從快速生成邏輯清晰的長篇文章，到無需視頻素材即可生產視頻片段，大模型近期發展迅速。

除了聊天機器人、文生圖、編寫代碼等應用之外，大模型如何進一步與行業緊密結合，怎樣更具行業黏性，仍是業界需要探討的問題。

“大模型將為各行各業賦能已經成為共識，但在具體實踐中如何把大模型與行業、企業的具體業務結合，仍需不斷探索。”在近日召開的亞馬遜云科技生成式AI媒體溝通會上，亞馬遜云科技大中華區產品部總經理陳曉建認為，場景千變萬化，各行各業要將大模型強大的技術能力運用好，需要企業有一系列周邊能力來正確、合理、安全、高效地使用大模型。

要獲得能夠落地各行各業的大模型，首先要有強大的基礎模型，之后再結合場景開展與業務結合的相關訓練。為此，亞馬遜云科技與美國人工智能企業Anthropic開展合作，對Claude 3系列模型進行訓練。當前，該模型在復雜任務中表現出優秀的理解能力。

但僅有基礎模型還遠遠不夠。雖然大模型能力非常強，但其應用場景和任務千變萬化。使用大模型前必須要有定制化調優。如果簡單地將基礎大模型“拿來”使用，就難以達到最優效果。

訓練模型是增加大模型行業黏性的必由之路。“選擇應用場景訓練大模型時，訓練端需要一個有足夠擴展能力的規模集群。”亞馬遜云科技大中華區數據分析與生成式AI產品總監崔瑋建議，進行行業大模型訓練時需要可靠、安全且彈性足夠強的環境，訓練之后需要在云端為大模型運算提供足夠算力服務等。

在行業大模型落地過程中，人才團隊的保障也至關重要。陳曉建表示，即使具備完善的數據基礎、進行了很好的行業訓練，行業大模型仍無法滿足行業所有需求。這就需要專業團隊開展業務支持，比如方案架構師與業務人員共同尋找應用場景和解決方案，產品技術專家結合特定需求微調大模型輸出模式等。（記者　張佳星）