元景大模型2.0在行业场景洒下智慧的种子

集号吧丨发表时间：2024-07-25丨访问量：245

[摘要]元景大模型2.0在行业场景洒下智慧的种子

当然，要在千行百业长出能够结出“智慧果实”的智慧树，仅仅有沃土还不够，还需要一位“尽职尽责”的园丁，能够根据不同行业的特征进行“施肥”。

联通元景大模型，就是这样的一位“园丁”。

在今年的巴展，联通首发了元景“1+1+M”大模型体系，并带来了一套加速大模型与行业应用相结合的运行逻辑。元景大模型既没有放弃通用大模型的能力提升，也没有忽略大模型在行业落地的适应性，反而针对特定行业的业务场景有的放矢，为大模型市场带来了一股新气象。

在近日的2024联通合作伙伴大会上，元景2.0的发布，则进一步在行业落地能力上实现升级，通过“更易定制、更懂行业、更加可信”的鲜明特色，为大模型时代的行业智能化洒下了智慧的种子。

基础模型是大模型技术的“根”能力。此前元景1.0蕞高布局到700亿多参数量语言模型，而元景2.0则大幅提升到2040亿参数元景多模态大模型，蕞大程度上拓宽了元景大模型的应用上限。

同时元景2.0也保持了1.0时期的特色，面向需求蕞紧迫的行业场景，针对性的突破技术难关。比如元景文生图大模型创新使用长语句编码模块和级联扩散架构，能够实现高可控的中文文生图，在中文长语句理解、局部强可控修改和中文文字生成能力上实现突破；元景语音大模型，具备一句话克隆人声、类人高自然度及副语言表达、多语种多方言混合生成能力，可实现单模型多任务语音生成等等。

另外，由于行业认知错位，技术复杂性高等难题的存在，行业大模型一直存在定制难的问题。针对这个核心痛点，元景2.0提供了MaaS平台-RAG和元景MaaS平台-智能体的黄金组合。

元景2.0 RAG创新性地使用了级联切分的方法，解决了建知识库时被从中间切开而“看不全”的问题；通过自适应的表格拆分和整合，自动补齐了表头和标题等信息，使表格问答的准确率提升了20%；针对车牌号、故障码等字符串查询“找不对”的问题，采用多路检索融合的方式，使回答准确率提升近20%。

而元景MaaS平台-智能体则致力于解决让大模型知道“什么时候该使用工具、使用什么工具”这两个难题，既明确了大模型的能力边界，也增强了大模型的精准意图识别能力。

这也回应了联通数字科技有限公司总裁、联通人工智能创新中心主任朱常波的表达，“只有真正深入产业，深入场景，才能体现大模型的价值，才能形成商业闭环”。同时联通元景落地成效显著，目前已形成35+行业大模型和100+个标杆应用，并在诸多场景助力提质增效。

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