2023年11月30日，在這歲月如新，冬藏瑞雪之際，優(yōu)合集團(tuán)重磅發(fā)布“優(yōu)頂特人工智能產(chǎn)業(yè)大模型”和優(yōu)合集團(tuán)牛副標(biāo)準(zhǔn)、優(yōu)合集團(tuán)豬副標(biāo)準(zhǔn)，這是全球冷鏈產(chǎn)業(yè)的變革，科技創(chuàng)新的重大應(yīng)用。
優(yōu)合集團(tuán)2003年成立于深圳，深耕厚植全球冷鏈產(chǎn)業(yè)二十載，依據(jù)國家數(shù)據(jù)顯示連續(xù)9年居進(jìn)口凍品行業(yè)首位，2023年進(jìn)入中國企業(yè)500強(qiáng)第404位，取得驕人的成績同時(shí)，優(yōu)合集團(tuán)將這沉淀了數(shù)十年的數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)、業(yè)務(wù)邏輯，以科技創(chuàng)新為核心，迭代開發(fā)出了“優(yōu)頂特冷鏈產(chǎn)業(yè)大模型”，并以7大應(yīng)用和數(shù)字場景實(shí)現(xiàn)。對(duì)加快全球冷鏈產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，加強(qiáng)全球農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的基礎(chǔ)建設(shè)，通過構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)通道，打造高質(zhì)量的發(fā)展。
在踐行踐知的同時(shí)，優(yōu)合集團(tuán)在農(nóng)業(yè)民生領(lǐng)域以優(yōu)頂特人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，通過數(shù)字經(jīng)濟(jì)通道加大加寬數(shù)字貿(mào)易的深度，在這快速發(fā)展的數(shù)智化變革時(shí)代，優(yōu)合集團(tuán)不斷超越自我，不斷勇于攀登，打造高質(zhì)量發(fā)展的全球農(nóng)業(yè) 產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。
通過優(yōu)頂特產(chǎn)業(yè)大模型具備強(qiáng)大的多模態(tài)理解能力，提供智能核驗(yàn)、船期查詢、精準(zhǔn)預(yù)測等解決方案為客戶解決行業(yè)痛點(diǎn)，有效解決企業(yè)滯箱、滯港費(fèi)用，提升運(yùn)營效率。實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)對(duì)比和分析能力，讓OCR單證識(shí)別高效完成，確保順利通關(guān)。對(duì)企業(yè)進(jìn)行全面的信用評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)分析，能精準(zhǔn)匹配融資需求，為企業(yè)發(fā)展提供資金保障
依托于優(yōu)頂特人工智能產(chǎn)業(yè)大模型的七大解決方案與牛副標(biāo)準(zhǔn)與豬副標(biāo)準(zhǔn)”兩個(gè)底層標(biāo)準(zhǔn)”助力企業(yè)快速解決政策資訊、選品選廠、商機(jī)撮合、融資推薦等運(yùn)營場景，實(shí)現(xiàn)智慧運(yùn)營、智慧風(fēng)控和精細(xì)管理，實(shí)現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈的降本增效和良性增長，開啟全球冷鏈農(nóng)產(chǎn)品智能時(shí)代,。
冷鏈農(nóng)產(chǎn)品流通的最大特點(diǎn)是產(chǎn)地廣、產(chǎn)品多、標(biāo)準(zhǔn)化不高。以進(jìn)口農(nóng)產(chǎn)品凍品為例：上百個(gè)進(jìn)口國家、超過千家加工企業(yè)，數(shù)萬個(gè)品種，不同國家使用不同文字，不同的貨幣交易，不同的養(yǎng)殖標(biāo)準(zhǔn)，切割標(biāo)準(zhǔn)，不同的交易方式。農(nóng)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)難把握、質(zhì)量不穩(wěn)定、匯率每時(shí)每刻變化、商品價(jià)格不斷波動(dòng)，也導(dǎo)致在流通環(huán)節(jié)中，運(yùn)營成本高、信息不對(duì)稱、環(huán)節(jié)不透明、流程不標(biāo)準(zhǔn)、管理不高效，需要花費(fèi)大量的時(shí)間進(jìn)行信息獲取與溝通交流。
同時(shí)，因農(nóng)產(chǎn)品的特殊性，商品運(yùn)輸需要使用冷鏈物流，溫區(qū)控制，對(duì)運(yùn)輸條件，運(yùn)輸標(biāo)準(zhǔn)，庫存監(jiān)管都提出了很高的要求，再加上農(nóng)產(chǎn)品對(duì)于檢驗(yàn)檢疫，食品安全，健康標(biāo)準(zhǔn)，生產(chǎn)要求，不同類別的農(nóng)產(chǎn)品都是千差萬別，也使得農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的復(fù)雜性較高。
在產(chǎn)業(yè)背景下，優(yōu)頂特人工智能團(tuán)隊(duì)希望找到一條產(chǎn)業(yè)端人工智能應(yīng)用的潛在道路。通過一個(gè)智能前端，更高效的理解問題，解答問題，更加貼近客戶的實(shí)際需求，更加深入理解產(chǎn)業(yè)。依托優(yōu)合集團(tuán)近幾十年的數(shù)據(jù)積累，踐知踐行下優(yōu)合最終選擇以Llama2的開源模型架構(gòu)作為優(yōu)頂特產(chǎn)業(yè)大模型的模型底座進(jìn)行本地部署。
依托十余年深耕產(chǎn)業(yè)積淀的大量高質(zhì)量產(chǎn)業(yè)及行業(yè)數(shù)據(jù)，中、英文無監(jiān)督數(shù)據(jù)和平行語料等預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訂單30萬張，相關(guān)貿(mào)易單證過百萬張，客服聊天多輪對(duì)話記錄500TB，內(nèi)部運(yùn)營知識(shí)庫及制度文檔三萬余篇，相關(guān)產(chǎn)業(yè)調(diào)研報(bào)告一千余篇，專業(yè)機(jī)構(gòu)：行業(yè)協(xié)會(huì)，咨詢機(jī)構(gòu)文章數(shù)萬篇。政策法規(guī)，法律法條數(shù)百部。專業(yè)網(wǎng)站，公眾號(hào)文章及知識(shí)數(shù)萬篇，專業(yè)書籍700余本。優(yōu)合與船公司，地方單一窗口，多家專業(yè)數(shù)據(jù)源，咨詢研究機(jī)構(gòu)，征信機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的共享與對(duì)接。最終于2023年11月30日發(fā)布了優(yōu)頂特產(chǎn)業(yè)大模型。
優(yōu)頂特產(chǎn)業(yè)大模型訓(xùn)練參數(shù)為13B(130億)，Sequence Length(序列長度)2048，Learning Rate（學(xué)習(xí)率）為5e-5，batch size(批次)512，BF16(精度)(支持gpu A100以上)，使用 deepspeed zero2 進(jìn)行訓(xùn)練。通過提高單卡算力利用率實(shí)現(xiàn)提效節(jié)能，深度優(yōu)化模型的參數(shù)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練策略，可以用更短的時(shí)間完成同等規(guī)模模型的訓(xùn)練。目前，優(yōu)頂特產(chǎn)業(yè)大模型也在以每25天迭代一版的速度進(jìn)行持續(xù)進(jìn)化。
優(yōu)頂特產(chǎn)業(yè)大模型作為一個(gè)統(tǒng)一的產(chǎn)業(yè)智能前端，通過信息抽取、多模態(tài)理解、文本生成、語言理解、知識(shí)問答、數(shù)據(jù)分析、聯(lián)想推薦等七大底層能力，衍生出了行情資訊、智能撮合、智能溯源、智能報(bào)關(guān)、智能融資、智能客服和智能守貨七大應(yīng)用，形成了肉類大模型、水產(chǎn)大模型、水果大模型等三個(gè)行業(yè)大模型。
過往，80%的下游客戶，雖然擁有自己的采購渠道，但采購渠道單一，仍然需要通過大量比對(duì)，評(píng)估市場行情和價(jià)格趨勢做出決策與判斷。剩余20%的客戶，缺乏采購渠道，在準(zhǔn)備拓寬品類，進(jìn)軍新市場時(shí)，都需要花費(fèi)極高的時(shí)間成本。從了解政策行情，到評(píng)估成本收益，到選品選廠，下游客戶平均需要訪問海外網(wǎng)站多達(dá)30余個(gè)，閱讀條款流程數(shù)百條，查詢比對(duì)工廠20家，查詢商品類目數(shù)百種，調(diào)研時(shí)間數(shù)百小時(shí)。同時(shí)，因?yàn)樾畔⒉粚?duì)稱，環(huán)節(jié)不透明，64%的客戶無法通過金融機(jī)構(gòu)獲取融資，產(chǎn)業(yè)金融流轉(zhuǎn)不暢?，F(xiàn)在，下游客戶和產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈企業(yè)在商機(jī)撮合，智慧運(yùn)營和精細(xì)管理等相關(guān)場景，都可以通過優(yōu)頂特產(chǎn)業(yè)大模型來進(jìn)行快速的信息和數(shù)據(jù)獲取，同時(shí)獲得文本生成，精準(zhǔn)推薦，線上看貨等服務(wù)。從行情政策搜索，選品選廠開始，客戶不再需要到各個(gè)網(wǎng)站和微信群中查詢信息，尋找歷史報(bào)盤，查詢供應(yīng)商及商品資料，通過大模型智能前端，可以輕松獲得相關(guān)數(shù)據(jù)，并智能推薦最合適的商品及供應(yīng)商，精準(zhǔn)撮合。同時(shí)幫助客戶快速評(píng)估交易成本，心中有數(shù)。通過導(dǎo)入行業(yè)專業(yè)詞庫，多語言翻譯能力進(jìn)一步提升，專業(yè)名詞精準(zhǔn)理解翻譯。在物流狀態(tài)查詢中，客戶不再需要登錄各個(gè)船公司網(wǎng)站進(jìn)行查詢，通過簡單的問答可以實(shí)時(shí)了解訂單的物流狀態(tài)及當(dāng)前位置，同時(shí)根據(jù)預(yù)測算法，大模型將進(jìn)行船期的精準(zhǔn)預(yù)測。在國際貿(mào)易中產(chǎn)生的上百種單證及文件，也不再需要人工進(jìn)行識(shí)別與核驗(yàn)，大模型的多模態(tài)理解能力可以自動(dòng)識(shí)別文件類型，提取重要信息并進(jìn)行單證間的相互校驗(yàn)，確保單單相符。在融資付匯環(huán)節(jié)，大模型可以根據(jù)客戶的情況智能推薦融資產(chǎn)品，并在客戶授權(quán)后將相關(guān)數(shù)據(jù)推送至金融機(jī)構(gòu)，融資線上化，大大提升融資效率，解決客戶“融資難，融資貴”的普遍痛點(diǎn)。同時(shí)，通過多模態(tài)理解能力，大模型還可以幫助客戶進(jìn)行智能守貨與線上看貨，進(jìn)一步降低風(fēng)險(xiǎn)，出入庫流程進(jìn)一步優(yōu)化，整體效率大幅提升。
未來的全球經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)了高度不確定性，整個(gè)行業(yè)的競爭格局也越來越復(fù)雜。然而，在眾多的不確定性當(dāng)中，有一個(gè)非常確定的道路，那就是產(chǎn)業(yè)和數(shù)字的數(shù)實(shí)結(jié)合。數(shù)字技術(shù)作為全球科技變革產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力，對(duì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)的降本增效發(fā)揮了重大的作用，也創(chuàng)造了巨大的想象空間。不僅能解決交易效率的問題，如何幫消費(fèi)者找到正確的商品，提供高效的交易服務(wù)和履約服務(wù)，同時(shí)還能解決產(chǎn)業(yè)效率的問題，深入到?jīng)Q策、生產(chǎn)、流通等更長也更復(fù)雜的鏈路。未來，優(yōu)頂特行業(yè)大模型將在用戶交互、風(fēng)控運(yùn)營、客戶服務(wù)的全流程都帶來更加驚喜的變化，這些變化包括更低的運(yùn)營成本、營銷成本與風(fēng)控成本、更高的效率和更好的體驗(yàn)?？梢哉雇磥恚恍枰獡碛幸粋€(gè)智能的前端，就能夠處理眾多的服務(wù)難題。實(shí)現(xiàn)信息的極度壓縮，輸出高質(zhì)量的知識(shí)服務(wù)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。
客戶需求，是產(chǎn)業(yè)大模型進(jìn)化的方向，降本增效，是產(chǎn)業(yè)大模型不懈的追求。未來，優(yōu)合將與全球供應(yīng)商，全球客戶，全球冷鏈產(chǎn)業(yè)鏈上包括冷庫，冷車，港口，船公司，報(bào)關(guān)行在內(nèi)的服務(wù)商，全球金融機(jī)構(gòu)等產(chǎn)業(yè)生態(tài)伙伴攜手，持續(xù)迭代優(yōu)頂特產(chǎn)業(yè)大模型，共創(chuàng)基于智能驅(qū)動(dòng)的未來產(chǎn)業(yè)。 |
