三位专家谈论运营商大型模型：优势，挑战和道路

三位专家谈论运营商大型模型：优势，挑战和道路

运营商发布大型模型既是创新和商业必需品。

最近，这三个主要的电信运营商已经连续发布了大型产品。其中，中国发布的图形和文本模型是运营商增值服务的第一个大型模型。中国电信发布了第一个大型语言模型，中国移动设备发行了· 政府事务模型和·客户服务模型。那么，三个主要运营商发布的大规模模型的差异和差异是什么？与市场上的大型模型产品相比，运营商的大型模型是否具有自己的特征？

中国数字技术首席科学家Lian ：

操作员模型的差异化和创新点

“运营商发布大型模型既是创新，又是商业必要性。”中国 的首席科学家Lian 表示，在技术层面上，运营商继续增加对人工智能的投资，大型模型研发是对技术创新的追求。运营商已经看到了大型模型的应用潜力，例如在运营，客户服务，政府事务等领域的广泛应用，这也需要高质量地开发自己的业务和政府 - 企业客户业务。

从业务发展的角度来看，大型模型是AI开发的趋势之一，它带来了对智能计算基础架构的需求。因此，运营商提前进行了安排，中国 Cloud也遵循了这一趋势。此外，大型模型显示了许多应用潜力，可以帮助操作员根据原始行业应用程序找到新的增长点。

这三个主要运营商都启动了面向行业的大规模应用程序，以帮助其自己的业务或客户企业的高质量开发。

例如，中国的图形和文本模型侧重于增值服务，例如图像生成和视频编辑；中国电信的模型着重于与数据中间平台，智能客户服务和智能政府事务等行业应用的深入集成；尽管中国移动采用特殊设计，用于政府事务和客户服务领域，并启动了·Haili·客户政府事务模型和·客户服务模型。其中，洪胡图形和文本模型具有一般的多模式功能，该模型具有一般语言功能。

Lian 说，运营商的大型模型与业务场景结合在一起，并具有自己的特征。例如，洪胡图形和文本模型与电信增值服务相结合，该模型与自己的数据中间平台，智能客户服务业务和外部智能政府事务业务相结合。基于庞大的用户组和丰富的业务数据培训和优化，以这种方式形成的行业模型可以更好地理解和满足用户需求，并有效地发挥实用的应用程序价值。

如果您可以体验各种业务方案并在行业大型模型中拥有丰富的实践经验，那么您将成员促进一般基本大型模型的迭代演变，并在一般大型模型上建立差异化的优势。

同时，运营商在进入大型模型轨道时也面临着挑战。首先，大型模型技术的突破取决于计算能力，数据和算法的深度积累，并且无法在一夜之间实现。其次，大型模型技术仍在不断发展。尽管它已经证明了其多功能性，但仍然存在一些问题，例如垂直领域的知识不足，逻辑推理能力改进和“严重的谎言”，并且仍然需要“离开办公室”并形成“职业技能”。此外，许多优秀的公司都在大型模型轨道上出现，并且运营商需要找到差异化和创新点，以在激烈的市场竞争中保持竞争优势。

Lian 指出，当操作员开发大型模型时，首先，他们必须结合自己的计算网络集成end赋，以开发大型模型基础架构，并提供大型智能计算和大型模型开发平台服务；其次，基于场景联系点的优势，建立行业大型模型功能。一方面，赋予自己富有的业务场景，另一方面，可以帮助政府和企业行业客户提高质量和效率，相关的经验可以反馈，以改善一般的大型模型技术；同样，实践科学和技术创新企业，增加对人工智能技术的投资，并帮助我国通用人工智能核心技术的发展；最后，充分利用生态总体体验来建立一个结合行业，学术界和研究的大型模型生态系统，解锁了大规模实施人工智能的瓶颈，实践中央企业的责任，并帮助建造数字中国。

中国电信研究所战略发展研究所主任Rao ：

操作员进入大型模型的三个挑战

最近，这三个主要运营商已连续发布了大型产品。 ' of the big model track, Rao , of the of of China , said that as a power and the main force of China, based on their own cloud and data , the major by the big model, and big , the and of cloud and , and 企业的数字化和智能转型是实现企业高质量发展的必然要求。

通过开发大型模型，运营商可以在内部提高其业务水平和服务能力，例如网络和数据安全，营销和客户服务。在外部，它们可以提高运营商的云，网络服务和dict，重建工业数字应用，创建新的智能应用程序等的竞争力，并为数千个行业提供定制的行业应用模型，从而赋予行业的智能转型和升级。与市场上的大型模型产品相比，运营商的大型模型是否具有自己的特征？ Rao 说，操作员的大型模型的特征主要反映在三个方面。首先，有丰富的计算能力和网络资源可以按需按需进行大型模型培训，这相对便宜。其次，它具有2C，2H，2B和2G的丰富信息服务，它非常适合大型模型，并且可以为实施大型模型提供丰富的方案。

例如，中国电信的大型模型依靠5G消息，为政府的政府短信提供智能的多轮问答服务。第三，这三个运营商的政府企业客户数量是数千万，他们具有良好的客户关系，这可以更快地促进行业大型模型的实施。

关于三个主要运营商目前发布的大型模型产品的相似性和差异，Rao 说，这三个主要运营商发布的大型模型之间的相似性是根据需求而基于需求的，并根据特定的应用程序场景和行业需求推动了大型模型的开发和培训。

它们都是采用对接模型 +行业模型共同发展的技术路线。它们都基于运营商在云网络基础架构，数据治理，行业大数据，工业数字化等方面的全面优势。差异反映在大型模式的差异中。其中，中国电信既有大型语言模型，又具有多模式模型。中国移动是一种大型语言模型。中国使用多模式模型作为基本模型。组织和晋升方法是不同的。中国电信和中国移动主要依靠内部专业公司和研究机构的研发能力，中国使用更多的外部力量来加速研发；在选择特定行业的大型模型方面，这三个运营商根据自己的优势而有略有不同的差异。其中，中国电信已为教育行业部署了一个大型模型，中国移动部门为海事计算政府事务和客户服务部署了一个大型模型，而中国目前主要为医疗行业使用大型模型。

运营商进入大型模型轨道，Rao 认为，人才和技术，高质量数据集和激烈的市场竞争仍然存在挑战。

在高端人才和技术方面，电信运营商缺乏具有国际影响力的领先的AI科学家，与此同时，他们在工程师团队中也有缺点，他们了解行业技术，大型模型培训和微调工程学；在国内外，领先的AI制造商在参数量表和基本大型模型的性能方面领先于运营商。目前，运营商过多地依赖开源大型模型，并且缺乏独立的算法，这不利于进一步改善大型模型的性能。

在高质量的数据集方面，数据决定了大型模型应用程序的质量，性能以及广度和深度。目前，中国的高质量数据集和行业数据集很少，这使得在行业中训练大型模型变得困难。有必要解决来自源头的数据资源合规性确认，测量和估值，安全性和隐私保护等问题。

在市场竞争力方面，大型模型的竞争非常激烈，在才能，技术，资源和资金方面进行了全面的竞争。运营商的传统优势仍然主要反映在云网络集成，计算能力等中，其在AI领域的竞争优势并不是很突出，并且暂时的市场认可并不高。

关于下一个运营商开发的大型模式，Rao 建议应尽快建立一定规模的高级人才团队。扩大算法，注释，培训等方面的专业工程师的规模，介绍了诸如深度学习，具有行业知识和人工智能技能的复合才能，增强现有人才团队的融合，并为协同效果提供全面发挥的尖端科学家。

在独立的技术研究和开发方面，我们专注于解决新的智能计算技术问题，例如跨域异质计算能力的有效安排，与千card并行的高性能模型培训加速，以及综合培训和促进云范围的培训和促进，并利用大型模型能力来提高其操作能力和网络的能力和网络的竞争。

在生态合作方面，我们将促进大型模型之间的生态合作。首先，我们将与行业企业合作开发和运营行业数据集并共同建立行业大型模型产品；其次，我们将与领先的AI制造商合作，例如华为，阿里巴巴，百度，和，以全面发挥运营商计算电源网络构建的优势，并共同对行业大型模型进行深入应用和促进。

综合研究顾问Zhang Kai：

操作员模型摆脱了同质性

最近，这三个主要的电信运营商已经连续发布了大型产品。这是gi头还是创新？ 综合研究咨询公司的顾问Zhang Kai说，运营商基本上已经达成共识，即基本通信业务和公共市场不再能在短期内产生大规模增长。 ICT业务，政府和企业市场是新的业务增长领域。随着中国数字社会建设的过程，AI肯定会成为社会基础设施之一。当操作员掌握基本的计算能力和数据材料时，他们会尝试开发大型模型的基本功能。这是一个战略选择，而不是炒作头。

但是，没有多少大型模型开发完全来自自我开发的框架。张凯（Zhang Kai）认为，运营商的大型模型开发可能基于开源框架，或基于其他大型制造商的潜在功能。最初的判断，通信运营商并不致力于主导大型模型的基本功能，因此很难这样做。以百度为例，花了10年以上的时间在AI领域投资1000亿元人民币才能获得桨桨和文学思维。更不用说从微软的资金和计算能力获得了全方位的支持，投资了超过100亿美元。在这方面，运营商无法进行如此巨大的投资，也没有耐心等待数年的基础研究。它们更像是一种战略入境态度，在应用程序级别，而不是基础算法级别，他们获得了一定的地位和声音。

基于上述判断，张凯说，这三个主要运营商的大型模型相对均匀。实际上，主流大型模型都是一般的大型模型，并且越来越均匀。

首先，这三个主要运营商都从自己的业务优势和需求开始，并强调了他们在增值业务，客户服务和数字政府事务方面的能力。这种相似性取决于三位运营商的共同业务和资源基础。

其次，这三个主要运营商拥有一个完美而巨大的自我使用市场，并且可以在自用环境中充分磨练大型模型。因此，大型模型的性能不会太糟糕。特别是客户服务AI，它将在操作员的复杂客户服务环境中进行全面培训。

从发布的信息来看，中国的大型模型更倾向于图形和文本，而中国移动和中国电信的大型模型更倾向于支持行业和政府事务。在实际的业务促进中，很难说哪个方向可以获得更多的市场。但是，图形和文本方向的竞争对手具有更大的优势，包括技术优势，第一步优势和人才优势，这些优势比该领域的交流运营商更强大，因此它更具挑战性。

运营商进入大型模型时面临哪些挑战？张凯认为，我们应该研究大型模型的几个要素：算法，计算能力和数据。

首先，算法。如果它具有独特的高级算法，它当然是一流大型型号的基本条件，但这需要巨大的高级才能和长期积累。这是通过薪酬和激励系统的通信运营商制度，可能很难与接受大量投资的大型制造商和初创公司竞争。

第二个是计算能力。在这方面，操作员行业不落后。使用其云基础架构以及在市场上推出的基本计算能力计费功能，我们可以服务于自己的大型模型培训，并以相对较低的成本基础获得更好的结果。在计算资源分配和成本方面，它们也具有相对良好的成本结构。

最后，有数据。运营商和服务提供商都有一定水平的用户行为数据。对于大型模型，数据的质量和多样性非常重要。运营商可能在数据方面面临一些挑战，并且运营商可能需要进一步丰富和多样化数据以满足大型模型的需求，这可能需要与其他行业或合作伙伴进行数据共享，或进行数据获取和集成。

操作员如何开发大型模型？张凯（Zhang Kai）认为，一方面，作为大型模型需求的主体，运营商可以通过开发大型模型来提高其现有服务水平，传统的增值服务，客户服务和数字政府事务都可以使用大型模型的功能来改进；另一方面，与其他制造商相比，运营商在计算能力和网络中具有更深的积累和优势，这不仅可以为自己的大型模型提供强有力的支持，而且还可以通过向其他参与者提供计算能力，网络和其他服务来直接从AIGC行业的繁荣中受益。

访谈和写作：Cui 和Zhao Yan

地图：Zhang

编辑和校对：胡恩

指导：Xin Wen

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