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專訪達觀數據董事長陳運文:專業大模型并非一問一答式,更強調專業化、人機協同

每日經濟新聞 2023-10-24 22:13:24

◎通用大模型有點像一個985的名校本科生,很聰明,綜合能力也很強,各種知識都懂一些。你問他各種知識,也能回復得很好。但大學畢業生在專業崗位方面還缺乏培訓,還需要上崗前專業知識的培訓。

◎“真正在專業領域,它的產品形態跟消費者使用的一問一答式是不一樣的。我們這個系統要更專業、更垂直化,然后才能解決大模型幻覺問題。”

每經記者 朱成祥    每經編輯 梁梟    

近日,達觀數據董事長陳運文在上海張江公司總部接受了《每日經濟新聞》記者專訪。

達觀數據專注于文本智能機器人,利用自然語言處理、智能文檔處理、光學字符識別、知識圖譜等技術為大型企業和政府機構提供機器人流程自動化(RPA)、文檔智能審閱等產品。

關于達觀數據“曹植”大模型研發的經過,陳運文介紹,春節以前,達觀數據就已經著手大模型的開發,還在全公司為大模型征名,剛過完春節,就把名字定下來。彼時,大模型的熱度還沒有起來。

在選擇模型名稱時,達觀數據考慮了各種山川宇宙、神仙等名字,但最終選擇了“曹植”。原因在于,“曹植”內含文化典故,在中國文化中具有一定的知名度。

“大模型幻覺”何解?

目前,大模型普遍存在“一本正經地胡說八道”現象,這也被稱為“大模型幻覺”。對于如何解決這一問題,陳運文表示:“我們在垂直領域強調人機結合。這些工作100%讓人工智能做是不現實的,需要人去控制,即人工智能可以當你的助理。”

陳運文舉例:“比如寫一個報告,不是讓人工智能從頭到尾全寫,而是給到人工智能報告中主要觀點。觀點是人定的,人定大綱、人定骨架,人工智能去填里面細節文字。這種(人機)結合的方式,在我們(智能文本)這種專業領域是非常好的辦法。”

此前,記者在采訪時了解到,目前大模型在應用層面仍需進步。比如目前ChatGPT仍舊是對話框形式,這種對話模式是否限制了大模型能力的發揮?

陳運文端著筆記本,一邊向記者展示一邊說道:“你看我們寫報告的界面,這個是曹植大模型寫的,人工智能根據標題,生成文章大綱。但人工智能生成的大綱,未必能夠滿足要求。因此,生成大綱之后,人可以在生成的基礎上修改,修改完以后,它(人工智能)會根據寫好的大綱生成正文,并且在正文里還可以配圖、配表。這是一個人機交互的過程,并非如ChatGPT那樣一問一答式。”

陳運文具體描述稱:“我們不僅分步驟,也是分段寫。比如100頁的投標書或者項目結項報告,AI并不是從頭到尾100頁一下子全寫好。這種專業報告是非常復雜的,報告里面有圖有表、各個部分還分小標題。我們是一段一段寫,每一段都有提示詞,每一段都有寫作標準,每一段都有自動化審核的系統。寫完之后,我們還要AI去審核判斷是否符合需求。”

提示詞是達觀數據事前內置還是內置后由客戶修改?陳運文表示:“會提前內置我們覺得很好的提示詞,客戶也會根據需求疊加修改。提示詞既有代碼,也有自然語言。”

專業大模型還是通用大模型?

自大模型火熱起來之后,通用大模型與專業大模型之爭便一直持續,陳運文也給出了他的見解。

陳運文表示:“曹植大模型是垂直專用大模型,喂的是專用知識。通用大模型有點像一個985的名校本科生,很聰明,綜合能力也很強,各種知識都懂一些。你問他各種知識,也能回復得很好。但大學畢業生在專業崗位方面還缺乏培訓,比如銀行對公信貸業務,還需要上崗前專業知識的培訓。以前這個專業崗位上,別人是怎么寫報告的、寫作要求是什么樣的。并且需要懂對公信貸業務、同業拆借等等。”

簡而言之,通用大模型是985本科生,而“曹植”這類專業大模型是進一步做了上崗前培訓。

陳運文舉例:“比如說,我們給它導入的是工業制造領域的工藝工序、設備操作、產品手冊等等這些專業的文檔,大模型學完以后,生成出來的報告才是專業領域所要求的報告。”

那么,專用大模型相比通用大模型,是在語料輸入方面存在差異,還是在語料、算法方面都作出改變?

陳運文表示,在算法和產品形態兩個方面都作出了改進。“如果我讓你寫一個100頁的報告,一問一答式怎么幫你寫呀?”他笑稱。

因此,他總結:“所以我們講,真正在專業領域,它的產品形態跟消費者使用的一問一答式是不一樣的。我們這個系統要更專業、更垂直化,然后才能解決大模型幻覺問題。我覺得曹植大模型與ChatGPT最大的區別,就在于我們強調專業化、強調人機協同。”

封面圖片來源:視覺中國-VCG41N1188747468

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