀缺等难题。

他还强调，大模型中使用的一些训练数据往往都是企业价值最高的数据。对此，腾讯沉淀了行业大模型全生命周期一体化的完整方法论，覆盖“模型选型-训练共建-部署应用”全流程，可以针对客户需求，提供私有化部署、公有云托管多种灵活部署方案，助力企业快速创建和部署AI应用。

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