近段时间，大量面向行业的垂直类大模型陆续发布。今年二三月，大模型主要还是在概念阶段，而经过几个月的发展，如今探索大模型落地应用成为了主旋律。业界普遍认为，针对具体行业的垂直类大模型，更能够快速实现应用落地。

面向垂直领域的大模型陆续发布

在这场工业革命中，关键的就是要掌握大模型的核心技术和应用场景，即大模型要真正能够变成生产力工具，能为我们所用，还是要走垂直化的路。

在近日正在举办的2023世界人工智能大会，也有不少企业推出垂直领域大模型，比如连续三年受邀出席的实在智能。智能制造作为本次大会重要的分论坛之一，将以实在智能CEO孙林君的主题演讲开启。作为通过自研AGl大模型＋超自动化技术，领跑人机协同时代的人工智能科技公司，首次在线下展示其近期正式上线的实在TARS大模型的杰出性能以及和数字员工融合的巨大潜力。

实在TARS（塔斯）大模型是实在智能基于开源基座模型，在千亿级高质量Tokens上进行了充分训练，历经半年研发后，近期正式上线开启内测的自研垂直领域大语言模型，将为与会者展示实在智能在大语言模型研发方面的实力，并探索其在人工智能领域中的应用潜力。TARS大模型完整复现了Pretrain、SFT和RLHF三个阶段，语言理解能力及指令跟随能力等在横向对比测试中均取得良好效果，构建自研、有效、安全、可信任、可落地的垂直领域大型语言模型。届时，实在智能将分享数字员工的智能化程度、学习能力的提升以及自主决策能力等方面的研究成果，为业界提供了全新的思路和方法。

在最近举办的2023世界人工智能大会上，大模型面临的挑战、产业化路径以及发展机会等是众多企业探讨的重点话题。其中，大模型产业化落地在金融、医疗等行业被公认为具有很大的应用价值，然而同时它也面临挑战。虽然各领域对数字化程度要求比较高，但是对新技术的出现和应用也较为敏感。

至于国产大模型如何能够弯道超车呢？主要还是在垂直领域，当前无论是在算力，还是算法上，都可能受到国际上一些限制，在此处寻求超越其实多多少少存在一些困难，而国产大模型可以基于我们本身市场的优势，在垂直领域找到机会。

近段时间，已经有大批针对媒体、政务、金融、医疗的大模型出现，并逐步取得应用。然而在大模型的应用过程中仍然存在挑战，比如安全问题。对此，业界还需要不断去探索解决之道，让大模型在更多细分场景中的应用变得安全、可靠。