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对话京东大模型“掌门人”何晓冬：京东布局大模型有哪些新思考？( 二 )

京东大模型


产业化难点是与场景结合从数字智能，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 。
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、淘宝、美团等 。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，何晓冬更看好垂直大模式的发展 。一说到垂直模型，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 ， 大模型时代的垂直大模型，无论是模型参数还是需要训练的数据 ， 都是很大的，多数在千亿至万亿参数之间 。
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 。
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：
【对话京东大模型“掌门人”何晓冬：京东布局大模型有哪些新思考？】第一步，技术探索 。标志性事件可能是写几篇能够被顶级会议接受的论文，甚至可能还会有很大的学术影响力，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 。比如京东最新的人机对话技术，会在京东的智能客服上应用，因为京东智能客服是一个非常关键的业务，是整个电商环节里面不可缺少的一环，每天有大量的流量，有大量流量、用户反馈 ， 使得产品的应用情况就能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 。


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