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京东大模型:天生离产业更近一步,引领未来智能商业

作者:王富贵 来源:网络整理 发表:2023-09-09 12:57:54 我要点评 作者ID:1

做大模型的公司不少,能明确给出产业落地时间线的还是头一次见。刚刚,在前段时间京东全球科技探索者大会暨京东云峰会上,京东推出了言犀大模型+言犀大模型开放计算平台...

文章主要介绍的是京东大模型:天生离产业更近一步,引领未来智能商业相关内容!

做大模型的公司不少,能明确给出产业落地时间线的还是头一次见。

刚刚,在前段时间京东全球科技探索者大会暨京东云峰会上,京东推出了言犀大模型+言犀大模型开放计算平台,并展示了零售、健康、物流、营销、金融、客服等多个产业场景的阶段性实践成果。

一开场,就欣赏了一段由大模型驱动的数字人歌舞表演。

还有AI增长营销平台,几句话构建出营销方案、推广网站。

医疗场景下,通过多轮对话即确定用户腰疼的的原因。

除了现场演示之外,三步走的落地路线图也格外引人关注——

今年下半年在京东内部高复杂场景中反复打磨锤炼,并针对重点场景的标杆客户进行对外服务,主要目的是发现那些看起来“不起眼”,但产业应用中又非常关键的问题。

2024年上半年,就能针对严肃商业场景将大模型能力全面对外开放。

京东大模型:天生离产业更近一步,引领未来智能商业

划重点了,这里的对外开放不只是提供API,而是连产业应用一起打包,让企业开箱即用的那种。

京东不会把没做好的菜端上餐桌。

而京东之所以有底气制定这样路线,也是颇有不少干货在里面的。

产业伙伴需要什么样的大模型?

通用大模型火过半年之后,整个产业已经把目光聚焦到下个阶段——产业大模型。

随着最早提出产业大模型的京东交出答卷,关于「产业伙伴需要什么样的大模型」的问题也可以得到阶段性解答。

大模型时代到来,C端应用层出不穷,普通大众有了直观感知,对其所存在的“胡说八道”等问题,也有了切身体会。

但对于B端企业而言,由于身处行业不同以及自身业务考虑,到底「用什么?如何用?」始终没有很好的答案,大多都“还是不知道怎么用”。

当大家谈到产业大模型,第一反应是聚焦某个行业做小模型。

但何晓冬告诉量子位,这可能是一个误解,做产业模型的时候还是需要一个通用域的数据,通用域数据对行业应用也非常关键,它提供了背景常识性的知识。否则如果用户突然提出一些跟这个领域不相关的询问的时候,话题的跳跃性比较大,原来领域小模型就会很茫然。

所以,企业所需要的产业大模型也必须建立在通用能力基础上。

大模型于企业而言,大都是降本增效之用。比如可以自动化处理数据和任务、分析大量数据给出更精准的决策、扩展到新的业务领域等等。

而要实现这些用处,大模型就必须满足两个原则:可信、可用。

可信,意味着模型的预测结果是可靠的,可以被企业信任;

可用,则表示模型可以在实际业务中发挥作用,为企业创造价值。

这两点,不仅是企业用什么大模型的选择基准;也是实现大模型产业化的两个基础特性。

首先来看可信。

针对性地解决大模型可信问题,市面上仍未形成完整的解决方案。

过去几个月大模型从亮相到应用以来,始终存在的幻觉问题。而早在2020年京东基于Transformer做的K-PLUG模型实体属性抽取准确率达到了95%,已经达到了商用的水平。

这各中原因,在于京东走出了自己一条路——知识注入。

当时放在业内,属于首创。

它大幅改善了此前AI生成长文本任务中文本多样性、篇章连贯性,以及在商品卖点文案的生成中尤其需要关注的卖点独特性、属性一致性,给予商品“真实的赞美”。

最终在一系列NLP任务中,比如实体属性抽取准确率、生成式多轮对话ROUGE-L、多轮问答知识检索率,其性能明显优于其他基线模型。

之所以能这么早地发现“幻觉”问题并解决,这与他们一直以来围绕产业实践有关。

市面上一般生成式语言模型生成的内容正确率是83%、85%左右。

一般toC用户用起来觉得还可以,十个里面错一个,但是商用是不可接受的。

同样的思路,也集成到了可用的实践上。

从提供大模型企业的视角下,这个问题就转变成如何让大模型创造普惠价值。任何一项技术实现普惠,意味着技术门槛和使用成本的尽可能降低。

算法的泛化+向量数据库+SaaS,这是京东给出的一套组合拳。

前两者自不必多说,一方面算法泛化能力,可以让模型处理多种任务,解决行业中复杂长尾场景。

2022年,针对模型泛化性不足,京东提出百亿级Vega模型。并于2023年在通用语言理解基础模型方面对织女大模型进行再升级,提出规模更大、性能更强、迁移性更好的Vegav2模型。

向量数据库则可以实时更新知识库,补齐大模型的长期记忆,还能降低训练成本,可以说一举多得。

而向量数据库,2019年京东就在业内率先研发了Vearch。

目前服务超100家大中型企业用户。数据显示,将京东的向量数据库用于大模型预训练,相比传统方式,通过优化模型推理效率,推理成本降低80%。

目前大模型在应用上的主流思路,就是调用API。何晓冬在接受采访时表示,这对于一些传统行业客户来说,这依旧有一定的技术门槛。

而客户唯一关心的就是服务效率,只要能将产品用起来就行。

于是团队决定直接将技术解耦形成“言犀AI开发计算平台”,并在内部实践中打磨产品模块。客户甚至不需要掌握深厚的AI知识,跳过中间步骤直接引入成熟的大模型能力。

之前需要10余人的科学家团队工作,现在只需要1-2个算法人员,通过平台即可完成从数据准备、模型训练到模型部署的全流程,训练效率提升2倍,推理提效6.2倍,成本节约近90%。

从可信、可用这两个角度来看,京东给出的解决方案,在整个行业中打了个样儿。

从语言大模型走向多模态数字人交互

这种围绕产业实践发现问题、解决问题的方法,不光体现在大语言模型上,也体现在京东产业AI发展的各个阶段。

前深度学习时代,还很少有人期望AI能像一样独立成为一个功能甚至产品,当时的目标主要集中在降本增效、体验优化上。

2012年京东开始应用智能客服中心,着力于用技术辅助客服提升人效,优化客户体验。回首看来,其中探索的三个具体任务方向:

ASR语音识别技术、NLP语义分析技术、数据挖掘技术。

时至这三类技术对大模型的训练影响颇深。

进入深度学习时代,AI开始能在更综合、复杂的场景下发挥作用。

2015年,京东智能客服正式应用了深度神经网络技术。2018年,首度升级无人客服实现人机结合。在同样“深度”的实践过程中,言犀团队逐渐认识到了这样一个问题:

客服对话属于任务导向性对话,最终是要解决真实场景的问题,与一般闲聊有本质区别。

而且不同的场景,用户对于对话的要求也不一样,仅售前和售后就差别很大。

于是,早在AlphaGo掀起上一轮人工智能热潮的那段时间,何晓冬就提出“对话的本质就是推理和决策”,后来他在各种场合常用“围棋也叫手谈”来解释这个观点。

在此思想指导下,何晓冬带领团队融合声学、语义、时间等多模态特征,开发出一系列人机交互场景的“话语权决策“(Turntaking)技术路线。

谷歌整合旗下谷歌大脑与DeepMind团队,提出要用AlphaGo技术与Transformer结合开发下一代大模型“双子星”Gemini,也标志着这条路线的价值终于被更多人认识到。

京东大模型:天生离产业更近一步,引领未来智能商业

再后来就到了现在Transformer大模型时代,京东的布局也很早。

京东在AI工程化方面,每天服务数亿活跃用户。以智能客服领域为例,每年产生数百亿的动态交互数据,一是数据规模大,每天提供1000万智能客户服务,每月200万小时通话语音,今年京东618期间累计服务超7亿次,在各种高负载考验下,京东沉淀出了最佳实践。

加上京东其他领域的人机交互,数据量级达到了数百亿。

2022年,京东以言犀2.0——人工智能应用平台的方式将内部验证过的技术解耦出来,开始对外输出。

如今的言犀AI开发计算平台,也是延续着这个思路。

何晓冬介绍,今年起,言犀大模型正在强大工程化能力基础上于京东场景内深度落地,在健康、金融、物流等京东众多优势行业可复制性的场景中率先锤炼能力,打磨出成熟可靠的技术能力。

以健康领域为例,靠着言犀大模型的多轮交互、工具调用、总结摘要、图文多模态等能力,打造了健康助手及辅助诊疗应用。

目前,健康助手及辅助诊疗已积累超3千万高质量临患对话,构建起百万级规模医学知识图谱,涵盖超千种疾病专业性服务,20种评价标准保障医疗安全。

在物流领域,在言犀大模型的支撑下,京东物流超脑实现实时交互、根因分析和智能决策,并更新迭代至具备实时自动生成全局最优的供应链解决方案的能力。

在营销领域,京东科技市场和平台运营团队打造了AI增长营销增长平台,运用大模型解决了诸如关键性任务,动态适应性、用户体验等问题,大幅优化了营销运营流程,实现方案生产效率上百倍提高;将过去涉及产品/研发/算法/设计/分析师等5类以上职能才能完成的流程,压缩至1人;同时,一个入口的全新交互模式,让人机交互次数从2000次降低至少于50次,将操作效率提升了超过40倍。

接下来是正在加速到来的通用人工智能时代,何晓冬认为一定是往多模态方向走。

当AI的通用能力达到一定程度,就可以不只停留在幕后提供技术支持,而是形成产品直接面对人类用户,甚至像未来智能体一样更深层次与人类交互。

对此,京东云在言犀大模型的基础上整合了多项多模态数字人交互能力,也在数字人客服、直播等场景实践中找到出一些心得。

比如实现了语义驱动的肢体动作编辑,通过与大模型结合让数字人说话时的动作与语义匹配,交互更加自然。

又比如数字人动态局部高清技术,利用了人类视觉感知并不均匀的特点,对脸部特别是眼睛周围格外敏感。通过重点区域提高分辨率,其他区域适当降低分辨率,从而降低部署成本。

在JDD上他们表示,言犀会进一步降低操作门槛与操作难度,让更多中小商家与个人能够用得起、用得上数字人服务。

……

如此看来,言犀大模型落地路线图中强调要有“半年打磨期“的原因就呼之欲出了:

不能只提供API告诉外界有这么个AI能力,最终目标是为合作伙伴提供直接可用、有端到端价值的产品模块。

大模型时代下的京东路线

几个月前,企业们还在纷纷抢发大模型,到世界人工智能大会摇身一变“大模型主场”,各家纷纷给出自己的行业落地解决方案。

虽然看上去琳琅满目,但若进一步了解就会发现,这些方案不可避免存在业务场景趋同、落地进展仍处于起跑阶段等问题。

这与大模型技术产业化难点有关,尤其是最后一公里的问题,往往就是能用与否的边界。这牵涉到整个系统工程难题,并非传统AI三要素就可解决。

作为最早提出聚焦产业大模型的京东,早已感知到这种转变,并将其更新为全新“三要素”内涵:

场景,以往静态的数据无法适应动态的交互,只有活的在行业应用中的场景数据,才得以实现。

产品,单点算法不足以支撑起新的大模型。最终产品形态才具有核心竞争力,并能带动体系算法的创新和突破。

算力,单个AI芯片进步的速度慢于大模型算力需求的井喷,算力集群成为更好的解决方案。

至此大模型时代下的京东路线,也就此明晰:

产业原生。源于产业、服务产业。

于是在这场峰会上,京东将自身底层能力解耦,从基础层、模型层、到MaaS、SaaS一揽子技术产品和解决方案都给释出亮相给产业伙伴。

甚至于,已经给出了明确的“三步走”战略:

第一步,基于核心产业数据,内部构建基座大模型;

第二步,在零售、金融、健康、物流等京东内部核心业务应用;

第三步,针对金融、政务、健康等京东域外重点产业场景全面开放大模型能力,向产业输出可用可控可信可负担的定制化模型。

这样一条落地路径,也是京东再次向业内重申了自己的技术追求:

成本、效率、体验、可信、普惠、突破。

早在2017年,京东提出“技术、技术、技术”口号,这三个技术代表了三个层次:

第一个层次是服务自己业务的需要;

第二层次是服务产业的技术;

第三层是探索未来的技术。

这三者两两耦合,形成技术与产业的闭环——基于产业的前沿创新突破,随后在内部打磨沉淀实现“可信”,最终服务产业创造普惠价值。

也正是因为基于产业的思考,自今年2月业内首宣产业大模型之后,京东没再透露更多进展,直至现在才首次将自身技术积累首次亮相。

毕竟从现在发展情况来看,大模型落地的难点并不在于技术追赶,而在于产业突破。

文章来源:量子位

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