隨著通用語(yǔ)言大模型的蓬勃興起，模型的語(yǔ)義理解能力已躍升至前所未有的新高度。然而，將其無(wú)縫融入實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中仍面臨一定挑戰(zhàn)。
為了幫助客戶(hù)跨越AI的“最后一公里”，確保AI技術(shù)精準(zhǔn)落地于業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，優(yōu)刻得推出模型微調(diào)服務(wù)，旨在幫助客戶(hù)降低技術(shù)門(mén)檻與學(xué)習(xí)成本，迅速構(gòu)建出貼合其業(yè)務(wù)需求的專(zhuān)屬垂直模型。
在生物醫(yī)藥這一高度專(zhuān)業(yè)化的領(lǐng)域，傳統(tǒng)的研發(fā)模式往往伴隨著高昂的時(shí)間和經(jīng)濟(jì)成本。鑒于該客戶(hù)業(yè)務(wù)的全球化布局，涉及的大量中文醫(yī)藥與技術(shù)文檔需精準(zhǔn)轉(zhuǎn)化為英文，其中不僅涵蓋復(fù)雜的專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)，還對(duì)翻譯的效率、專(zhuān)業(yè)性、準(zhǔn)確性提出了極高要求，企業(yè)每年在翻譯的投入上超過(guò)百萬(wàn)。
為破解這一難題，該企業(yè)開(kāi)始尋求更優(yōu)質(zhì)的解決方案。優(yōu)刻得依托模型微調(diào)服務(wù)，為客戶(hù)量身打造了AI智能翻譯平臺(tái)，顯著降低了對(duì)人工翻譯的依賴(lài)，實(shí)現(xiàn)了翻譯效率與質(zhì)量的雙重飛躍。
萬(wàn)事起頭難，由于醫(yī)藥行業(yè)特有的高專(zhuān)業(yè)壁壘，在項(xiàng)目初啟動(dòng)時(shí)，即面臨了一些挑戰(zhàn)，包含客戶(hù)提供的數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、數(shù)據(jù)格式復(fù)雜多樣，以及跨部門(mén)語(yǔ)料風(fēng)格差異大等。
使命必達(dá)的優(yōu)刻得團(tuán)隊(duì)，通過(guò)定制化模型構(gòu)建、專(zhuān)有詞庫(kù)擴(kuò)充，并在客戶(hù)的專(zhuān)業(yè)指導(dǎo)下不斷迭代優(yōu)化，最終在短短2個(gè)半月內(nèi)，成功交付了一個(gè)翻譯效率倍增、成本節(jié)省高達(dá)70%的私有化大模型翻譯平臺(tái)。
該平臺(tái)不僅提升了醫(yī)藥文獻(xiàn)的翻譯精度，還依托醫(yī)藥研發(fā)與生產(chǎn)數(shù)據(jù)的持續(xù)反哺，實(shí)現(xiàn)了大模型的自我學(xué)習(xí)與進(jìn)化，有力支撐了客戶(hù)在藥物研發(fā)與國(guó)際化拓展方面的戰(zhàn)略需求。
生物醫(yī)藥是國(guó)家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，國(guó)家大力鼓勵(lì)創(chuàng)新藥的發(fā)展，本次合作正是雙方對(duì)于“人工智能+”行動(dòng)的響應(yīng)和落地。經(jīng)過(guò)一期項(xiàng)目的良好實(shí)踐，雙方已在商討二期更復(fù)雜的文檔翻譯需求，以及AI大模型在醫(yī)藥領(lǐng)域更多業(yè)務(wù)場(chǎng)景中落地應(yīng)用。
與此同時(shí)，客戶(hù)對(duì)優(yōu)刻得的公有云模型微調(diào)服務(wù)也表現(xiàn)出濃厚興趣，期待在未來(lái)基于優(yōu)刻得智算平臺(tái)的技術(shù)服務(wù)能力，為企業(yè)創(chuàng)造更多業(yè)務(wù)價(jià)值，雙方聯(lián)合推動(dòng)生物醫(yī)藥這一戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。
