9月8日，在我国深圳国际人工智能展上，顺丰科技隆重发布了针对物流行业的垂直领域大语言模型——“丰语”。这款模型凭借其卓越的性能和广泛的应用场景，为物流行业带来了新一代垂直大模型。
一、背景
随着互联网技术的飞速发展，物流行业正面临着前所未有的挑战。为提升物流服务水平，降低运营成本，顺丰科技致力于研发一款具有行业针对性的人工智能大语言模型。经过不懈努力，终于推出了“丰语”大语言模型。
二、丰语大模型的基础参数能力
大规模模型依赖于庞大的数据集和强大的计算能力，但这背后隐藏的是巨额成本。顺丰的愿景是让每一个业务单元、每一位员工都能够负担得起并有效地使用这些大模型。以下是顺丰如何实现大模型效果与成本之间的平衡：
首先，广泛的应用会导致高并发需求，进而大幅提升模型的推理成本。为此，顺丰在不牺牲模型效果的前提下，致力于开发更小的模型，以降低推理的门槛。同时，在保持模型通用性的基础上，重点提升模型在物流和供应链领域的专业能力。
更进一步，为了将物流供应链行业的知识与信息融入大语言模型，使其具备更全面的物流细分专业知识、更深入的理解物流政策标准、更强的专业词汇理解能力，以及对顺丰产品与服务的深刻理解，顺丰利用了其30年的经验与知识积累。
顺丰采取了一种平衡的思路，不盲目追求模型参数的规模，而是综合考虑效果与成本，自主研发面向行业的垂直领域大语言模型。
在训练数据方面，丰语模型约有20%的数据来自顺丰及行业的物流供应链垂直领域，这些数据包括多种模态的文件、图片、视频和音频。这些数据经过富媒体信息解析、清洗、质量过滤和专业标注等流程，转化为高质量、安全的训练语料。通过持续的预训练、监督式微调和基于人工反馈的强化学习，丰语大模型在物流领域的理解和可靠性得到了显著提升。
顺丰还建立了一套针对物流领域大模型的评估体系，对“丰语”大语言模型的通用能力和垂直领域能力进行了全面评估。在通用能力方面，丰语7B-Chat模型在C-Eval、MMLU等八个主流评估集上的表现与同尺寸的主流通用模型相当。
在物流垂直领域的能力评估中，丰语模型在顺丰和物流领域的专门评估集上，在物流通用知识、专业研究、应用案例分析、逻辑推理、政策法规标准等五个维度上的表现，不仅远超同尺寸的通用模型，而且超过了GPT-4o、Gemini 1.5 Pro、Kimi AI、豆包-Pro等行业领先的商用模型，超出幅度超过5%。在物流垂直领域，丰语模型以更小的规模实现了更卓越的性能。
三、特点与创新
1. 垂直领域数据训练
“丰语”大语言模型的训练数据中，约有20%为顺丰和行业的物流供应链相关垂域数据。这使得模型在处理物流场景问题时更具针对性，提升了模型的准确率和实用性。
2. 高效赋能业务场景
“丰语”大语言模型在客服人员与客户对话后的处理平均时长减少了30%，对快递小哥问题的定位准确率超过98%，平均每次会话可节省小哥3分钟。此外，模型还能判断物品是否符合相关国家海关清关标准，规范报关品名，提高通关效率。
3. 全面超越通用模型
顺丰科技建立了物流领域大模型的测评体系，以更小尺寸的模型在物流垂域全面超越了更大尺寸的通用模型。这标志着“丰语”在性能上具有明显优势，为物流行业提供了更为强大的技术支持。
四、应用场景
“丰语”大语言模型已在顺丰的市场营销、客服、收派、国际关务等业务板块的二十余个场景中得到应用。以下为部分典型场景：
1. 客服领域：通过“丰语”模型，实现智能客服问答，提高客户满意度。
2. 快递收派：利用模型对快递小哥的问题进行快速定位，提高工作效率。
3. 国际关务：判断物品是否符合海关清关标准，规范报关品名，降低通关风险。
五、持续突破，相信明天
顺丰科技“丰语”大语言模型的发布，标志着我国物流行业在人工智能领域取得了重要突破。未来，顺丰将继续深耕物流行业，以技术创新驱动产业升级，为广大客户提供更优质、高效的物流服务。
在人工智能技术的助力下，顺丰科技“丰语”大语言模型将为物流行业带来更多可能。让我们共同期待，这款模型在未来的表现。
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