顺网科技的“AI应用的五层范式”,自下而上为:算力层、基座模型层、模型池层、智能体层和应用层。算力层由智算中心和算力云组成,基座模型层包括文心一言、ChatGLM、MOSS等开源和商业基础大模型,模型池层包括MaaS模型即服务、可信AI、提示词工程、预训练、微调、数据处理、量化和部署等,智能体层包括由感知反馈、陪伴设定、智识中枢、执行体系所构成的智能体引擎,应用层包括生成式工具、陪伴应用等。
简单理解,“AI应用的五层范式”中的算力层提供从中心到边缘的算力池,基座模型层提供基础大模型,模型池层提供大模型微调以及定制行业模型的工具,智能体层则提供以陪伴为目标的AIGC应用开发中间件,最上层就是直接支持AIGC应用封装的工具层。因此,顺网科技的智能体引擎定位于支持智能体开发的中间件,而目前灵悉智能体引擎以陪伴式AIGC应用为主,也就是本次战略升级所推出的陪伴互动应用“唠唠”。
灵悉智能体引擎的两大特色是智识中枢和陪伴设定。智识中枢相当于智能体的大脑,理解用户意思,进行思考和做出决策。灵悉智能体引擎的智识中枢包括模型池、知识、记忆、意图理解与决策和行动规划等。其中,规划决策解决方案由顺网科技与浙工大智能服务计算实验室合作开发,双方还合作降低了智识中枢的门槛——基于顺网科技所掌握行业数据,选用了多种底座模型,实现了智识中枢的模型解耦,让开发者可以选用和适配相应的模型,通过预训练和微调完成智识中枢的构造。
智能决策模型的构造过程包括:获取娱乐、游戏、休闲等行业数据;通过数据增强,提升从数据模板到低质大规模数据、高质数据、训练数据集的数据构造;经过数据校验输入到基座模型;模型训练,包括预训练、指令微调、轻量级模型压缩技术LoRA等;效果评估,包括领域效果评估、通用效果评估、安全评估等;最终完成模型并至推理。在基础性评估方面,目前智能决策模型构造的模型参数规模可达约百亿水平,对标1750亿参数规模的大模型,基本达到了相当的程度,由此体现出了大模型成本可降低和可控的价值。这也意味着,在面对未来海量应用的过程中,智识中枢可以快速帮助人工智能创新团队完成业务。
陪伴设定则是打造智能体的内在和特点、自我定义,让智能体更具个性,包括角色定义、行为定义、属性定义、知识定义和能力定义等。陪伴设定面向各类陪伴式AIGC应用,供顺网科技以及合作伙伴开发陪伴类AIGC应用。在陪伴设定上,灵悉智能体引擎提供两种大类场景:一是个性定制,提供丰富的定制项,供开发者自行定制;二是快速定制,降低开发门槛,以开箱即用的方式,帮助开发者快速实现陪伴类智能体应用。
那么,如何评估智能体的陪伴能力?在顺网科技的摸索过程中,总结了一套评估方法——AI Companion Benchmark艾卡帕尼评估体系。顺网科技选择了国内比较领先的智能体与灵悉智能体引擎进行打分对比,发现顺网智能体已经与领先大模型直接封装的智能体达到几乎相当的陪伴水平,其意义在于顺网智能体可以显著改善智能体的成本结构,特别是自营算力可满足海量陪伴需求,为开发者和企业带来巨大价值。
从顺网AI的布局来看,既定位于智能体开发这样一个大赛道,又从当下需求最多的陪伴型智能体开始着手,为智能体应用开发提供创新的中间件——智能体引擎,在独特的顺网算力池支持下,打通从大模型到最终用户体验的全链条。未来,灵悉智能体引擎将建立开放生态,引入办公工具、模型服务、电商服务、客服服务、游戏服务、生活服务、资讯服务、AIGC服务等服务插件,而面向的场景也将从陪伴扩展到问答、创作、娱乐、情感、助理等。
2024,“唠唠”AI信仰
自从2015年AlphaGO与围棋世界冠军李世石的世纪大战以来,以深度学习为代表的AI开始大范围进入人们的认知。同样在2015年,IBM开始推出105年历史上第三个品牌“认知商业”,作为商业化AI技术代表的IBM Watson,在全球掀起了AI商业化浪潮。不过,到2023年之前,AI技术对于生活、工作和商业的渗透并没有达到人们的预期,更加谈不上建立人们对AI的信仰……直到大模型的出现。
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