如何選擇一款適合自身發展的大模型擺在了所有企業面前。

　　針對此，近日，火山方舟集成多家AI科技公司及科研院所的大模型，并已啟動邀測。火山引擎總裁譚待表示：“火山方舟未來方向是多模型，所以需要平臺把多模型服務好，讓企業可以更方便使用對應的模型。”

　　值得注意的是，火山方舟自己不做模型，其側重點是提供一個平臺，提供一個安全可信、低成本的應用服務平臺。

　　火山引擎智能算法負責人吳迪表示，火山方舟可加快大模型在各行業落地，發揮商業價值，其致力于幫助千行百業，更容易地獲取模型，更放心地使用模型，更高效地打造應用。

　　大模型層出，企業需要“多模型”

　　據中信所網站發布的《中國人工智能大模型地圖研究報告》數據顯示，國內涌現出盤古、悟道、文心一言、通義千問、星火認知等一批具有行業影響力的預訓練大模型。據不完全統計，截至5月，國內已發布79個大模型。

　　但是與判別式AI不同的是，生成式AI的能力和效果目前并沒有行業公認的評價標準。企業也很難直接找到適合自己業務需求的模型。

　　有分析人士指出，很多企業想轉型，使用大模型提高效率，但國內大模型還在初級階段，很多企業對特定場景和數據有特殊需求，企業應按業務場景需求，擇優選用不同的模型，而非把業務綁定在一家大模型上。

　　另外，值得注意的是，在消費、制造、金融、零售等許多行業并不需要非常通用的、巨大的基座模型。所以大模型也需要化繁為簡，比如說營銷、客服等這些領域在特定工作上的表現，可能優于一個通用的大基座模型，幫助模型更好地擬合到特定場景和數據上。

　　火山引擎總裁譚待對此表示，正是因為有很多這樣的需求，所以我們推出火山方舟平臺，其實就是解決企業應用，在模型推理的時候怎么做好多模型的應用，怎么做好安全，怎么做好成本優化。

　　企業怎么選？火山方舟安全可信兼顧性價比

　　作為行業首位“吃螃蟹”者，面對企業不知如何選擇大模型的困惑，火山方舟提供了統一的工作流對接多家大模型提供商，一站式對接多家模型提供商，為不同場景選擇最合適的模型。

　　吳迪表示：“火山方舟與火山機器學習平臺是一個有機的整體，你的數據集管理，模型訓練，迭代與大基座模型的應用被緊密地融為一體。企業還可以同步試用多個大模型，選用更適合自身業務需要的模型組合，這個優勢是其他單一大模型平臺所沒有的。”

　　其表現為，火山方舟首創大模型安全互信計算架構，讓企業用戶無需擔心自己的數據。隨著行業分發展，大模型的安全性已引起行業和企業的重視，據網絡安全公司Cyberhaven的調查，至少有4%的員工將企業敏感數據輸入 ChatGPT，敏感數據占輸入內容的比例高達11%。

　　吳迪介紹，火山方舟已上線了基于安全沙箱的大模型安全互信計算方案，利用計算隔離、存儲隔離、網絡隔離、流量審計等方式，實現了模型的機密性、完整性和可用性保證。

　　火山方舟另一個優勢體現在聚合方面，平臺匯集了百川智能、出門問問、復旦大學MOSS、IDEA、瀾舟科技、MiniMax、智譜AI等七家企業及科研院所的優秀大模型，簡單來理解，類似于大模型領域的“京東”或“天貓”模式。

　　這種模式可面向企業開發者提供大模型精調、評測、推理等全方位的大模型服務，企業還可以類似“搭積木”一樣選擇適用自己的一個或多個大模型，簡潔高效，開箱即用。

　　另外，高性價比也是企業選擇火山方舟的一個原因。眾所周知，訓練大模型很昂貴，但是有觀點認為，從長期來看，模型的推理開銷會超過訓練開銷，降低推理成本會是大模型應用落地的重要因素。

　　“火山方舟能夠幫助大家以更低的成本觸達海量客戶，用更小的代價在ToB市場規模化。為大家帶來最有競爭力的性價比。”吳迪稱，“一個經過良好精調的中小規格模型，在特定工作上的表現可能不亞于通用的、巨大的基座模型，而推理成本可以降低到原來的十分之一。”

　　總之，火山方舟的理念就是，通過模型精調、流量錯峰、訓推一體等方式，把大模型的推理成本降下來，讓企業真正用得起大模型。據了解，目前抖音集團內部十余個業務團隊已開始試用火山方舟，在研發提效、知識管理、數據標注、評測、歸因分析等方面探索，利用火山方舟上的大模型能力降本增效。