ChatGPT引领了大模型技术的浪潮，推动了各行各业的变革。在“与改革开放同行：2023财经媒体发展论坛”上，腾讯云副总裁兼腾讯云智能解决方案负责人王麒分享了大模型技术如何加速媒体数字化转型的经验和见解。

王麒指出，大模型不仅能够理解信息，还能够识别信息；不仅能够编写代码，还能够解析代码。例如，在19轮人机对话中，OpenAI的大型模型GPT-4设计出了一款目前人类技术尚未达到的芯片。这实质上意味着GPT学会了硬件描述语言中的芯片设计语言。

大模型的发展趋势是多模态结合。早期的人工智能只能处理文本、自然语言处理（NLP）或单独的图像、视频和语音等。然而，现在的大型模型已经可以进行多种模态的混合训练，从而产生更强大的能力，这将对媒体行业应用带来巨大改变。

王麒举例说明，在智能广告领域，大型模型可以通过智能分析广告数据，以图文形式快速生成营销文案，提高广告的投入产出比。

腾讯在6月19日发布了行业大型模型研发进展，通过腾讯云TI平台创建行业大型模型精选商店，提供一站式的“模型即服务”解决方案。企业可以在TI平台上加入自己独特的场景数据，快速生成专属的模型，来解决特定场景的问题。

在媒体行业中，智能客服、内容创作和内容推荐都是典型的大型模型应用场景。

对企业而言，如何应用大型模型？王麒提出了三点建议：首先，关注自身业务，了解大模型可以解决业务中的哪些问题；其次，确保安全与合规，保证大模型的可信度、可靠性和可用性；第三，确保数据质量，使用高质量的数据来训练大型模型。

充足的计算资源是大型模型训练的基础，也是人工智能时代重要的底层设施。腾讯云发布了专为大型模型训练设计的新一代HCC高性能计算集群，拥有业界最高的3.2Tbps互联带宽，算力性能提升了3倍。腾讯云还将推出向量数据库（TencentCloudVectorDB），提高了数据接入AI的效率，比传统方案提高了10倍。这些创新将为客户的模型训练提供强大的支持和动力。

此外，基于这些基础设施，将会出现各行各业垂直领域的大型模型，如传媒大型模型、金融大型模型、政务大型模型和文旅大型模型等。

具体到传媒行业，大型模型技术可以更加细致地对海量的新闻资讯和图片进行标注，将以前粗略的标签转变为更详细的标签。

此外，大型模型技术还可以提供智能标题和智能摘要生成。例如，通过大型媒体模型，可以在短时间内为研报提取30-50个摘要，大大节省了人工编辑的工作时间。

在数字人制作方面，通过腾讯云智能的小样本数智人生成平台，只需提供3分钟的个人视频和语音，就能在24小时内制作出数字化的个人形象，通过文本和语音输入，快速生成播报视频，大大缩短了视频内容的制作时间，降低了成本。

王麒补充说，大型模型在实践中面临着一些挑战，包括计算资源不足、缺乏高质量数据资源、高投入成本和专业人才稀缺等问题。

他还强调，大型模型使用的一些训练数据往往是企业最有价值的数据。因此，腾讯提供了一套完整的行业大型模型全生命周期方法论，包括“模型选择-训练共建-部署应用”等过程。根据客户需求，提供私有部署和公有云托管等灵活的部署方案，帮助企业快速创建和部署AI应用。

（文章来源：第一财经）来源：东方财富网作者：第一财经