多端融合，打造最优落地效果的多模态百炼
1. 大模型生态与产品升级
- 模型生态：包括三方大模型、通义千问系列、通义万相系列、通义开源系列、通义领域大模型、多模态大模型等。
- 应用生态：涵盖通义晓蜜、听悟析言、GBI妙笔等。
- 产品定位：基于通义大模型，面向企业和开发者客户，提供一站式大模型服务和应用构建平台。
2. 大模型生产力和产品力
- 工具链：包括全链路模型开发工具、模型推理服务、模型训练服务、基础大模型Agent、应用开发工具、模型调优工具、Prompt工程、搜索增强应用广场、效果运营中心等。
- 多模态模型：支持文本生成、图片生成、视觉理解、视频生成、语音识别、语音合成等。
- 效果工具：如LogTrace全链路监测、提示词工程、工作流编排、智能体编排等。
- 安全性：包括用户账号专网通道、数据加密、日志存储、知识库向量数据管理等。
3. 最优效果的RAG应用
- 痛点：企业知识管理复杂、搜索精度差、系统集成难度、模型生成幻觉、端到端生成满意度差、维护成本高。
- 解决方案：多源/异构数据管理、搜索精度提升、模型生成幻觉降低、端到端生成满意度提高、自动化评估。
4. 打造最安全的百炼
- 安全性措施：用户账号专网通道、数据加密、日志存储、知识库向量数据管理、内容安全、模型加密等。
- 资质认证：ISO/IEC 42001认证。
终端大模型的探索及机会
1. 终端大模型的应用
- 端小模型：通过AI Core内置操作系统内核，支持品牌商建立大模型生态，提供丰富端侧应用能力。
- 性能：支持多种AI-SOC芯片，如Qualcomm、MTK、Inter、AMD。
- 市场预测：2024年生成式AI智能手机出货量将达到1亿部，到2027年出货量将达到5.22亿部，AI手机渗透率将达到40%。
2. 端侧大模型的技术链路
- 技术链路：包括Deployment Toolkit、Optimization Plugins、Inference Framework等。
- 性能对比：Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B等模型的性能评测。
开放应用架构，建设全新可精细化运营的百炼
1. RAG应用落地实践与挑战
- 背景与挑战：幻觉问题、长尾问题、知识受限、时效性等。
- 解决方案：混合OCR、规则解析、离线VL、在线VL、layout prompt等多种理解方式。
2. 多语言多模态RAG技术研发与应用
- 需求和功能演进：多模态、文档理解、表格理解、KV信息抽取、多语言等。
- 关键技术：多模态多语言Embedding、ReRank模型、CLIP模型等。
3. 可持续运营—大模型应用优化技术实践
- 优化思路与选型：对齐训练、DPO微调、SFT/PEFT、检索增强生成、上下文学习、继续预训练等。
- 案例分析：基于Meta-Prompt的提示词优化实践，提高文本理解与分析能力。
结论
阿里云百炼通过多端融合、开放应用架构和技术优化，致力于为企业和开发者提供高效、安全、多元的大模型服务与应用，推动AI时代的全面发展。
