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【AI大模型展】“式说”大模型——以生成式AI重构企业软件

【数据猿导读】 该AI大模型由第四范式投递并参与数据猿与上海大数据联盟联合推出的《2023中国数据智能产业AI大模型先锋企业》榜单/奖项”评选。

【AI大模型展】“式说”大模型——以生成式AI重构企业软件

“式说”是一款企业级多模态大模型产品,定位为基于多模态大模型的新型开发平台,致力于用生成式AI重构企业软件,提升软件的用户体验及开发效率。

“式说”为企业创造出了一个体验优秀、界面极简、自我迭代的新型软件工作流,提升组织效率。自“式说”发布以来,我们已与金融、零售、制造、医疗、物流、运营商、房地产等上百家企业与合作伙伴在生成式AI方面开展了深度合作。

应用场景/使用群体

作为企业级大模型,“式说”在与不同行业深度结合后,可以成为不同行业、不同场景下的智能助手。例如:

零售门店场景:一个门店店长承担员工管理、货品、销售、客诉等职责,原本需要在不同系统上完成对应的管理工作。基于大模型的门店管理小助手通过自然语言对话调用所需信息,日常散落在多系统的复杂工作都可以简化为一段对话来完成。

工业运营场景:在工业运营场景,智能助手不仅能协助执行生产计划、排程调度,还能对生产现场的各项数据整理分析,以及联网监控设备兼职工厂的安全管理员。

司法场景:智能助手能在繁多的法律文件中快速定位并检索资料,进行法律文书书写,针对常见案件、速裁案件,可以协助提取审判的关键要素等。

产品功能

“式说”大模型具备知识问答、文案生成、阅读理解、写代码等基础能力,同时还具备文生图、图片理解等多模态能力。在基础能力之外,第四范式更为注重大模型在企业中应用价值。以下列举了一些有代表性的大模型与企业业务结合后的产品能力:

● 房产经纪大模型:

房产经纪大模型以“式说”大模型做为能力底座,以我爱我家23年来积累的庞大知识库、完备的运营规则与沟通技巧作为高质量语料,训练大模型针对特定行业及领域的准确度和专业性,让房产经纪大模型与通用大模型(ChatGPT)相比,更加专业、可信、可靠。

具体来说,基于“式说”大模型的多模态及Copilot能力,经纪人可以「对话框」式随时获取内部多模态的信息以完成任务;借助大模型的语言理解与表达能力,以及逻辑推理能力,可以将所掌握的知识与规则灵活运用到不同场景,协助经纪人处理复杂动态问题。

目前发布的房产经纪大模型已经具备了合格经纪人的基本能力,‍‍‍‍包括掌握并活用专业知识、理解与沟通能力、基于生态规则的协作能力等。房产经纪大模型的出现,为行业内优秀经纪人的甄别、培养,为缩短普通经纪人成为优秀经纪人的路径提供了一个新契机。

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● 基于“式说”的终身教育平台智能学伴“白泽”

白泽以“式说”大模型做为能力底座,以国家开放大学庞大的学习资料库、外部知识库等作为语料,训练大模型能够为终身教育平台的用户提供更好的学习体验,包括帮助用户精准筛选关键内容、精准定位内容,学习并梳理内容大纲,以及个性化地规划用户学习路径、高效地回答学习过程中的各种疑问等。

智能学伴白泽目前已经取得了阶段性成果。例如,基于式说大模型多模态的能力,白泽实现了对视频课程中的文本等内容的理解,当用户提出问题后,不仅可以快速给出解答,还能给出答案的出处(即对应视频的链接并精准定位到视频的片段),方便用户快速查找和学习知识点,确保知识获取的可靠性、专业性及效率。

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● “式说”改造工业设计软件

由于企业使用的工业设计软件操作极为复杂,查找相似软件需要多步操作,即便是数模查询、组装等基础功能,也需要记住具体参数,完成专业的操作。“式说”改造后,用户省去了复杂的操作过程,通过自然语言下达指令,即可轻松实现零件搜索、自动化装配等功能。例如,语音提问“帮我找类似的零件”,“给出这两个零件的装配方案”,就能轻松找到相似零件,并给出多种组装方案,省去了大量复杂繁琐的操作。

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● “式说”改造制造管理软件MOM

MOM全称为制造运营管理系统,是智能工厂优化集成的关键,被誉为智慧车间与数字化工厂的“大脑”。MOM是制造系统中典型的功能集成多、业务场景复杂的软件代表,实现了工厂的智能装备、企业管理、设计研发、运维服务等各功能,对中小企业来说具备相当门槛,对于系统的使用者也不够友好。以自然语言驱动的生成式AI重塑新一代MOM系统,具有一定的理解力与执行力,提升操作效率,降低使用与开发门槛。

第四范式基于“式说”大模型开发了MOM(制造运营管理软件)助手“艾问”。艾问以对话框式的界面呈现,用户使用人类自然语言即可直接调用传统工业软件的各项功能、一键生成数据和报表、完成基于专业知识库的内容问答等。

具体来说,艾问在联网MOM系统所集成的各项功能后,可供用户“对话框式”轻松调用,使用者不再需要找到某个特定的系统,或者某个位于多级菜单下的功能。此外,由于对话框的界面固定,功能被改写在数据、API层面,开发各类软件的开发效率得到极大的提升。

例如,艾问能将用户需求转化为MOM系统的SQL--NL2SQL,从而直接输出数据查询的结果。对于用户高阶的数据分析需求,能调用专业BI工具分析并以图形化报表的形式反馈。

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● “式说”改造零售门店管理软件

基于大模型的理解能力,店长及店员在APP上通过语音、文本等自然语言的交互方式,即可快速、准确调用软件的各项功能与数据,辅助完成门店运营、会员管理、库存管理、销售分析等日常工作,全面提升门店的店务处理与日常管理效率。

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产品优势

之所以聚焦在企业软件领域,原因在于与面向C端用户产品已经逼近用户体验上限相比,面向企业用户的B端软件虽然功能强大,但在用户体验上,操作极为复杂。同时,在功能迭代上,由于菜单分级的设计形式,更新一个功能,一套流程走完往往需要几个月,开发效率低下。因此,复杂的交互体验以及极低的开发效率,恰恰为生成式AI留下足够大的重构和改造空间。

与之前需要不断在复杂、繁多的菜单下操作不同,由"式说"改造的企业软件以一种"对话框"的界面呈现。用户使用人类自然语言即可直接调用软件功能、多模态数据等。此外,软件的功能升级,也仅需新增或改写数据/接口规则,开发效率从"月级"提速到"天级"。

同时,"式说"具备内容可信、成本可控、数据安全等“企业级”优势。首先,"式说"保证企业能私有化部署大模型,所需算力成本相对可控。其次,"式说"在学习行业知识后生成内容更加专业,并且在信息输出时定位原始出处,实现所有信息都“有据可查”。最后,"式说"能做到随着用户的反馈知错能改。

技术说明

第四范式"式说"大模型具备四大优势:

1、多模态大模型。"式说"重新定义了员工与业务系统的交互方式,融合了计算机感知、结构化数据机器学习、自然语言处理、决策优化以及大规模分布式并行技术等领域持续的积累与创新,"式说"实现了文本、语音、图像、视频等多模态输入及输出能力。

2、知识库。借用Memory机制,在外部有策略地获得对大模型有帮助且更加实时、可信的数据,从而解决大模型知识过时等问题。

3、Copilot。基于自主研发的Augmented Large Multi-Modal Pre-Trained Model,并结合Multi-Modal Query Tokenization Learning、Copilot Optimization,让预训练模型能够学会使用企业软件或专业工具来解决问题。它可以将员工指令翻译并定位需要调用的企业软件API或各类业务的AI决策大模型,回答问询或执行相关任务,并确保执行可控。

4、思维链。第四范式借助模仿学习、结合离线预训练与在线微调、自动意图学习、基于大模型的环境学习、自动强化学习等技术,使大模型能够像人一样,能够解决更加复杂的多步序列决策问题,而非RLHF单步问题。

服务客户

以我爱我家、国家开放大学为代表的金融、零售、制造、医疗、物流、运营商、房地产等企业。

关于企业

·第四范式

第四范式成立于2014年9月,是中国智能决策市场的最大参与者,从2018年起蝉联中国机器学习平台市场份额第一(根据IDC报告)。第四范式坚持以AI技术帮助客户与合作伙伴实现业务转型,提供包括转型咨询,以“决策型AI”、“生成式AI”为核心的技术、产品及解决方案,满足企业转型过程中对应用、平台和基础设施的需求,从而全面提升企业的核心竞争力和经营能力,加快推动传统企业的数字化转型进程。点击文末“阅读原文”链接,还可了解更多“第四范式AI大模型”信息。

★以上由第四范式投递申报的项目案例,最终将会角逐由数据猿与上海大数据联盟联合推出的《2023中国数据智能产业AI大模型先锋企业》榜单/奖项。

该榜单奖项最终将于11月14日以下活动中进行榜单的首发与奖项的颁发,欢迎报名莅临现场


来源:数据猿

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