京东何晓冬:企业CTO拥抱大模型产业的“五步走”策略
在担任京东集团副总裁何晓冬兼任中国计算机学会(CCF)企工委副主任和CTO Club主席。在新浪科技《科创100人》的专访中,他表示对ChatGPT的通用性感到惊艳,但认为大模型在多模态智能方面仍有待突破。他更看好有产业应用价值的大模型,并强调布局大模型应结合具体场景,从产业价值出发。他总结了从技术探索到产业落地的“五步走”策略,并指出企业技术高管需要保持对技术趋势的前瞻性,兼顾好当前和未来的发展。他认为大模型应该产业化才能产生价值,并坚持长期主义,坚定长期投入。
1.产业化难点是与场景结合,更看好有产业应用价值的大模型
从数字智能,到具身智能乃至于实体世界的智能,大模型带来的可能性令各界满怀憧憬,但在具体的落地过程中,大模型如何与具体的产业数据、场景特性和文化相结合起来,往往也困扰着诸多企业。
京东集团副总裁何晓冬
在何晓冬看来,如今的大模型,与当年的搜索引擎技术是相似的。搜索引擎出来后,也存在着通用和垂直之说,诸如谷歌、百度等通用搜索,但其实在各类垂直的头部App内,其实也都有自己的搜索引擎,包括京东、美团、抖音等。在这些平台上,当你希望搜索与这些平台属性高度相关的产品或服务时,往往能比通用搜索取得更好的效果。
“从技术的角度而言,一个技术必须结合场景才能做的最好。大模型不仅仅是一个界面,它还会涉及许多非常专业决策,需要将各类数据、知识打通结合才能真正发挥价值,所以只有把这种技术跟具体的场景深度结合,才能更好地提供服务。”何晓冬表示。
当前阶段,如果从应用角度出发的话,何晓冬更看好产业大模型的发展。一说到垂直产业大模型,大家就会想到以前根据一个场景训练标配数据训练模型的情况。事实上,大模型时代的垂直产业大模型,无论是模型参数还是需要训练的数据,都是很大的,从百亿到数千亿之间。
在何晓冬看来,一个产业大模型或垂直大模型,除了有通用的知识能力外,还应该有很强的产业专属的数据知识和推理能力。“某种意义上,我认为现在是你得先有通用数据,加上产业相关垂直数据,使得你的大模型能够直接构造一个通用+产业的知识网络,通用和垂直不是互斥的。”何晓冬表示。
相比垂直模型,京东更倾向于把自己的大模型技术成为“产业大模型”,而这样做的目的,便是为了防止一提到垂直模型,大家往往便会把它定义为一个小且垂直的模型。
在何晓冬看来,大模型应该产业化才能产生价值,而且在落地产业的过程中必然会遇到很多问题。只有在落地的过程中不断地结合具体场景的数据、业务需求不断打磨,才能使得模型不断地进一步强化、变得经济可控,产生真正的价值。
2.企业CTO如何拥抱大模型变革?
大模型打开了走向通用人工智能的技术实现路径,也带来了人工智能大工业化发展的新机遇。面对技术带来的颠覆式产业变革,作为产业技术的负责人,CTO需要着眼全局,在急速变革的数智化时代抓住技术带来的新机会,才能作出关键的技术与管理决策。
在何晓冬看来,大模型时代,有两类应用将存在新的机会。第一,因大模型出现而带来的全新应用。例如,智能助手,之前虽然大家都在提千人千面的智能助手,但在对话交互方面,却依然存在局限。第二,已有APP的重新升级改造,诸如获取信息、娱乐购物等人类的需求千古不变,只是每一次技术的出现,这些需求都可以被重新满足一遍。
面对大模型技术带来的全新机会,何晓冬结合自己在京东从事技术管理的实践经验,总结了“企业CTO拥抱大模型产业”从技术探索到落地的“五步走”策略:
第一步,技术探索。标志性事件往往革命性的技术突破以论文的形式发表,首先在学术届圈内产生很大的影响力,这是探索的第一步,也是很重要的一步。
第二步,要形成一个稳定可用的能力。尽可能地将论文里的技术开发成API或者模块化,成为可以被其他部门调动的能力,能够稳定地按一个特定的预期质量输出结果,需要有一定的工程投入了。
第三步,对核心业务形成支撑。最好能找到一个关键的业务,并对这个业务形成支撑。比如京东最新的大模型技术,在京东的智能客服上正在落地应用,因为京东智能客服是一个非常关键的业务,是提升用户体验的终端触点,也是整个电商环节里面不可缺少的一环,每天有大量的流量,有大量的用户使用和反馈,使得技术能在严肃场景落地,能能得到更好地打磨和升级改造。
第四步,变成一个独立的产品。把它做成一个标准化可复用的产品,这样才能对更多的客户进行赋能和推广。
第五步,形成商业化落地。产品最后走上市场商业化的时候,总会遇到各种各样新的需求、反馈或者意见,甚至于面临用户是否愿意买单的情况。用户不会为技术买单,而是为产品价值买单,只有找到最有商业价值的地方,深度地打磨并走向商业化,才能够真正成功。
在何晓冬看来,技术管理者应当具备的素质便是技术的前瞻意识和创新意识,这是企业技术高管的基本素质。在此之外,在如何做业务管理时要懂得从价值出发,在保持对未来的观望时,也要兼顾好当下发展需要。
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