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hier, lors de la conférence tencent global digital ecology 2024, tang daosheng, vice-président exécutif senior du groupe tencent et pdg du cloud and smart industry group, a accepté une interview de groupe avec des journalistes. tang daosheng a déclaré que le grand modèle en était encore à ses débuts. étapes et besoins itération continue pour répondre aux besoins des utilisateurs, satisfaction des résultats des ajustements internes, permettant à l’équipe de mieux comprendre la direction des efforts.

les questions des journalistes portaient principalement sur les grands modèles, suivis des activités to b et quelques-unes liées aux exportations et au matériel à l'étranger. tang daosheng a répondu soigneusement un par un.

grand modèle

tang daosheng a déclaré qu'il y avait une bulle au début d'internet et que de nombreuses entreprises ont été éliminées, mais que certaines entreprises en ont émergé. il en va de même pour les grands modèles d’ia.

tencent attache une grande importance à l'investissement dans les grands modèles et valorise également le développement durable. l'investissement requis pour réaliser un modèle plus grand est beaucoup plus élevé que par le passé. chaque entreprise doit calculer clairement les coûts et fixer des prix raisonnables pour éviter de compter sur d'autres bénéfices pour subventionner ses propres pertes. « quand je fais des affaires, je me demande toujours : qu'est-ce qu'un modèle économique raisonnable ? quels types d'intrants et de résultats devraient être nécessaires pour parvenir à un développement sain et à long terme ? je crois qu'en fin de compte, ce seront ceux qui le pourront. les entreprises qui sont persistantes et à long terme seront récompensées, plutôt que de se lancer dans le concept simplement parce qu'il est chaud. il est également difficile de s'en tenir à cette approche.

tang daosheng estime que le public n'est actuellement pas disposé à payer pour de grands modèles, probablement parce qu'ils ne sont pas encore prêts, et qu'il sera prêt à payer s'ils sont assez bons. la performance actuelle des grands modèles est peut-être de 60 ou 70 points, mais tout le monde s'attend à ce qu'elle soit de 90 points. au cours du processus d'exploration, vous découvrirez de nouvelles scènes et de nouvelles opportunités, et éviterez certaines scènes qui étaient à l'origine bien conçues mais qui présentent des limites dans leur mise en œuvre réelle.

lorsque l’ia est devenue populaire il y a cinq ou six ans, de nombreuses entreprises innovantes ont investi et remporté des appels d’offres. une situation similaire se produit actuellement. certaines entreprises se disputent des offres mais n’en ont peut-être pas les capacités. l'expérience précédente de tencent est que les besoins des clients ne sont peut-être pas aussi clairs et qu'il existe des besoins très personnalisés. un investissement continu peut submerger l'entreprise.

tang daosheng est confiant dans les perspectives d'application industrielle des capacités de l'ia et doit trouver les problèmes des utilisateurs et répondre à leurs besoins.

l'avantage de tencent réside dans les applications de scénario, telles que la génération rapide de procès-verbaux de réunion, l'assistant de code ai et tencent enjoy. l'assistant de code ia lancé par tencent a couvert plus de 50 % des employés de développement au sein du groupe tencent, son taux de génération de code a atteint plus de 30 % et le temps de codage a été réduit de plus de 40 % en moyenne. grâce à l'expérience interne en matière de production à grande échelle, l'efficacité de la r&d a été améliorée de plus de 20 %.

il estime que l'application de l'aigc au niveau national pourrait d'abord être produite en to c, et que la plus proche pourrait être dans le domaine de la recherche d'informations, comme yuanbao.

bien plus que de simples grands modèles

tang daosheng estime que l'ia n'est pas seulement un grand modèle ou un grand modèle de langage. les grands modèles ne sont qu'une partie de la piste de l'ia. de nombreuses autres voies techniques dans le domaine de l'intelligence artificielle méritent également une attention particulière. système, grands modèles un modèle peut également n'être qu'un des modules. ce ne sont pas seulement les acteurs qui fabriquent de grands modèles qui font de l’ia. c’est aussi borné que de penser que seules les entreprises qui fabriquent des téléphones mobiles sont importantes à l’ère du mobile.

la génération d'images, la génération de vidéos et la génération de modèles 3d sont toutes génératives. dans le passé, de nombreux types d'identification, de la reconnaissance faciale à la reconnaissance d'empreintes palmaires, récemment très populaire, ont été utilisés dans de nombreux scénarios d'application dans les domaines de l'authentification d'identité et de l'identification de sécurité. les documents de reconnaissance ocr combinés à de grands modèles ont également considérablement amélioré leurs capacités.

l'ia est une technologie très large, de la reconnaissance à la génération, en passant par l'apprentissage par renforcement d'aig et alphago. la technologie de l'ia a également de nombreuses directions différentes, et une centaine de fleurs fleuriront à l'avenir, et tencent continuera à investir.

pour trouver des solutions et des moyens de résoudre les problèmes, les grands modèles ne sont qu'un moyen parmi d'autres. bien que les grands modèles présentent des avantages, ils présentent également des inconvénients. par exemple, il est difficile d'éviter l'apparition d'« illusions ». c'est pourquoi le modèle rag (retrieval augmentation) est apparu plus tard. en utilisant à bon escient les données internes de l'entreprise comme base factuelle pour répondre aux questions, il est ensuite combiné avec le modèle pour comprendre et donner des réponses plus précises ou plus ciblées.

de nombreuses entreprises accumulent diverses informations propriétaires, sélectionnent un modèle de base et superposent des améliorations de recherche pour générer une architecture rag. tencent peut créer des assistants intelligents et des applications intelligentes basés sur des scénarios, qui peuvent améliorer considérablement l'efficacité du service client, du marketing et de la création de contenu. et d'autres domaines.

aux affaires b

tang daosheng a présenté qu'il y a quelques années, tout le monde était plein d'attentes envers l'industrie saas. ils ont réalisé beaucoup d'investissements sans régler de comptes, embauché beaucoup de personnes et déployé beaucoup de main-d'œuvre pour réaliser divers projets de développement personnalisés pour les clients. au final, ils ont constaté que le modèle économique n’était pas le même. maintenant que tout le monde s'attend à une correction, l'équipe réduit ses investissements dans certains services de développement et de services personnalisés ponctuels et investit davantage de ressources dans le renforcement des produits de plate-forme. l'ensemble du secteur connaît également des ajustements et des changements similaires dans une plus ou moins grande mesure.

les industries ultérieures reviendront davantage à leur nature commerciale, et certaines qui ne se transformeront pas à temps seront éliminées du marché. « mais je pense également que cela permettra également de conserver un groupe d'acteurs plus « robustes », et en même temps d'être mieux intégré à l'ensemble de l'écologie industrielle, avec des capacités et une compétitivité plus fortes. par exemple, si nous fabriquons des produits de plate-forme, nous le ferons. se concentrer sur la création de plates-formes ; certains qui travaillent sur des applications industrielles approfondiront leurs propres domaines ; il existe également des fournisseurs de services qui se concentrent sur les scénarios clients et fournissent des services opérationnels. par exemple, dans le secteur financier, nous travaillons avec changliang, shenma, etc. ils ont tous une coopération approfondie et à long terme. ils fournissent des systèmes bancaires de base ou les capacités requises par diverses industries financières. ils ont également besoin de logiciels de plate-forme, de bases de données comme notre tdsql ou de certaines de nos capacités audio et vidéo. "

tang daosheng s'est dit très satisfait des résultats de ces deux années de réforme. l'entreprise est devenue plus ciblée. l'équipe connaît ses lacunes et s'améliorera dans des domaines plus importants. elle comprend également quels problèmes peuvent être résolus grâce aux produits et aux produits tencent. solutions et celles qui nécessitent une coopération. en travaillant avec des partenaires, le chemin devient de plus en plus clair.

tang daosheng a déclaré que tencent cloud a fait de grands progrès dans la réduction des pertes par rapport à l'année dernière et se rapproche progressivement de son objectif de profit. il n'est pas trop loin d'atteindre la rentabilité. au cours des dernières années, grâce à l’amélioration continue de l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement et à ce que nous faisons et ne faisons pas dans le processus commercial, notre entreprise est devenue plus ciblée et plus saine.