近年來，從應急救援、金融服務，到交通出行、能源電力，行業(yè)大模型如雨后春筍般發(fā)展。如何架構(gòu)行業(yè)垂直大模型，適應千行百業(yè)的場景需求？業(yè)界人士表示，行業(yè)大模型的火熱將助推數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)治理等規(guī)范高效發(fā)展。那些能夠服務行業(yè)痛點，通過場景應用不斷迭代提效的大模型，將在發(fā)展中搶占先機。

行業(yè)大模型，指的是面向特定行業(yè)領(lǐng)域需求打造、適配行業(yè)場景的專用大型模型。與通用大模型相比，行業(yè)大模型通過對垂直細分領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進行更有針對性地訓練和優(yōu)化，能更有效地完成專業(yè)性工作。天眼查數(shù)據(jù)顯示，截至目前，全國已有210余條行業(yè)大模型相關(guān)專利和110余條垂直大模型相關(guān)專利布局。這一數(shù)據(jù)表明，我國正加速推進人工智能技術(shù)從通用化向行業(yè)化、場景化深度演進。

“通用人工智能大模型在應急管理行業(yè)適用性不強?！贝髷?shù)據(jù)與人工智能應用創(chuàng)新應急管理部重點實驗室主任劉永強表示，面對?；繁O(jiān)管、災害處置預案等專業(yè)性較強的問題，通用大模型的回答準確率偏低。目前，培育行業(yè)大模型需要將積累的高質(zhì)量數(shù)據(jù)經(jīng)標注加工后，通過后訓練方式融入通用大模型的參數(shù)庫，而非簡單掛載知識庫進行檢索式問答。

百度智能云政務行業(yè)總經(jīng)理傅鵬表示，通用大模型更多面向C端，提供問答、圖片視頻處理等通用能力。而垂類行業(yè)大模型，核心需求是支撐專業(yè)應用場景落地，提升管理效能和實戰(zhàn)效果。

對于提高行業(yè)大模型的有效性，劉永強認為，要重點開展兩方面工作，其一是構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，其二是基于微調(diào)技術(shù)對大模型訓練調(diào)優(yōu)。未來，要建強大數(shù)據(jù)和大模型底座，構(gòu)建行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，帶動應用場景的拓展。

“這就要求行業(yè)模型要達到多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力，整合圖像、文本、視頻、傳感器等各類數(shù)據(jù)；提升高效響應能力，在短時間內(nèi)完成數(shù)據(jù)處理、分析和決策支持；實現(xiàn)自主化流程編排能力，在復雜場景要自動完成多環(huán)節(jié)協(xié)同操作，提升工作效率?！备爹i說。

此外，攻克大模型“幻覺”是業(yè)界關(guān)注的重點?！按竽Ｐ偷腻e誤回答可能導致執(zhí)法誤判、救援失誤等嚴重后果。我們正在構(gòu)建大模型的自我評估能力，讓模型根據(jù)場景應用效果自主判斷回答質(zhì)量，并進行自我迭代更新?！眲⒂缽娬f，要基于知識圖譜的檢測技術(shù)，及時發(fā)現(xiàn)大模型的“幻覺”問題，采用插件化生成技術(shù)進行糾偏，暫時無法糾偏時則禁止輸出。

業(yè)界人士表示，在大模型賦能行業(yè)發(fā)展的同時，行業(yè)也為大模型迭代升級提供了應用場景。前些年大家多是重視算力、芯片，如今對行業(yè)大模型的應用場景更為關(guān)注，要能解決行業(yè)實際問題。

未來，行業(yè)大模型要致力于理解和解讀“復雜環(huán)境”的專業(yè)語言，并深度融入行業(yè)的核心業(yè)務流程與關(guān)鍵場景。以交通領(lǐng)域為例，中新數(shù)字科技（四川）有限公司董事長李河表示，應堅持以真實場景需求為牽引、以自主技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)動、以行業(yè)政策標準為依據(jù)，系統(tǒng)性提升從感知、決策到執(zhí)行的全鏈條運營效率。隨著技術(shù)與業(yè)務場景的深度融合，持續(xù)增強模型在多樣化場景下的自適應能力、全周期數(shù)據(jù)安全治理能力以及產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同支撐能力，推動行業(yè)大模型實現(xiàn)從“單點技術(shù)突破”向“全場景業(yè)務協(xié)同”演進。