腾讯汤道生：行业大模型已经过了“尝鲜期”
9 月 7 日，在 2023 腾讯全球数字生态大会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群 CEO 汤道生发表主题演讲，重点分享了 AI 大模型等技术产品对于产业发展的深远影响，以及腾讯云行业大模型的最新思考。
“大语言模型的发展第一次让我们看到了 AI 在产业中大规模落地的可能。六个月前，很多企业惊叹于通用大模型的生成能力，迫不及待地尝试与业务结合。但很快发现，通用大模型在实际应用中，面临专业度、准确度、数据安全、成本等很多挑战。”汤道生说
汤道生提到，行业大模型已经过了“尝鲜期”，目前正深入各类业务场景，推动企业全链条智能化。“六个月前，客户来谈大模型，能想到的应用场景基本只是文字客服。但今天，应用场景已经快速扩展到各个领域，比如在金融行业，大模型已经应用在开户、业务处理、风控等多个场景。”为此，腾讯尝试用大模型打造全栈产品能力，用于业务不同环节，助力企业全链条提质增效。
与此同时，汤道生提到表示，在大模型产业化的落地过程中，客户关注的不仅是模型的大小、功能，而是更为关注如何选用并定制适合自身业务发展的模型产品。基于这些实际需求，腾讯云不断升级大模型精选商店，包括自研的通用大模型“混元”、20 多种主流开源模型和更多行业大模型。企业可以根据自身需求选择合适的模型产品，并进行训练和精调，以满足个性化需求。
企业专属模型的生成，涉及到数字资产资源管理、数据标注、训练、评估、测试和部署等很多环节。同时，根据业务发展，企业模型需要不断地调优、迭代，数据处理的整个过程，也要不断地重复。汤道生认为，模型的热潮导致各项成本攀升，拥抱大模型不能只是一时冲动，还要理性考虑落地成本，训练、推理的效率。
针对此，腾讯云也提供了从数据处理、多机多卡训练到硬件优化的一站式解决方案，以帮助企业高效、低成本地创建和使用大模型。同时，腾讯云 TI 平台还进行了全新升级，有效提升了大模型的训练速度和推理效率。
“AI 大模型等产品的发展及落地将对千行百业产生‘质’的影响，我们也将持续开放产品能力、不断探索技术应用，助力产业实现更高质量的发展。”汤道生表示。
据悉，为解决企业 AI 能力应用难题，腾讯云推出了 AIGC 全栈解决方案，依托于腾讯云在大模型、机器学习等方面的 AI 能力，通过升级一站式 MaaS 服务，打造 AIGC 全链路内容安全解决方案，提供从标注、训练/微调、评估、测试到部署的全流程开发业务，确保 AIGC 服务更“可信、可靠、可用”。
在算力方面，腾讯云的新一代高性能计算集群 HCC，从“计算、存储、网络”三大技术层面出发，为大模型训练提供高性能、高带宽、低延迟的智算能力支撑。通过搭载最新代次计算卡，利用星海自研服务器的 6U 超高密度设计和并行计算理念，确保高性能计算；依托高性能存储 CFS Turbo 和对象存储 COS，实现高吞吐存储；通过自研 3.2T RDMA 星脉网络，保障高性能无损网络；并构建了集群可观测体系，实现对 GPU 和网络进行实时监控和故障自动恢复，保证高稳定性。
此外，腾讯云还通过 GPU & CPU 混布、GPU 离在线混布、本地盘与分布式缓存混布的混合部署方式，系统性地提升了资源利用率。腾讯云新一代高性能计算集群 HCC，打造了 AIGC 落地各行各业的算力基础，让 AIGC 服务更可靠。
在合规性方面，腾讯云能够对数据集进行预处理，为企业提供自动化审核服务、定制识别服务等审核解决方案，再通过 AIGC 大模型进行训练和微调，构建起完善的内容审核平台，实现智能化拦截敏感内容，保障了端到端的合规，有效解决了 AIGC 落地的内容合规层面问题，让 AIGC 服务更可信。
在训练与推理效率方面，腾讯云通过数据集下载加速、训练及模型数据读取加速、Checkpoint 写加速、分布式训练加速、推理加速的全链路加速能力，系统性地解决了训练与推理效率问题，以效率提升带动成本下降，例如数据集下载层面，腾讯云的半托管 MSP 工具和对象存储 COS 提供了跨地域复制能力，能够轻松实现低成本将海外数据集传输至国内。
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