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编程客栈（）6月21日 消息:在今日的“企业管理者人工智能通识课”上，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生表示，在大模型具体实施中，模型、数据和算力是大家需要格外关注的三个点。

目前，通用大模型一般都是基于广泛的公开文献与网络信息来训练的，上面的信息可能有错误、有谣言、有偏见，许多专业知识与行android业数据积累不足，导致模型的行业针对性与精准度不够，数据“噪音”过大。但是，在很多产业场景中，用户对企业提供的专业服务要求高、容错性低，企业一旦编程提供了错误信息，可能引起巨大的法律责任或公关危机。因此，企业使用的大模型必须可控、可追溯、可修正，而且必须反复与充分测试才能上线。

腾讯认为，客户更需要有行业针对性的行业大模型，再加上企业自己的数据做训练或精调，才能打造出实用性高的智能服务。企业所需要的是，在实际场景中真正解决了某个问题，而不是在100个场景中，每个都只做到了80%。

另外，训练数据越多，模型越大，训练与推理的成本也越高。实际上，大部分的企业场景，可能也不需要通用AI来满足需要。因此，如何在合理成本下，选择合适的模型，是企业客户所需要思考与决策的。

最后，汤道生还表示，大模型只是起点，未来，应编程用落地的产业变革是更大的图景。事实上，不管哪个行业，都应该积极拥抱AI，过去的研发、生产、销售、服务等NokxRjsUN环节中，都有很多依赖人来判断、协调与沟通的地方，今天都值得我们去看看哪些环节，可以叠加AI的生产力，来提质、降本与增效。