進入智能新時代，企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型也邁入深水區(qū)，需要直面更多的“智能化”挑戰(zhàn)。面對企業(yè)內(nèi)部研發(fā)、生產(chǎn)、市場、人力、財務(wù)一直到 CEO 的“智能化”轉(zhuǎn)型需求，CTO 如何為自身企業(yè)構(gòu)建起長期、堅實、可靠的底層方案，開始企業(yè) AI 賦能的第一步？

而選擇基礎(chǔ)大模型，是開啟 AI 賦能的“第一步”。聚焦智能新時代，【比特熊故事匯3.0】升級回歸。首期節(jié)目，比特熊與微軟 Azure 市場部數(shù)據(jù)和人工智能市場總監(jiān)李冕、華大生命科學(xué)研究院時空組學(xué)主任科學(xué)家張勇一起探討了基礎(chǔ)大模型的選擇與應(yīng)用，并結(jié)合華大時空科研案例，逐步解析微軟智能云能力和技術(shù)賦能，幫助企業(yè)走出 AI 賦能的第一步，全鏈加速業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型與發(fā)展。

本期關(guān)鍵詞：

#AzureOpenAI #PromptEngineer

#泛醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用 #華大時空組學(xué)

行業(yè)大觀

OpenAI 大語言模型火爆

提及 AI，過去一段時間最引人矚目的就是與 OpenAI 大語言模型的合作。微軟與 OpenAI 合作，打造企業(yè)級國際版的可定制、可優(yōu)化、可集成、安全合規(guī)、高可用的 Azure OpenAI 服務(wù)，在 Azure 云平臺上提供 GPT-3.5/4 基座模型、Codex 生成和理解代碼模型、DALL·E2 通過文本生成圖像模型，及 ChatGPT 企業(yè)版交流模型。

在醫(yī)療行業(yè)，Azure OpenAI 大語言模型在臨床、制藥、基因分析環(huán)節(jié)的應(yīng)用。未來，AI 應(yīng)用肯定不止于文本、圖像，它將滲透到每一個行業(yè)、每一個使用方向。

實踐應(yīng)用

Azure OpenAI 賦能文獻閱讀

時空組學(xué)技術(shù)是華大自主研發(fā)的多組學(xué)應(yīng)用技術(shù)，對于科研人員來說，他們需要花費大量的時間來閱讀和理解時空組學(xué)領(lǐng)域的文獻，以了解當(dāng)前領(lǐng)域的最新進展、方法和技術(shù)。在6月份的 Microsoft Build 中國黑客松挑戰(zhàn)賽中，華大集團提出了華大文獻知識庫的賽題，與參賽團隊一起初探 Azure OpenAI 大模型，并在微軟智能云的輔助下，快速實現(xiàn)文獻閱讀輔助，這也證明了 Azure OpenAI 是真正實現(xiàn)通用人工智能的很好的技術(shù)方式。

? Azure OpenAI 能夠更好地壓縮知識，并應(yīng)用到翻譯、管理關(guān)系搜索之中，輔助用戶進行文獻閱讀；

? Azure OpenAI 能夠擔(dān)當(dāng)客服機器人的角色，基于現(xiàn)有素材快速回答素材相關(guān)的問題；

? 很好的腳本語言的生成能力，輔助大家進行代碼構(gòu)建。

但隨著研究的深入，需求會更加復(fù)雜化和多樣化，也會遇到很多挑戰(zhàn)：如何提升專業(yè)領(lǐng)域的準(zhǔn)確度？如何讓問題回答的更準(zhǔn)確？如何嵌入中文語料，在降本增效的情況下獲得較好的回答？亟需一一化解。

創(chuàng)新探索

微軟加速迭代

針對華大研究過程中遇到的問題，微軟帶來了非常技術(shù)性、專業(yè)性的創(chuàng)新，助力華大應(yīng)對實踐過程中的挑戰(zhàn)。

隨著 AI、大語言模型的到來，很多傳統(tǒng)的軟件應(yīng)用都要重新做一遍、重新升級，集成最新的 AI 能力。而且，隨著新的 AI 能力的出現(xiàn)，有很多以前沒有做過的、新的、精彩的應(yīng)用，以更加創(chuàng)新、顛覆的方式構(gòu)建出來。

基于這些趨勢，圍繞 Azure OpenAI 大引擎，微軟推出了一系列周邊服務(wù)，包括能為華大時空組學(xué)帶來更好模型調(diào)用、測試、調(diào)優(yōu)體驗的 Azure AI Studio，通過拖拉拽帶入自己數(shù)據(jù)的 On Your Data 功能，打通外部應(yīng)用協(xié)同的 Plugins 插件，專享預(yù)配置吞吐量的專屬資源池 Provisioned Throughput，更可控的內(nèi)容檢查機制 Content Safety。

而且，Azure AI Studio 還推出了 Add your data (preview) 功能，在這里可以添加 data source，從模型之外引入私有數(shù)據(jù)（非模型調(diào)優(yōu) Fine-Tune），讓模型跟用戶的知識庫去做集成，實現(xiàn) Azure OpenAI ‘On Your Data’。當(dāng)用戶跟大模型交互時，它會優(yōu)先從現(xiàn)有的 data source 中檢索并尋找答案，讓回答更合理更精準(zhǔn)。

除此之外，在 Azure Machine Learning Studio 中，也能調(diào)用和開機現(xiàn)在很火的開源大模型，如 Meta Llama 2、Databricks 的Dolly、Hugging Face 上的第三方開源大模型等，從而去創(chuàng)建、拖拉拽部署、上傳數(shù)據(jù)微調(diào)開源大模型。

負(fù)責(zé)任人工智能（負(fù)責(zé)任 AI）是一種以安全、可靠和合乎道德的方式開發(fā)、評估和部署 AI 系統(tǒng)的方法。微軟始終堅守“負(fù)責(zé)任的人工智能”原則，包括隱私&保障、包容、負(fù)責(zé)任、透明、公平、可靠&安全六大維度，不同年齡、不同族群、不同背景的用戶都能公平的使用人工智能。

未來展望

擴展新技術(shù)在實際應(yīng)用中的可能性

從新技術(shù)在華大落地實踐中可以看到其中的可行性，在智能技術(shù)步入“可用”階段，產(chǎn)品與商業(yè)模式逐漸成熟，如何由點到面，將新技術(shù)的落地普及到多個領(lǐng)域開始應(yīng)用，助力大家從基礎(chǔ)性工作中解放出來，提高工作效率。

行業(yè)化

高科技行業(yè)、制造業(yè)、零售、汽車、教育、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)等各個行業(yè)的不同部門，都是加速推進 AI 應(yīng)用，雨后春筍般的產(chǎn)出新的想法、新的應(yīng)用。

水平化

每一個組織、每一個公司的每一個部門，甚至每層樓的每個房間，都有可能是 AI 創(chuàng)新的起點。

更多應(yīng)用可能性

Azure OpenAI 未來會在一個發(fā)展方向上與圖像等不同的功能去銜接，構(gòu)建成一個理解能力更豐富、覆蓋內(nèi)容更廣闊的大模型；基于現(xiàn)有的技術(shù)能力，Azure OpenAI 正在走進不同行業(yè)的不用應(yīng)用場景，帶來更深層次的理解；汽車、醫(yī)療手術(shù)等實時性 AI 也將實現(xiàn)突破、迎來新的發(fā)展，讓我們的工作生活更加高效、簡單。

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