2025年,是大模型落地的关键年。一方面,大模型Scaling Law的曲线趋缓,基础模型厂商开始收敛,基础模型动辄一次数亿美元的投入,以及不断推高的人才密度等高门槛,意味着只有少数企业能够留在牌桌。另一方面,大模型落地的紧迫感前所未有,大家都期待大模型产生实实在在的价值,且超出以往的技术能力范畴,但大模型落地难的挑战还未解决。
大模型落地的关键挑战
大模型场景落地的关键挑战主要包括三个方面:模型效果、推理成本和落地难度。
模型效果
准确性:大模型的效果首先体现在其准确性和性能上。一个优秀的模型应当能够在特定任务中提供高精度的结果。然而,不同的应用场景对模型的准确性要求各异,哪怕是很小的误差也可能带来严重的后果。
泛化能力:除了准确性外,模型还需要具备良好的泛化能力,即能够应对未曾见过的数据,并保持稳定的表现。
推理成本
计算资源:大模型通常需要大量的计算资源来进行训练和推理。这不仅增加了硬件成本,也对能源消耗提出了更高的要求。
时间效率:高效的推理速度对于实时应用非常重要。延迟过长会影响用户体验,甚至导致系统不可用。
部署灵活性:考虑到不同设备(如云端服务器、边缘设备和个人终端)之间的差异,模型需要能够适应多种计算平台,并且在不同环境下都能高效运行。
落地难度
数据获取与处理:为了使大模型适用于特定领域,往往需要收集大量高质量的数据进行微调。同时,还需解决数据隐私保护、版权归属等问题。
集成与维护:将大模型集成到现有业务流程中并非易事,它可能涉及到多个部门之间的协作以及对旧系统的改造升级。此外,持续监控和更新模型也是保证其长期有效性的重要环节。
法规遵从性:不同国家和地区对于人工智能技术的应用有着各自的规定。确保大模型符合当地法律法规的要求,避免潜在的法律风险同样不容忽视。
在大模型浪潮呼啸而过的一年后,行业逐渐进入理智期。对于行业而言,最需要的不再是单纯卷参数量的更大模型,而是适合应用落地,能解决真实商业世界痛点的大模型。火山方舟豆包大模型持续升级、压低推理成本、降低落地难度,让它越来越受到广大用户的欢迎。
火山方舟豆包大模型让训练推理更简单
更好效果,更强大性能
字节跳动推出的自研大模型,通过字节跳动内部50+业务场景实践验证,每日千亿级tokens大使用量持续打磨,提供多模态能力,目前在文娱行业有很好的使用场景。
豆包·角色扮演模型:个性化的角色创作能力,更强的上下文感知和剧情推动能力,满足灵活的角色扮演需求。
豆包·语音合成模型:提供自然生动的语音合成能力,善于表达多种情绪,演绎多种场景。
豆包·声音复刻模型:5秒即可实现声音1:1克隆,对音色相似度和自然度进行高度还原,支持声音的跨语种迁移。
豆包·语音识别模型:更高的准确率及灵敏度,更低的语音识别延迟,支持多语种的正确识别。
豆包·文生图模型:更精准的文字理解能力,图文匹配更准确,画面效果更优美,擅长对中国文化元素的创作。
豆包·图生图模型:高度保留原图特征,支持50余种风格变换,并对图片实现扩图、重绘、涂抹等创意延展。
更高核心价值与优势
更强模型:每日千亿tokens大使用量,经过字节跳动内部50+业务场景实践验证,由字节跳动专业算法团队保障模型使用效果。
更低价格:充沛算力资源,极致弹性,降低使用成本,主力模型Doubao-pro-32k千tokens仅0.0008元。
更易落地:提供联网插件、内容插件、知识库插件和扣子专业版AI应用开发平台,帮助企业构建应用;充沛的公有云GPU资源池,创建模型瞬时可用,分钟级完成千卡扩缩容,保障业务稳定;通过传输加密、数据加密和安全沙箱等方法,在训练和部署模型过程中,有效保障数据安全;专业算法团队提供业务诊断、训练优化、问题解答等服务,让企业AI应用轻松落地。
声音复刻:5秒即可实现声音 1:1 克隆,对音色相似度和自然度进行高度还原,支持声音的跨语种迁移。
语音合成:提供自然生动的语音合成能力,善于表达多种情绪,演绎多种场景。
语音识别:更高的准确率及灵敏度,更低的语音识别延迟,支持多语种的正确识别。
角色扮演:个性化的角色创作能力,更强的上下文感知和剧情推动能力,满足灵活的角色扮演需求。
文生图:更精准的文字理解能力,图文匹配更准确,尤其擅长对中国文化元素的创作。
豆包通用模型pro可以说是效果最好的国内第一梯队模型,综合能力接近最新版GPT-4-TURBO,也是支持豆包APP的主力模型。对标的是Qwen-max, ERINE4.0。在11个公开评测集的测试中,综合能力优于国内其他模型。在AI智能体、角色扮演、智能客服,陪练陪聊,意图识别等场景效果均优于友商模型。
豆包大模型经过抖音、电商、巨量引擎等50多个业务场景验证打磨,搭载字节独有、抖音头条同款的联网、内容插件、RAG知识库插件,提供全球最好的内容库的毫秒级搜索,带给用户更好的信息交互体验。企业还可以通过零代码AI应用开发平台扣子,快速搭建AI应用。
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