诚然，大模型的竞争力建立在「大」和「强」的基础上，但对于使用端来说，需要将大数据的才智真正落实到需要上，完成实实在在的转变，才是展现大模型真正实力的关键一环。因此，如何将大模型与产业化使用无缝连接，研发出适合具体营业场景的行业化大模型，已成为业界纷纷发力的方向。可是，要完成这个方向，却并不简单。
大模型使用落地，难点在何处？
作为当前 AI 领域的前沿技能，各类大模型在促进产业智能化升级、提高营业流程效率与水平等方面都具有领先性；但到了实际使用环节，依然面临很多难题，如技能才智与营业方向不适配、技能无法及时响应营业需要、基建承载才智弱等。
以往，前沿技能都是先做好使用模块，再在具体场景下做 “本地化适配”。而今时今日，技能要想在营业中得以落地，无论是数据收集，还是算法架构，都需要更加前置地考虑如何贴合真实营业需要、如何达成告白主方向，才能将这些思考进行充分表达。因此，为了让大模型更好地落地，技能团队首先要充分了解营业特性或方向，从而结合实际营业强化技能才智持续磨合与进化，做到一切以为营业服务为方向。
此外，谈到营业场景，尤其是告白营业的场景，基于不同行业、不同营业类型，他们的诉求也存在不小的差异。大模型需要实时掌握这些需要，并对此作出快捷的响应。这个道理固然简单，但要落实到技能层面，却需要一个相当漫长、复杂的调试和部署周期，往往导致技能迭代落后于营业变化。因此，如何提高大模型的灵活性与敏捷性，能够适配营业需要的调整和变化，成为了建模的重要抓手之一。
总的来说，解决大模型落地难题的关键在于跨越大模型才智与真实营业场景之间的「鸿沟」。如果能以营业方向及动态需要为导向，并满足具体营业运行所需的各项才智，大模型才有可能真正完成落地。
要真正满足以上的要求，大模型就需要拥有富强的学习才智，能够通过超大规模的样本训练，锻炼出快捷的明白和良好的推理才智。这意味着，大模型的稳定运行需要富强基建支持。然而现实往往是大模型技能到位了，基建没有跟上，多数零碎承载不下，大模型只能停留在实验室层面。因此，建设支撑大模型在线训练、推理与部署的计算平台至关重要。
抓住告白营业痛点，腾讯完成大模型又好又快落地
在各家纷纷推广自家大模型的时候，我们注意到了腾讯告白的独特身影。此前，我们就曾在《大厂的告白零碎升级，怎能少了大模型的身影》一文中介绍过腾讯告白的混元 AI 大模型与告白大模型，见证了它们富强的技能才智。而我们最近了解到，这两个模型已在具体告白场景得到了使用，真实服务告白主们。
大模型落地困难重重，腾讯告白如何克服以上难点，将前沿技能融入告白营业？今天我们将从营业痛点出发，逐步拆解腾讯告白以终为始的 “技能提效” 思路。
买化妆品的一定是女性？大模型向 “交易” 进化，找到真正对的人！
互联网告白营业场景本来就具有复杂多变的特点，可谓是大模型使用价值的最佳试金石。随着企业产品的推广竞争越来越激烈，内容营销早已经不止于简单的性能介绍，而需要从人群、地域、话题、商品特性等等层面找到相互融合之处，才能有效吸引消费者的关注及达成转变，从而真正帮助告白主完成生意增长。然而，当下互联网告白场景的参数体量已经非常大，告白营业也正在往短平快、多触点、全域链接的方向迅速发展，这都对告白零碎的快捷挖掘、灵活匹配提出了更高的要求。此时，告白零碎的运算才智就发挥不可或缺的作用。
针对这些营业痛点，腾讯告白打造混元 AI 大模型与告白大模型，全面提高告白零碎的明白才智与运算才智，从而帮助告白主完成生意的高效增长。
作为在中文语言明白测评基准 CLUE、多模态明白领域国际权威榜单 VCR 以及 5 大国际跨模态检索数据集榜单（如 MSR-VTT 等）上登顶的业界领先大模型，混元 AI 大模型具备富强的多模态明白才智，可将文字、图像和视频作为一个整体来明白，将告白更精准地推荐给合适的人群，在告白投放过程中完成更快捷的起量。
对于告白主而言，在投放中 “起量” 非常重要。当点击率、转变率在短时间内达成了告白主预设的方向，就意味着起量了。混元 AI 大模型的多模态明白能够快捷解析出告白素材中的商品名称、规格等丰富的信息，并据此推荐给更可能对此告白感兴趣的人群。
我们以润百颜为例，以往这类美妆护肤类告白，都是由优化师们基于品牌对于方向受众的明白，主动选择人群标签进行告白投放。以这个流程进行投放，告白零碎并不需要明白告白主真实的营销诉求。然而，如果假定润百颜的主要方向受众为 20-40 岁的女性，那么会购买此产品送给女性朋友的男性就会在投放过程中被排除在外。
为此，腾讯告白通过与告白主合作引入行业专业知识，进一步细化商品特征，构建全面的美妆行业知识图谱，收集并绑定相同产品的不同素材进行投放。结果显示，当新素材出现时，同产品其他告白积累的数据帮助零碎更快更稳健地完成起量。同时，通过打通单一告白主账户下的所有账号完成一体化商品管理，从统一视角聚合商品投放及投后数据的管理，降低整体空耗率。
从更好地明白商品开始，帮商品更快地匹配到对应的消费者，告白大模型富强的运算才智就是提高推荐效率的关键。从参数来看，告白精排大模型的单模型推理参数达到千亿级别，序列化后大小可达数百 GB，浮点数计算量最高每秒超过 10 亿次，在行业位于先进水平。
在告白大模型运算才智的支持下，腾讯告白完成了以零碎为主导的全域搜索，能够更快地搜索并挖掘用户与商品的潜在关系，大大提高人货匹配效率，找到更多高成交人群。
可以说，两大模型的加持让告白零碎更懂货、更懂告白主生意逻辑、更快找到潜在受众。事实也证明，这套方法行之有效，润百颜的转变起量率提高了 25.43%，空耗率降低了 43.68%，高信息度商品下单 ROI 提高了 5%。
大模型 + 强算力，支持定制模型 7 天上线，快捷响应告白主诉求
通过混元 AI 大模型获得了更丰富的特征以后，就可以联动告白大模型进行更准确、更高效的建模了。不仅如此，告白大模型本身也可作为一个通用底座，构建更多灵活的定制模型，适配各种使用场景。这就为满足不同告白主的差异化、精细化需要打下了基础。
在处理告白主实际告白营业过程中，腾讯告白采用了大模型 + 定制模型的技能思路，一方面充分发挥告白大模型的强运算才智，提高数据运算的精度、维度与速度；另一方面依托告白大模型快捷搭建营业相关的定制化模型，满足多样化需要，做到有的放矢，帮助告白主更快地完成投放方向。
对于游戏、网服等线上服务类告白主而言，传统投放平台上能够提供的推广方向往往无法满足他们非常精细的投放诉求。以某个网服告白主为例，他们对出价的差异化要求精细到了「通关 3 次」和「通关 5 次」。此外，流量规则与转变路径的区别也使得每个行业、每个告白主要求用户完成不同的转变行为。以游戏行业为例，超休闲和中重度游戏对用户行为要求不同，前者要求用户看完一次激励视频即完成转变，后者则需要用户成功下载、上手玩甚至付费才算完成转变。
为了更快更灵活地响应告白主的差异化诉求，跟上营业变化脚步，腾讯告白选择在大模型上建定制模型，与该网服告白主共同定义促成生意增长的用户关键行为和关键方向，并以「关键行为」为优化方向进行独立建模。
但是，从沟通建模到跑通行业定制模型，难度很高，所需时间也颇长。在告白大模型运算才智的加持下，腾讯告白得以完成快捷建模，将模型上线时间从业内普遍的两个月缩短至了 7 天，并在 30 天内完成优化迭代，同时做到及时、准确响应告白主的具体营业需要。
有了大模型助力，网服告白主抢占了流量先机，最终买量 ROI 提高了 20%，平均出价和 eCPM 提高了 50%。
修炼内功 —— 太极机器学习平台提供富强基建
亿级用户、海量告白内容对告白平台的承载和计算才智提出了更高要求，腾讯自研的太极机器学习平台支持 10TB 级模型训练、TB 级模型推理和分钟级模型发布上线，为两大模型在营业场景完成 7×24 小时顺利运行提供了富强基建，保障了混元 AI 大模型、告白大模型的快捷、稳定运行。
目前，腾讯告白零碎已完成了全面升级（如下图）。底层数据生态（营销数据和经营数据）提供了零碎持续运行所需的「源动力」，而一大平台、两大模型强化了零碎的明白与运算才智，从而高效达成告白主最关心的三大效果指标 “起量、成本和稳定性”。
升级后的腾讯告白零碎为更好地满足告白主诉求、持续优化用户体验构建了坚实可靠的技能底座，在告白营业场景中真正完成了技能提效。
结语
无论是利用混元 AI 大模型强化明白才智，还是通过告白大模型提高运算才智，腾讯告白读懂了如何将大模型落地到营业场景的关键，并摸索出了一套独特的打法。这为业界其他大模型玩家提供了使用参考范式，即始终围绕营业痛点做深文章，充分释放已有才智，并通过积极变招满足告白主变化的真实诉求。
两大模型的落地践行了腾讯告白 “技能提效” 理念。未来，腾讯告白将继续强调技能落地的重要性，从技能的角度明白营业，从营业的角度审视技能，让技能演进推动营业增长，为告白主创造更多的价值。