2022年12月ChatGPT-3.5的发布引发了全球范围内对大模型的广泛关注,2023年2月开始国内涌现出众多的通用大模型和垂类大模型,目前国内公布的大模型数量已超过300个,市场竞争激烈,大模型行业呈现出百模大战的竞争格局。

基于此背景,亿欧智库近日发布《2024中国百模大战竞争格局分析报告》,分析大战爆发原因及核心竞争力,洞察垂类大模型的行业发展前景,探析百模大战的未来趋势。医渡科技作为医疗垂类大模型代表厂商获该报告收录,同时报告还将医渡科技大模型训推一体解决方案作为医疗行业重点案例,阐释分析了其突出优势及应用落地价值。

大模型时代有望实现商业闭环

报告指出,从20世纪50年代人工智能技术诞生至今,先后四次引发大规模的关注,分别是专家系统时代、机器学习时代、深度学习时代和大模型时代。前三个阶段由于数据、算力、场景落地和投资回报等方面的原因未能形成AI产业的商业闭环。

具体来看,专家系统核心思想是将领域专家的知识通过规则和推理方法进行表示和处理,但知识构建成本高、知识表达困难、技术泛化能力弱。例如在医疗领域,需要对每种疾病甚至每个医生的观点进行构建,且如果构建时没有涵盖患者的个性化信息,如当前用药及并发症等,就无法进行推理,这也是这一代的CDSS未得到广泛应用的重要原因之一。

机器学习是基于数据驱动的人工智能方法。这一时代医学科研课题中有很多应用机器学习的研究,但商业化应用的成功案例却很少,原因在于早期的机器学习技术极度依赖于模型假设,应用场景有限、训练数据依赖性强、算力资源有限。

深度学习是机器学习的一个分支,其核心是使用深层神经网络来进行学习和模式识别。深度学习技术在医学影像等特定领域取得了显著成果,但很多公司也面临着亏损的困境。因为该技术需要针对特定任务投入高昂的成本,场景泛化能力弱、投资回报低。

报告认为,基于大模型通用性、涌现性和强计算能力的特征,大模型时代有望形成商业闭环。闭环形成后,AI产业将实现长期有序发展。正是由于大模型的技术可行性和未来巨大想象空间,众多玩家涌入大模型赛道,百模大战必有一战。

百模大战上半场:资源和技术的碰撞

然而,大模型是一个重资源禀赋和高进入门槛的赛道,这也决定了百模大战是一场重投入和高消耗的持久战役。报告指出,百模大战的上半场是资源和技术的碰撞,入局企业需要长久的资源支持获得高密度的人才、高质量的数据和大规模的算力,同时需要持续的研发投入,以科技创新和技术积累构建竞争壁垒。

以医渡科技为例,人才方面,医渡科技内部人才团队80%以上都具备医学或人工智能背景,依托具有交叉学科背景的研发团队对模型进行迭代,可以保障模型的反馈严格遵照医学逻辑;数据层面,医渡科技在医疗智能领域深耕10年, 在实践中积累了大规模、高质量的可量化知识图谱,为医疗垂域大模型的锤炼提供了丰富的专业语料及行业知识;算力层面,医渡科技自建了A100集群算力中心,拥有多个算力云资源合作伙伴,并与昇腾深度合作;同时,医渡科技始终关注AI等前沿科技的发展,多年来持续投入医疗AI前瞻性技术的研发,在NLP、深度学习算法方面打下的长期扎实的基础也为医疗大模型的研发提供了坚实支撑。

正是由于多年来的科技创新和技术积累,医渡科技才得以在大模型浪潮来临之时,抓住机遇,及时推出面向医疗垂直领域多场景的专业大语言模型。

下半场:关注商业落地能力与客户投资回报价值

而进入百模大战下半场,则需要重点关注商业落地能力和客户投资回报价值。报告表明,创新商业模式形成商业闭环实现公司有序发展,同时提升大模型技术为下游客户创造的实际价值,持续巩固企业的竞争优势。

如今大模型的发展已经从卷抢跑到了卷落地,尤其是针对具体行业的垂类大模型。

医渡科技CTO、首席人工智能科学家闫峻指出, 大模型的本质,是一个多任务的引擎,不仅仅局限于可见的应用场景,还有更多潜在的应用未被发掘。为了让听见炮火的人做决策,让最懂需求场景的人拥有自主构建大模型应用的能力,医渡科技基于昇腾AI硬件和自研医疗大模型推出了大模型训推一体解决方案。

报告中详细描述了医渡科技大模型训推一体机的三大优势:

安全可靠:院内数据全程自主化,从预训练、微调到上线,可全部在无外网的环境中完成;

灵活高效:根据创新场景筹备数据,从数据处理到场景上线,实现快速响应与执行;

简单易用:专为医院场景设计的简化操作,无需深度编程经验即可流畅使用。

医渡科技大模型训推一体解决方案的出现,让每一家医疗机构包括每一个医疗行业从业者都可以在自主创新的平台上,更方便、更自主、更安全可控地私有化部署大模型,极大降低了大模型研发使用成本。同时,基于大模型,医渡科技还对数据治理、医院管理、临床科研、临床诊疗、传染病监测预警与应急处置等多个场景的解决方案进行了焕新升级,形成了大模型产业闭环。

技术的价值在于为用户创造价值,秉持着这一理念,医渡科技大模型已在多家全国排名前20的头部医院合作落地,在儿童发热辅助诊疗等场景中已有案例应用,并在惠民保领域先行试点,承接其7×24小时全天候健康管理服务。

由于医疗行业应用场景复杂、数据专业度高等原因,大模型在医疗行业的落地仍存挑战。但亿欧智库相信,长期来看,大模型将为医疗领域带来颠覆性变革,未来随着智能药物研发、数字疗法和辅助诊疗等技术的成熟将带来跨越式价值提升,有效赋能医疗行业的智能化转型,提升医疗可及性。大模型产业落地之路,还需要更多扎根行业的科技厂商去趟出来。