元景大模型2.0在行業場景灑下智慧的種子

集號吧丨發表時間：2024-07-25丨訪問量：486

[摘要]元景大模型2.0在行業場景灑下智慧的種子

當然，要在千行百業長出能夠結出“智慧果實”的智慧樹，僅僅有沃土還不夠，還需要一位“盡職盡責”的園丁，能夠根據不同行業的特征進行“施肥”。

聯通元景大模型，就是這樣的一位“園丁”。

在今年的巴展，聯通首發了元景“1+1+M”大模型體系，并帶來了一套加速大模型與行業應用相結合的運行邏輯。元景大模型既沒有放棄通用大模型的能力提升，也沒有忽略大模型在行業落地的適應性，反而針對特定行業的業務場景有的放矢，為大模型市場帶來了一股新氣象。

在近日的2024聯通合作伙伴大會上，元景2.0的發布，則進一步在行業落地能力上實現升級，通過“更易定制、更懂行業、更加可信”的鮮明特色，為大模型時代的行業智能化灑下了智慧的種子。

基礎模型是大模型技術的“根”能力。此前元景1.0蕞高布局到700億多參數量語言模型，而元景2.0則大幅提升到2040億參數元景多模態大模型，蕞大程度上拓寬了元景大模型的應用上限。

同時元景2.0也保持了1.0時期的特色，面向需求蕞緊迫的行業場景，針對性的突破技術難關。比如元景文生圖大模型創新使用長語句編碼模塊和級聯擴散架構，能夠實現高可控的中文文生圖，在中文長語句理解、局部強可控修改和中文文字生成能力上實現突破；元景語音大模型，具備一句話克隆人聲、類人高自然度及副語言表達、多語種多方言混合生成能力，可實現單模型多任務語音生成等等。

另外，由于行業認知錯位，技術復雜性高等難題的存在，行業大模型一直存在定制難的問題。針對這個核心痛點，元景2.0提供了MaaS平臺-RAG和元景MaaS平臺-智能體的黃金組合。

元景2.0 RAG創新性地使用了級聯切分的方法，解決了建知識庫時被從中間切開而“看不全”的問題；通過自適應的表格拆分和整合，自動補齊了表頭和標題等信息，使表格問答的準確率提升了20%；針對車牌號、故障碼等字符串查詢“找不對”的問題，采用多路檢索融合的方式，使回答準確率提升近20%。

而元景MaaS平臺-智能體則致力于解決讓大模型知道“什么時候該使用工具、使用什么工具”這兩個難題，既明確了大模型的能力邊界，也增強了大模型的精準意圖識別能力。

這也回應了聯通數字科技有限公司總裁、聯通人工智能創新中心主任朱常波的表達，“只有真正深入產業，深入場景，才能體現大模型的價值，才能形成商業閉環”。同時聯通元景落地成效顯著，目前已形成35+行業大模型和100+個標桿應用，并在諸多場景助力提質增效。

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