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步入數智化轉型深水區,路在何方?

微軟科技 ? 來源:未知 ? 2023-09-08 00:10 ? 次閱讀
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進入智能新時代,企業的數智化轉型也邁入深水區,需要直面更多的“智能化”挑戰。面對企業內部研發、生產、市場、人力、財務一直到 CEO 的“智能化”轉型需求,CTO 如何為自身企業構建起長期、堅實、可靠的底層方案,開始企業 AI 賦能的第一步?

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而選擇基礎大模型,是開啟 AI 賦能的“第一步”。聚焦智能新時代,【比特熊故事匯3.0】升級回歸。首期節目,比特熊與微軟 Azure 市場部數據和人工智能市場總監李冕、華大生命科學研究院時空組學主任科學家張勇一起探討了基礎大模型的選擇與應用,并結合華大時空科研案例,逐步解析微軟智能云能力和技術賦能,幫助企業走出 AI 賦能的第一步,全鏈加速業務轉型與發展。

本期關鍵詞:

#AzureOpenAI #PromptEngineer

#泛醫療領域應用 #華大時空組學

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行業大觀

OpenAI 大語言模型火爆

提及 AI,過去一段時間最引人矚目的就是與 OpenAI 大語言模型的合作。微軟與 OpenAI 合作,打造企業級國際版的可定制、可優化、可集成、安全合規、高可用的 Azure OpenAI 服務,在 Azure 云平臺上提供 GPT-3.5/4 基座模型、Codex 生成和理解代碼模型、DALL·E2 通過文本生成圖像模型,及 ChatGPT 企業版交流模型。

在醫療行業,Azure OpenAI 大語言模型在臨床、制藥、基因分析環節的應用。未來,AI 應用肯定不止于文本、圖像,它將滲透到每一個行業、每一個使用方向。

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實踐應用

Azure OpenAI 賦能文獻閱讀

時空組學技術是華大自主研發的多組學應用技術,對于科研人員來說,他們需要花費大量的時間來閱讀和理解時空組學領域的文獻,以了解當前領域的最新進展、方法和技術。在6月份的 Microsoft Build 中國黑客松挑戰賽中,華大集團提出了華大文獻知識庫的賽題,與參賽團隊一起初探 Azure OpenAI 大模型,并在微軟智能云的輔助下,快速實現文獻閱讀輔助,這也證明了 Azure OpenAI 是真正實現通用人工智能的很好的技術方式。

? Azure OpenAI 能夠更好地壓縮知識,并應用到翻譯、管理關系搜索之中,輔助用戶進行文獻閱讀;

? Azure OpenAI 能夠擔當客服機器人的角色,基于現有素材快速回答素材相關的問題;

? 很好的腳本語言的生成能力,輔助大家進行代碼構建。

但隨著研究的深入,需求會更加復雜化和多樣化,也會遇到很多挑戰:如何提升專業領域的準確度?如何讓問題回答的更準確?如何嵌入中文語料,在降本增效的情況下獲得較好的回答?亟需一一化解。

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創新探索

微軟加速迭代

針對華大研究過程中遇到的問題,微軟帶來了非常技術性、專業性的創新,助力華大應對實踐過程中的挑戰。

隨著 AI、大語言模型的到來,很多傳統的軟件應用都要重新做一遍、重新升級,集成最新的 AI 能力。而且,隨著新的 AI 能力的出現,有很多以前沒有做過的、新的、精彩的應用,以更加創新、顛覆的方式構建出來。

基于這些趨勢,圍繞 Azure OpenAI 大引擎,微軟推出了一系列周邊服務,包括能為華大時空組學帶來更好模型調用、測試、調優體驗的 Azure AI Studio,通過拖拉拽帶入自己數據的 On Your Data 功能,打通外部應用協同的 Plugins 插件,專享預配置吞吐量的專屬資源池 Provisioned Throughput,更可控的內容檢查機制 Content Safety

而且,Azure AI Studio 還推出了 Add your data (preview) 功能,在這里可以添加 data source,從模型之外引入私有數據(非模型調優 Fine-Tune),讓模型跟用戶的知識庫去做集成,實現 Azure OpenAI ‘On Your Data’。當用戶跟大模型交互時,它會優先從現有的 data source 中檢索并尋找答案,讓回答更合理更精準。

除此之外,在 Azure Machine Learning Studio 中,也能調用和開機現在很火的開源大模型,如 Meta Llama 2、Databricks 的Dolly、Hugging Face 上的第三方開源大模型等,從而去創建、拖拉拽部署、上傳數據微調開源大模型。

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負責任人工智能(負責任 AI)是一種以安全、可靠和合乎道德的方式開發、評估和部署 AI 系統的方法。微軟始終堅守“負責任的人工智能”原則,包括隱私&保障、包容、負責任、透明、公平、可靠&安全六大維度,不同年齡、不同族群、不同背景的用戶都能公平的使用人工智能。

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未來展望

擴展新技術在實際應用中的可能性

從新技術在華大落地實踐中可以看到其中的可行性,在智能技術步入“可用”階段,產品與商業模式逐漸成熟,如何由點到面,將新技術的落地普及到多個領域開始應用,助力大家從基礎性工作中解放出來,提高工作效率。

行業化

高科技行業、制造業、零售、汽車、教育、醫療、農業等各個行業的不同部門,都是加速推進 AI 應用,雨后春筍般的產出新的想法、新的應用。

水平化

每一個組織、每一個公司的每一個部門,甚至每層樓的每個房間,都有可能是 AI 創新的起點。

更多應用可能性

Azure OpenAI 未來會在一個發展方向上與圖像等不同的功能去銜接,構建成一個理解能力更豐富、覆蓋內容更廣闊的大模型;基于現有的技術能力,Azure OpenAI 正在走進不同行業的不用應用場景,帶來更深層次的理解;汽車、醫療手術等實時性 AI 也將實現突破、迎來新的發展,讓我們的工作生活更加高效、簡單。

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原文標題:步入數智化轉型深水區,路在何方?

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