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京东许冉:成本、效率、体验、可信、普惠、突破的技术追求引领大模型产业应用

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7月13日,2023京东全球科技探索者大会暨京东云峰会上推出了京东言犀大模型。与通用大模型相比,这一源于产业、服务产业的大模型,融合70%通用数据与30%数智供应链原生数据,具有“更高产业属性、更强泛化能力、更多安全保障”的优势,致力于深入零售、物流、金融、健康、政务等知识密集型、任务型产业场景,解决真实产业问题。

在大会上,京东集团CEO许冉首次对外展示了京东的技术追求,即成本、效率、体验、可信、普惠、突破。京东集团的发展来自产业场景历练,这为京东积累了产业数据和行业Know-How,成为研发大模型的独特优势。关于大模型的价值,京东提出一个公式:大模型的价值=算法×算力×数据×产业厚度的平方。许冉表示:从产业切入大模型,这条路虽然难走,却如同从北坡攀登珠峰,有更波澜壮阔的风景,有巨大的探索价值。


京东集团CEO许冉演讲

产业积累是京东的大模型优势

6月18日,京东刚度过了自己的20岁生日。展望未来20年,京东提出了更加远大的“35711”梦想:未来20年,能有3家收入过万亿、净利润过700亿的公司;5家进入世界五百强的公司;7家从零做起市值不低于1000亿的上市公司;能为国家缴纳1000亿税收;提供超过100万就业岗位。

许冉表示,要实现这些梦想,少不了技术发挥的力量。2017年,京东旗帜鲜明地提出了“技术!技术!技术!”的战略。深入理解这三重技术的含义,京东认为,作为一家科技公司,不应当只关注技术的商业价值,更要承担起产业和社会责任。对此,她详细阐释了京东的技术追求:成本、效率、体验、可信、普惠、突破。

成本、效率和体验是从京东的经营理念传承而来,也是零售的第一性原理。可信、普惠和突破则是技术服务于产业和社会的承诺。这些技术追求的内涵,在以大模型为代表的AI技术领域,能够让产业伙伴更放心和低门槛地实用技术创新的成果,帮助技术走出实验室和公司围墙,真正推动社会和生产力变革,在产业场景发挥更大价值。

创造产业价值是大模型的目标。许冉展示了京东评价大模型价值的公式:大模型的价值=算法×算力×数据×产业厚度的平方。除了追求技术的先进性,京东还格外关注产业厚度——看重技术能在多少产业场景中切实应用,为社会真正创造价值。

京东自身的发展就来自产业场景历练,自身拥有丰富的产业实践,包括零售、物流、科技、健康、工业、产发等多个领域,为京东积攒起每年数百亿条的优势交互数据。训练京东言犀大模型的数据库,就由70%通用数据与30%数智供应链原生数据组成。这些产业数据和行业know-how,使京东的大模型天然具备“产业基因”,成为京东做大模型的核心优势。

瞄准产业价值,做“难而正确的事”

过去20年里,京东深入工厂车间、农户羊圈和山区果园,熟悉千行百业的产业场景。如今,这些场景成为大模型的核心战场,大模型价值将迎来真刀真枪的检验。

京东对大模型的实践,已经做出阶段性的成绩。首先在公司内部,大量业务场景都在探索,将大模型结合进自己业务流程的方式,例如用大模型提升智能客服水平、编写代码、强化关联商品推荐等。在很多行业领域,如零售、金融、物流、健康等,京东已经拿出充实的实践案例。

举例来说,京东现场展示了金融领域AI营销运营平台,使用者通过简单的对话,就能一站式生成营销活动,覆盖从运营策略制定、快速搭建活动页面、批量生成营销文案和素材,到数字化投放等方面。过去这套流程需要产品、研发、算法、设计、分析师五类职能人员,如今减少到一人;过去2000次人机交互次数也减少到少于50次。在大模型能力的加持下,营销方案的生产效率有了百倍提高。

在内部充分实践后,京东会将技术能力以组件化、模块化方式对外输出。对此,京东制定了大模型“三步走”的明确规划,分别是在内部打造通用大模型、在内部的产业场景大规模实践、价值的到内部验证后再开放给合作伙伴。最终,大模型会在千行百业的产业场景绽放自己的价值。

大模型技术与产业的良性互动,对于技术实现价值至关重要。每项技术诞生之初,都是新生的婴儿,产业数据和行业know-how就是技术在产业场景成长的养料。对此,京东将坚持用“基础研究”和“产业应用”两条腿走路:既要加深基础研究和技术攻关,也要在产业场景中锤炼技术、升级迭代、培育市场。

纵观过去的人工智能技术发展,曾经数次达到应用爆发的边缘,但很多都没有创造出很大的价值,技术没有在产业端形成扎实的应用是重要的原因之一。创造明确的价值应当是技术的目标。京东笃信:当产业效率和产业的边界拓展得到质的提升后,大模型才有了更重要的实际价值和意义,将不亚于又一次工业革命。

对于京东做产业大模型,许冉有一个形象的比喻:从产业端切入大模型,就如同从北坡攀爬珠峰,这条路虽然难走,却有更波澜壮阔的风景,有巨大的探索价值。在发挥技术的产业价值方面,京东会坚持做“难而正确的事”,坚持做实事、有价值的事和长期的事。

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