7月6日举行的2023世界人工智能大会上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生，在大会全体会议——产业发展论坛上做主题演讲。他表示，通用大模型有很强的能力，但并不能解决很多企业的具体问题。企业的大模型应用需要综合考虑行业专业性、数据安全、持续迭代和综合成本等因素。基于行业大模型，构建自己的专属模型，也许是企业更优的选项。
　　他表示，通用大模型有很强的能力，但并不能解决很多企业的具体问题。企业的大模型应用需要综合考虑行业专业性、数据安全、持续迭代和综合成本等因素。基于行业大模型，构建自己的专属模型，也许是企业更优的选项。
　　“通用大模型可以在100个场景中，解决70%~80%的问题，但未必能100%满足企业某个场景的需求。”汤道生表示，通用大模型一般是基于广泛的公开文献与网络信息来训练的，许多专业知识与行业数据积累不足，导致回答的行业针对性与精准度不够。但用户对企业提供的专业服务，要求高、容错性低，企业一旦向公众提供了错误信息，可能引起严重后果。
　　他表示，企业如果基于行业大模型，再加上自身数据进行精调，可以建构专属模型，打造出高可用的智能服务。而且模型参数比通用大模型少，训练和推理的成本更低，模型优化也更容易。
（文章来源：广州日报客户端）