大模型分流：两派不分家

今年以来，整个科技圈最热闹的事情，是发布大模型。从3月百度率先发布文心一言以来，阿里、科大讯飞、360、腾讯纷纷跟上，虽迟但到。大模型越来越多，科技公司又卷起来了。

在讨论大模型之前，我们先做一个背景科普。首先，大模型不是新鲜事物。它不是突然蹦出来的，只是被ChatGPT带火了。在去年11月底ChatGPT问世之前，百度、阿里、腾讯、华为等大厂就有自己的大模型，而且经常在一些国际测评类榜单中刷榜。

具体到大模型的类别，有两条大的路线，一是通用，二是垂直。

所谓“通用”，可以简单理解为大模型什么都会；“垂直”，是在某个特定领域做得特别好。例如ChatGPT，以及百度文心一言、阿里通义千问，都是通用大模型，能聊天、写诗、作画，看起来比较全能。但你要让它去做专业的在线问诊、物流规划，可能做得很一般。与之对应，像华为推出的矿山大模型、实时预测全球海浪的大模型，以及实在智能的TARS垂直大模型，主打的就是“做事”和“专业”。

在国内“百模大战”中，中国科技企业在推出自家大模型时，都喜欢拿落地应用说事情，也就是大模型到底能为行业带来什么？到底能为人人做什么？这时候垂直大模型的优势就显现出来了。

短暂的声量之争过后，才会进入比拼硬实力的阶段。

在近日正在举办的2023世界人工智能大会，不少企业推出垂直领域大模型，比如连续三年受邀出席的实在智能。智能制造作为本次大会重要的分论坛之一，以实在智能CEO孙林君的主题演讲开启。作为通过自研AGl大模型＋超自动化技术，领跑人机协同时代的人工智能科技公司，首次在线下展示其近期正式上线的实在TARS垂直大模型的杰出性能以及和数字员工融合的巨大潜力，并表示TARS垂直大模型完整复现了Pretrain、SFT和RLHF三个阶段，语言理解能力及指令跟随能力等在横向对比测试中均取得良好效果，构建出了自研、有效、安全、可信任、可落地的垂直领域大型语言模型。

垂直领域大模型或者说大模型领域化、行业化才是大模型落地的核心要素。以RPA技术举例，传统RPA只能“拖拉拽”组件，不能识别扫描件的文字，不能自动整理信息，能力受到了限制，用途也有些狭窄，就像一个普通机械臂，按照编号的程序，在固定位置完成固定动作，无法应对多变的环境。

加上AI功能之后的RPA，就像机械臂有了传感器、大脑、执行器，形成了输入认知、编排流程、输出反馈的闭环，能完成更为复杂的工作，实现端到端自动化。除此之外，系统自动工作的范围也变得广泛多元。

近段时间，已经有大批针对媒体、政务、金融、医疗的大模型出现，并逐步取得应用。然而在大模型的应用过程中仍然存在挑战，比如安全问题。对此，业界还需要不断去探索解决之道，让大模型在更多细分场景中的应用变得安全、可靠。