从快速生成逻辑清晰的長(cháng)篇文(wén)章，到无需视频素材即可(kě)生产视频片段，大模型近期发展迅速。

除了聊天机器人、文(wén)生图、编写代码等应用(yòng)之外，大模型如何进一步与行业紧密结合，怎样更具行业黏性，仍是业界需要探讨的问题。

“大模型将為(wèi)各行各业赋能(néng)已经成為(wèi)共识，但在具體(tǐ)实践中如何把大模型与行业、企业的具體(tǐ)业務(wù)结合，仍需不断探索。”在近日召开的亚马逊云科(kē)技生成式AI媒體(tǐ)沟通会上，亚马逊云科(kē)技大中华區(qū)产品部总经理(lǐ)陈晓建认為(wèi)，场景千变万化，各行各业要将大模型强大的技术能(néng)力运用(yòng)好，需要企业有(yǒu)一系列周边能(néng)力来正确、合理(lǐ)、安全、高效地使用(yòng)大模型。

要获得能(néng)够落地各行各业的大模型，首先要有(yǒu)强大的基础模型，之后再结合场景开展与业務(wù)结合的相关训练。為(wèi)此，亚马逊云科(kē)技与美國(guó)人工智能(néng)企业Anthropic开展合作，对Claude 3系列模型进行训练。当前，该模型在复杂任務(wù)中表现出优秀的理(lǐ)解能(néng)力。

但仅有(yǒu)基础模型还遠(yuǎn)遠(yuǎn)不够。虽然大模型能(néng)力非常强，但其应用(yòng)场景和任務(wù)千变万化。使用(yòng)大模型前必须要有(yǒu)定制化调优。如果简单地将基础大模型“拿(ná)来”使用(yòng)，就难以达到最优效果。

训练模型是增加大模型行业黏性的必由之路。“选择应用(yòng)场景训练大模型时，训练端需要一个有(yǒu)足够扩展能(néng)力的规模集群。”亚马逊云科(kē)技大中华區(qū)数据分(fēn)析与生成式AI产品总监崔玮建议，进行行业大模型训练时需要可(kě)靠、安全且弹性足够强的环境，训练之后需要在云端為(wèi)大模型运算提供足够算力服務(wù)等。

在行业大模型落地过程中，人才团队的保障也至关重要。陈晓建表示，即使具备完善的数据基础、进行了很(hěn)好的行业训练，行业大模型仍无法满足行业所有(yǒu)需求。这就需要专业团队开展业務(wù)支持，比如方案架构师与业務(wù)人员共同寻找应用(yòng)场景和解决方案，产品技术专家结合特定需求微调大模型输出模式等。（记者　张佳星）