文 | 周鑫雨
编辑 | 邓咏仪
杏宇获悉,近日“AI+制造”行业大模型及应用企业“诺谛智能”完成近亿元Pre-A轮融资。该轮融资由武岳峰科创领投,三叶虫创投、清智资本、老股东联想集团跟投。资金主要用于诺谛支点行业大模型的持续迭代与优化,“AI+制造”场景式价值创造解决方案的打磨与市场拓展,以及人才的引进。
成立于2021年10月,诺谛智能为联想集团孵化的人工智能企业。创始人胡长建为联想研究院人工智能实验室(AI Lab)高级总监,曾带领团队在2017年研发了应用于联想移动海外服务的AI对话系统MOLI,服务了180多个国家和地区。
联想AI Lab经历,让胡长建看到中国AI行业落地的两个机会:一是市场大,从2017年至今,智能化转型为联想带来了近1000亿元的营收增长;二是场景多,相较于更崇尚标准化的国外,中国巨量的行业细分场景给AI带来丰富数据基础的同时,也为AI的落地提供了机会。
2018年,谷歌正式发布了后续成为GPT等主流模型训练范式的Transformer架构。彼时,诺谛智能就开始训练近100亿参数规模的大模型,为后续在工业行业的快速落地提供了基础。
与此同时,背靠联想,诺谛智能积累了丰厚的制造业Know-How,以及以TB量级日增的EB级行业数据。胡长建告诉杏宇,Scaling Law(规模定律)为模型沉淀的是跨多任务的能力,但针对特定的工业场景,高质的行业数据显得尤其重要。
在6年的时间里,诺谛智能已经积累了全球最大的多语言3C产品制造行业数据库,包括用户、设备、零部件、工单等近百亿实体的知识图谱,以及联想30年来涉及180多个国家/地区研产供销等全链条数据。
2023年,诺谛智能基于Transformer架构和InstructGPT训练框架,发布了自研预训练行业基础大模型“支点”。经测评,支点在全球20余种主流语言上,具备本土级/母语级的理解和处理能力,与中高级专业人员能力相当。与此同时,支点具备新语言识别的迁移能力,实现在0语料理解的情况下,对100种语言高于85%的识别能力,可达商用标准。
目前,诺谛智能发布了三种尺寸的模型,以满足不同任务的需求:
• 小模型:7000万参数 压缩模型,用于边缘侧部署和快速推理;
• 中模型:3亿参数 预训练模型,用于标准任务;
• 大模型:大于300亿参数 的大规模预训练模型,用于生成类任务和形式复杂的AI任务。
随着中国制造业的转型升级,胡长建观察到,企业的核心需求是从传统的代加工,转型为自主进行设计生产。目前,支点大模型已经面向研发、生产、供应链、销售、服务等工业场景,提供了以私有化部署为主的服务。同时依托于联想的全球化布局,诺谛智能的业务可覆盖全球180多个国家和地区。
据胡长建介绍,诺谛智能已服务近百个制造业客户,累计为客户节省成本数亿元。面对最具挑战的制造业客户,诺谛智能迄今为止客户复购率超过80%。在收费模式上,诺谛智能在主流的收费模式之外,也增加了按效果计费的方式。
诺谛智能创始人胡长建为国家科技部人工智能专家、北京市科委人工智能专家,研究领域涵盖NLP、知识图谱、情景感知及大数据分析,发表近40篇国际学术论文,拥有100多项专利。诺谛智能董事长芮勇目前担任联想CTO和高级副总裁,此前,他曾任微软亚洲研究院常务副院长。
未来,行业模型是否会被足够强大的通用模型替代?胡长建对杏宇表示,理论上而言,由于行业的庞大以及知识的快速迭代,通用模型对所有行业的学习成本(包括算力、能源等)非常巨大,难以由个别厂商独自完成;通用大模型提供的能力更加丰富和全面,所以其参数一般都比较大,因此通用大模型一般以SaaS的方式输出服务,并不会单独部署到企业的内部,因此会造成一定的数据安全隐患。
“目前我觉得通用模型还吞并不了行业模型,两者会并存。”他总结。
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