那么，用友為什么要堅持做大模型？用友YonGPT2.0與其它大模型有何不同？企業(yè)通過(guò)YonGPT2.0可以獲得什么？

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我們知道，用友BIP產(chǎn)品的AI價(jià)值觀(guān)是“AI服務(wù)于人，融入業(yè)務(wù)，數據優(yōu)先”。用友發(fā)現，當企業(yè)在應用大模型時(shí)，遇到一些專(zhuān)業(yè)能力問(wèn)題。比如：

一、在企業(yè)應用中，百億模型是性?xún)r(jià)比最高的大模型，大中小企業(yè)都能用得起。千億推理與訓練成本高，速度慢，在私有化專(zhuān)屬化中，難以推廣；

二、通用領(lǐng)域的大模型在處理企業(yè)業(yè)務(wù)問(wèn)題時(shí)候，經(jīng)常會(huì )有一些魯棒性的問(wèn)題，表現不太穩定。

三，企業(yè)應用紛繁復雜，沒(méi)有專(zhuān)業(yè)沉淀知識的通用大模型很難適應；

四，對于企業(yè)來(lái)說(shuō)，他們希望的大模型能夠達到穩定、快速、成本可控。

基于此，用友希望通過(guò)YonGPT2.0，來(lái)集中于解決提升企業(yè)專(zhuān)業(yè)能力的問(wèn)題，利用企業(yè)的一些內部數據，以及專(zhuān)家的一些知識經(jīng)驗去訓練一個(gè)專(zhuān)業(yè)的模型。讓一個(gè)百億模型在解決企業(yè)問(wèn)題的專(zhuān)業(yè)能力和實(shí)際效果上，能夠超過(guò)千億模型。

面對大模型魯棒性不夠，信任度普遍不高的問(wèn)題，YonGPT2.0建立了一整套應用框架，加上Agent、RAG兩個(gè)應用應用框架，大模型的學(xué)習平臺相結合，可以很好的去彌補大模型幻覺(jué)的問(wèn)題，或者是在企業(yè)內部解決數據安全性的問(wèn)題；其次，YonGPT2.0將大模型與小模型進(jìn)行融合。比如用一些小模型，來(lái)快速解決智能助理意圖識別。這樣可以解決大模型的局限性問(wèn)題。

大模型最終需要解決的是業(yè)務(wù)問(wèn)題。因此打造企業(yè)大模型，不單純靠的是技術(shù)的創(chuàng )新，更需要懂得企業(yè)場(chǎng)景和業(yè)務(wù)邏輯。YonGPT2.0正是這樣一個(gè)深懂企業(yè)的垂類(lèi)大模型。

首先，需要了解企業(yè)的需求和痛點(diǎn)問(wèn)題。目前已經(jīng)有5.8萬(wàn)中大型企業(yè)選擇用友來(lái)進(jìn)行數智化轉型，在服務(wù)這些企業(yè)過(guò)程中，用友深懂企業(yè)的需要，并能夠很快給出相應的解決方案；

其次，企業(yè)的需求需要通過(guò)場(chǎng)景來(lái)實(shí)現。YonGPT是用友商業(yè)創(chuàng )新平臺-用友BIP的重要組成，用友BIP服務(wù)企業(yè)經(jīng)營(yíng)全流程，包含人財物產(chǎn)供銷(xiāo)等方方面面，具有豐富的應用場(chǎng)景。并且不同場(chǎng)景通過(guò)智能化的業(yè)務(wù)運營(yíng)、自然化的人機交互、智慧化的知識生成、語(yǔ)義化的應用生成等，提供了10大領(lǐng)域，14個(gè)行業(yè)，近百種的豐富場(chǎng)景，來(lái)提升企業(yè)的生產(chǎn)效率、降低風(fēng)險、科學(xué)決策、業(yè)務(wù)創(chuàng )新；

無(wú)數據不AI，通過(guò)數據沉淀過(guò)程，用戶(hù)可以快速從不同維度數據去了解企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的問(wèn)題。YonGPT2.0將企業(yè)經(jīng)營(yíng)的方方面面數據進(jìn)行匯總，通過(guò)機器學(xué)習平臺進(jìn)行學(xué)習，幫助企業(yè)提升智能化運營(yíng)能力；

大模型需要通過(guò)不斷學(xué)習來(lái)提升它的專(zhuān)業(yè)能力。YonGTP2.0提供了大模型閉環(huán)學(xué)習平臺，使整個(gè)大模型處于一個(gè)不斷學(xué)習，不斷進(jìn)化的過(guò)程。學(xué)習進(jìn)化完以后的模型，可以結合RAG、Agent這兩個(gè)應用框架，創(chuàng )新更多應用，服務(wù)更多的領(lǐng)域以及行業(yè)，最后從領(lǐng)域、行業(yè)反饋的數據，再來(lái)指導和促進(jìn)模型的專(zhuān)業(yè)能力提升；

提供了懂企業(yè)的專(zhuān)家知識，用友將36年服務(wù)客戶(hù)經(jīng)驗、數據積累與項目經(jīng)驗，通過(guò)模型學(xué)習的方式沉淀到專(zhuān)業(yè)大模型中，以此對模型進(jìn)行訓練，變成一個(gè)更加專(zhuān)業(yè)的大模型。