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竹间智能与中软国际达成AIGC战略合作,共创“99万实验室”

来源:热点新闻网    发布时间:2023-07-10 10:41   关键词:国际,战略,合作   阅读量:5863   会员投稿

近期,竹间智能与中软国际正式达成AIGC战略合作,共创“99万实验室”,以生成式AI与大语言模型(LLM)为企业构建行业与场景大模型,为企业定制专属的大模型以驱动企业数智化变革,提升生产力,释放创造力,为企业降本提效。中软国际副总裁、AIGC研究院院长、解放号总裁万如意博士与竹间智能总裁兼COO孙彬先生,作为双方代表,在专题论坛上一起发布了“99万实验室”。

竹间智能与中软国际达成AIGC战略合作,共创“99万实验室”

竹间智能总裁兼COO孙彬表示:“中软国际拥有20余年的软件行业沉淀,以及充满活力的数字技术创新服务体系,并组建了一流的软件开发、营销、咨询、交付、运营团队。而竹间8年来聚焦自然语言处理技术,积累了丰富的基于语言模型的最佳实践经验,在LLM应用与落地方面具备领先优势。双方会结合彼此强项,打造完善易用企业级大模型平台,一起扎根行业,深耕应用,在垂直领域中赋能细分场景,共同引领‘LLM+私域知识+企业应用’的软件范式,同时大大降低大模型落地成本,为企业创造实际价值,使每一家企业都能受惠于大模型驱动的应用,迈向数智化转型的下一阶段。

在大模型时代,所有软件都会用大模型重新做一遍,而未来所有的软件都将是模型驱动。积极拥抱这股潮流的企业,将发生根本性蜕变。通用AGI大模型虽有通用技能,但无法专精于企业自身的业务;企业私有数据不允许上传到公有云,数据安全很重要。因此,企业需要以私有数据训练的大模型,专精于企业业务,而不是“作诗”这样的技能。然而企业缺少懂模型工程的人才,缺少模型落地know-how与资源。竹间智能和中软国际携手建设“99万实验室”,旨在为企业客户带来端到端全链条的大模型落地服务,让企业以低成本拥有符合自己行业特色及业务需求的LLM。竹间智能新推出的大模型工厂EmotiBrain,以工厂流水线的方式为企业打造行业与场景大模型,作为“99万实验室”的底座,为上层的AI应用开发提供有力支撑。

在EmotiBrain内置的多种通用大模型及相关工具的基础上,经过应用工厂的导入、数据治理、模型算法调度、AI应用开发和评测,最后大量产出不同功能的AI应用,包括数字采购、辅助诊断、节能减排、设备监控、事故预警、故障问答、客服Pilot等,涵盖金融、医疗、制造、交通、能源、政务等诸多行业。“99万实验室”显著降低了大模型落地门槛,企业不用再组建专门的训练团队,也无需担心预算、数据、算力、基础模型的限制,便可以轻松拥有属于自己的行业场景大模型。

竹间智能与中软国际达成AIGC战略合作,共创“99万实验室”

竹间智能的EmotiBrain是具备模型训练、精调、评估、部署、管理和扩展功能的一体化平台,实现了流水线式的全自动LLM运营,可以在同一时间训练上百个模型,配备全方位评估可用性的测试机制,并将模型自动集成到终端应用中。它支持企业私有化部署,确保其完全自有并可控,此外也支持从云端对接各类大模型,来调用它们的能力,开盒即用的LLM应用。

企业客户可以通过EmotiBrain从种类丰富的通用预训练大模型中进行选择。目前大模型工厂已进驻一系列适合企业使用的前沿LLM,包括华为盘古、MiniMax大模型、智谱AI的GLM、竹间自研LLM等商业大模型,加上LLaMA羊驼系、复旦MOSS等开源大模型,以及竹间基于行业深度实践所创制的精调8大行业领域大模型,覆盖销售、市场、培训陪练、客户服务、语音助手、故障分析、HR等场景,更适用于垂直领域的精细落地。

面对眼前的产业格局颠覆,竹间智能与中软国际迅速达成共识,充分挖掘并利用大模型潜能,实现产业生态共赢。中软国际作为全球领先的软件与信息技术服务企业,依托长期产业沉淀和持续创新能力,以连续二十多年的高速增长成为行业中坚力量,与众多合作伙伴携手构建互联网信息技术服务平台,致力于使能软件企业引领发展,助推企业转型升级,在服务财富500强企业及大中型客户的过程中,在电信、政府、制造、金融、公共服务、能源等行业均取得了不斐成绩。

竹间智能则深入开拓NLP(自然语言处理)领域,自数百个项目中收获了大量的AI落地、产品开发、模型应用与企业服务经验,专注于降低LLM训练成本,加速LLM应用落地,通过“1+4”产品体系——大模型工厂EmotiBrain与对话、知识、培训和生成四大产品平台,实现跨行业及跨场景的规模化落地。

未来,竹间智能将继续与中软国际沿着“大模型落地千行百业”的主轴展开联动,整合各自的技术、产品、服务优势,深化双方合作,基于大模型为企业客户创造个性化的解决方案,打通大模型落地的最后一公里,驱动各行各业的创新实践,同时总结可复制的标杆方案和项目案例,为企业数智化赋予全新的价值。

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