發起電商行業革命!阿里媽媽放出了 AI 大招

2024年03月29日10:35:04 科技 1697

關於 AI 的敘事里,會有許多人把 2023 年稱為 AI 元年。

隨着 OpenAI 推出大模型產品,其在自然語言處理方面的優秀表現,使得大模型成為人工智能行業的香餑餑。

除了 OpenAI ,Meta谷歌阿里等企業各自推出了自己最新的大模型產品……堪稱“百模大戰”。

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這些產品,老狐基本都體驗過,但我個人常用到的功能還比較基礎,比如讓它幫進行一些“簡單”的計算,查找資料,以及完成一些簡單的文字工作。

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但在 2024 年,服務於各個行業的垂直大模型產品,在通用大模型的基礎上醞釀了一年後,也將如雨後春筍般迎來爆發。

企業服務公司 Intercom 基於 GPT-4 開發了聊天機器人 Fin,應用於客戶服務

軟件公司 Wix 基於GPT-4,簡化了網站創建流程,提升了網站內容文本質量。

阿里也基於通義大模型,推出了應用於醫療的通義仁心,應用於金融行業的通義點金。

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最近,阿里媽媽發布了全新的 LMA(Large Model for Advertising)大模型技術,將幫助商家和消費者,更高效精準地建立人貨匹配關係。

老狐簡單給大家介紹一下,阿里媽媽的這個 LMA 大模型技術是基於阿里自研的大模型,能夠更精準地理解用戶在多模態場景下(圖文、視頻和直播)的行為和興趣,分析還原消費者更真實的需求和興趣。

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通過該技術,商家能夠更好地理解消費者需求,反過來,消費者也更高效地找到自己想要的產品,提高了雙方的交易效率。

所以到 2024 年,我們會看到更多基於大模型的垂直大模型出現,大模型也將在更多場景融入我們的工作和生活。

到這裡,可能有很多小夥伴會問了,什麼是通用大模型?什麼是垂直大模型?

老狐給解釋一下,通用大模型,追求產品的通用性,像我們熟悉阿里的通義、百度的文心都屬於通用大模型,其中 sora 和通義萬相屬於通用視覺大模型。

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而垂直大模型則是以產品開發為目的,在大模型基礎上投入行業相關資料預訓練,並應用於醫療、電商、金融等垂直領域的產品。

像阿里媽媽 LMA 大模型技術服務於淘系平台,通義點金應用於金融平台,盤古氣象大模型用於氣象預測。

打個比方,通用大模型是剛剛建成的大商場,只有一樓入駐了超市,二樓、三樓、頂樓還是空閑狀態。

而垂直大模型就是後來入駐的黃金珠寶店、品牌服飾店、奶茶火鍋店、電影院,通過特定的“裝修”和調整,改變店面功能,以符合需求不同的消費人群。

以阿里媽媽 LMA 大模型技術為例,它本身還是建立在阿里自研大模型的基礎之上,通過對電商場景的超大規模多模態預訓練,獲得了對圖像、文本、視頻等多種模態的高質量表徵。

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然後再 Fine-Tuning(微調),平台通過與消費人群的互動,獲取他們的信息,用這些信息對大模型的高質量表徵進行微調,使得表徵與消費人群行為更匹配。

最後,這些表徵可以提升 CVR(點擊率)和 CTR(轉化率)預估模型的準確率,幫助商家更好地預判投放效果。

此外,因為 LMA 大模型技術擁有世界知識和推理能力,還可以結合消費人群的行為,對當下消費者的需求進行精準的預測。

比如老狐在淘寶搜索“適合跑步的鞋”,大模型推理出我需要一款跑鞋,給出專業碳板跑鞋、入門緩震跑鞋、休閑跑鞋等選項。

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大模型根據我喜歡運動休閑類產品,再結合季節、地域、溫度、性別、甚至弓平足等信息,就能判斷出我需要一款透氣性良好、適合春夏季節穿着的休閑跑鞋。

在這個過程中,大模型優秀的語言理解能力,精準推理出消費人群對商品的需求;同時它也能根據商品詳情的文字、圖片、視頻、聲音等多模態信息,更好理解商品特徵。

二者結合,把商品推薦給真正需要該類商品的消費人群,對消費人群和商家來說,提高了交易效率。

想要大模型技術能夠服務於更多領域,產生更多價值,就需要對通用大模型投入更多行業資料訓練,變成應用於特定領域的大模型產品,就像變成專門為淘系平台服務的阿里媽媽 LMA 大模型技術,才能發揮出有效的價值。

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到目前為止,熱門通用大模型的商業熱度遠不如新聞熱度,雖然它的通用性更高,但對於企業而言,並不需要大模型的通用性。

相反,垂直大模型更符合企業在垂直領域對質量和精度的要求,因此,面向 B 端的垂直大模型反而比通用大模型有更多的商業落地機會。

有媒體統計了國內近 30 款大模型應用,具有商業落地項目的有十款左右,而這十款的商業化方向都是 To B,鮮有 To C 的項目。

如今,已經有投資人和企業高管出來呼籲,大模型要找到 To B 的應用場景,各家大模型在技術路線上沒有多大差別,應用層面能解決什麼需求,才是大模型未來最大的差異。

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好比運營商場,一個商場的選址和建築面積固然重要,但入駐的商家同樣對客流量和營收有至關重要的作用。

OpenAI 在 2023 年實現了 20 億美元的營收,除去向用戶收取訂閱費之外,OpenAI 也與許多企業展開了合作,包括像微軟摩根斯坦利、貝恩諮詢、多鄰國等知名企業。

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微軟將 GPT-4 裝進了 Office 365 Copilot 中,作為辦公助手替用戶處理一些瑣碎事務,多鄰國則與 OpenAI 合作,把部分翻譯工作交由了 GPT-4 來完成,以此提高企業效率。

國內垂直大模型方面,去年發布的盤古氣象大模型,便是經過大量氣象資料預訓練,大大提高了氣象預測的精度,能夠在 1.4 秒內預測全球氣象。

通義靈碼也是在通義大模型基礎上,投餵了海量編程教材和資料後,調教出來的編程大模型,能夠幫助程序員完成常規需求。

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以上是大模型最直接的應用價值,在商業領域,通過技術聯動和運營支持,垂直大模型應用還能創造更多潛在價值,提供更多的增長可能性。

在阿里媽媽的 LMA 大模型技術上,除了前面提到的精準匹配能力,給賣家帶來確定的增長之外,它還能為賣家帶來更多價值。

它更精準的人群理解能力,更直接有效地為商家鎖定目標人群,實現更精準的目標人群運營。

以前的商品推薦,往往是基於一個簡單的用戶行為邏輯,如果小帥買了產品 A,又看過產品 BCD,小黑在買了產品 A 後,平台就會向他推薦 BCD,但事實上,小帥和小黑可能是完全不同的消費傾向。

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在 LMA 大模型技術這裡,它會分析小帥和小黑的購物特點,比如都買運動鞋,但小帥的消費大多是戶外場景,小黑的消費大多與休閑辦公場景,他倆的興趣愛好和生活場景完全不同。

所以大模型給小黑推薦時,他看到的是相同興趣的人購買的產品,而不是買同一雙鞋的小帥購買的產品。

大模型能夠做到更精細地將消費群體“人以類聚,物以群分”。

此外,LMA 大模型技術還能識別且快速抓取高增長潛力的細分領域。

熱愛戶外的小帥,他的生活場景有更細分的產品需求,比如在室外,需要皮膚衣或衝鋒衣、露營裝備、防晒護膚品、防蚊蟲產品,因此在服裝、護膚、露營領域的商家都能在這個細分賽道找到消費人群。

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更好的理解能力,帶來了更高效的貨品運營能力,商家更容易打造爆款商品,也幫助商家更好地完成冷啟動。

看到 LMA 大模型技術在電商這裡的作用,我想小夥伴們理解了什麼是垂直大模型在應用層面的優勢,給電商平台提供的增長機會,具有很大的想象空間,為此,阿里媽媽做了進一步的準備。

阿里媽媽近期還會發布一款革命性的新產品,支持商品和直播全站推能力,為商家提供進一步的流量支持,用付費撬動自然流量,激發全局流量,商家更容易打造爆款。

毫無疑問,阿里媽媽全新發布的 LMA 大模型技術和這款革命性新產品的結合將會帶來巨大的流量,但是互聯網無數例子證明,流量來了,這潑天的富貴得接得住,否則再大流量都是白搭。

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阿里媽媽已經在品牌端、商品端和商家端做好運營計劃。

品牌端,阿里媽媽發起了「新質品牌計劃」,運用 LMA 大模型技術,聚焦高潛力賽道和高潛力商家,通過配備專屬營銷客戶、高配服務權益、定製經營解決方案等三位一體的服務,幫助商家抓住這些確定性的增量消費市場。

商品端,推出「新質好貨計劃」,通過 LMA 大模型技術,把優質商品推送給最適配的需求和人群。

商家端,「新商培育計劃」則是以 AI 工具賦能商家運營,提供 AI 經營工具,幫助商家分析和營銷。在創作方面,商家免費使用萬相實驗室的工具,創作圖文、視頻等素材,降低運營成本

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阿里媽媽通過 LMA 大模型技術 + 革命性產品 + 3 大商家扶持計劃,將會給整個淘系平台帶來新的增長可能。

這就是垂直大模型的價值,把它投入一個行業,將會帶來革命性的改變和巨大的增長機會。

去年 9 月,新任阿里巴巴集團 CEO、也是前阿里媽媽負責人吳泳銘發布全員信,宣布了阿里兩大戰略重心:用戶為先、AI 驅動。

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阿里媽媽無疑正在實現吳泳銘的願景,以 AI 賦能,驅動整個淘系平台以新的方式獲得快速增長。

在 2024 年,我們將看到更多垂直大模型進入特定領域,給世界帶來更多的震撼以及變化。阿里媽媽 LMA 大模型技術無疑走在了行業前列,在電商中實現了新的突破,為後來者打好了標杆。

參考資料

深眸財經:通用 VS 垂直,大模型走近第一個賽點

華爾街見聞:金融擁抱 AI,摩根士丹利用 GPT-4 服務理財顧問

三言科技:沿着朱嘯虎的思路,大模型們是否“消停”了?商業化如何了?

Financial Times:OpenAI on track to hit $2bn revenue milestone as growth rockets

編輯:木易

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